ビッグデータ

大量のデータを分析し、ビジネスの新たな方向性を探る取り組みであるビッグデータ。Internet of ThingsやM2Mの話題も扱う。

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国内DC内のAIシステム数、2022年末には2018年末比3.6倍に--IDC Japan予測

IDC Japanは、国内データセンター（DC）に設置される人工知能（AI）システムの数の予測を発表した。2018年末時点の国内DCに設置されているAIシステムは3141ラックになる。
AWS、人工衛星データの利用を“民主化”する「AWS Ground Station」を発表

高コストで使いづらいとされた人工衛星の最新データをオンデマンド型の従量課金で利用できるようにする。
大規模データの匿名加工処理を約100倍に高速化--東大と日立が新技術を共同開発

東京大学生産技術研究所（東大生研）と日立製作所は11月20日、大規模データの匿名加工処理を高速化する技術を共同で開発したと発表した。
スマートマシンがあらゆる場所に--"パーベイシブインテリジェンス"がもたらすインパクト

人工知能（AI）とパーベイシブ（遍在的）インテリジェンスはインダストリー4.0への道を切り拓く鍵であり、長期にわたって製造分野をはじめとする産業に影響を与える可能性が高い。
プロ野球選手の試合写真を自動判別--MSのAIで約4時間の整理時間を約30分に短縮

日本マイクロソフトと富士フイルムイメージングシステムズは11月26日、人工知能（AI）を活用したスポーツ写真の人物特定機能を開発したと発表した。日本野球機構（NPB）が管理・運営する「NPB CIC」上のプロ野球選手の名前を自動的にタグ付けする「選手名情報自動タグ付け機能」として実装している
AIとBIの融合が加速--タブローが示す2019年の「BIトレンド」

Tableau Japanは11月22日、2019年の「BIトレンド Top 10」を発表した。これは、米Tableau Softwareが、注目トレンドを予測したもの。同日開催された会見では、日本市場で重要と考えられるトレンドについて、日本法人の佐藤豊社長が語った。
自然言語を使ってデータを操作--タブローが描く「スマートアナリティクス」

データ可視化ツールを手がけるTableau Softwareは、自然言語処理を活用した新機能「Ask Data」をベータ版で提供中だ。また最近では、製品のライセンス体系を大きく刷新している。
AIと機械学習の活用で現実的なメリットを得る--英慈善団体の取り組みにみる

AIに関する夢を語ることと、実際に導入して利用することは別のことだ。実際にAIを活用し、新技術で患者の人生を変えるようなメリットを生み出している英慈善団体の事例について聞く。
大津市、市役所業務などでRPA・AI活用--富士通と有効性を共同検証

滋賀県大津市と富士通は11月8日、「政策検討・立案へのデータ利活用」「保育所入所選考へのAI活用」「市役所業務へのRPA適用」の3分野で連携協定を締結したと発表した。
農作業によるストレス軽減を生体センサで計測--順天堂大とNTT Comが実証実験

順天堂大学とNTTコミュニケーションズは11月7日、農作業によるストレス軽減に関する実証実験を開始すると発表した。今回の実証では、ウェアラブル生体センサ「hitoe」などを活用する。
エッジコンピューティング導入時に考慮すべきセキュリティリスク

エッジコンピューティングはデータ収集の革新的な手段になる可能性がある一方で、新しいセキュリティの問題も生み出す。導入を検討している企業は、リスクについても十分に検討する必要がある。
顔認識が強みの中国AIベンチャー、センスタイム--ホンダと自動運転の共同開発も

中国・香港に拠点を置くSenseTime Groupは、ディープラーニング（深層学習）を活用した人工知能（AI）と顔認識技術の研究と開発を手がけるベンチャー企業。特に人や物などの移動体を認識する技術で高い評価を受けている。
富士通がカナダにAI新会社設立--グローバル起点のサービスに

富士通は、カナダのバンクーバーに同社のグローバルAI（人工知能）ビジネスを統括する新会社「FUJITSU Intelligence Technology」を設立、11月1日から事業を開始したと発表した。
NEC、単一環境で複数のAI技術を利用可能に--AI活用基盤を機能強化

NECは11月1日、人工知能（AI）の検証から導入、活用までを統合支援するプラットフォーム「NEC Advanced Analytics Platform（AAPF）」の機能強化を発表した。最先端のAI技術を順次搭載していく予定。第一弾として、既存の「異種混合学習」に加え、新たに「RAPID機械学習」「テキスト含意認識」に対応する。
世界的に遅れているAI開発--原因はデータ不足？

現時点でのAI開発レベルは、世界的に見ても科学者たちが当初期待していたよりも低いというのが実情。これはAI開発にいくつか問題点や阻害要因があるためだ。