記事 リーダーシップ SOMPOに聞く、エッジAIセンターはなぜクラウドではなくオンプレで構築したのか 2019/06/13 フィンテックをはじめ、金融業界のデジタル変革の取り組みに注目が集まっている。保険業界で積極的にデジタル化の取り組みを進めているのがSOMPOホールディングスだ。2016年度の中期経営計画からデジタル戦略を明確に打ち出し、2017年4月には東京と米シリコンバレーに「SOMPO Digital Lab」を立ち上げた。同社のデジタル戦略とそれを支えるIT基盤について、データ戦略統括 / チーフ・データサイエンティストの中林紀彦氏に聞いた。
記事 AI・人工知能・機械学習 NVIDIA×IBM:ディープラーニングの本格活用になぜ特別なマシンパワーが必要なのか 2019/06/13 「ディープラーニング」を本格的にビジネスの現場に取り入れる動きが、ここにきて急速に高まっている。しかし、現実にディープラーニングで具体的な成果をあげている企業はまだ少ないようだ。なぜ本格活用は進まないのか。そして成果をあげるために必要なこととは何か。GPU分野のトップベンダーであるNVIDIAと人工知能分野のリーダー企業である日本アイ・ビー・エムが語り合った。
記事 AI・人工知能・機械学習 ディープラーニングのビジネス活用、「いざ実践」時の課題はどこに? 2019/06/13 医療現場における画像診断や自動運転、製造業での品質検査や故障予知など、さまざまな領域で活用が進んでいる「ディープラーニング」。しかし、ディープラーニングをより効果的に実施するためには、データの蓄積からクレンジング、タグ付けなど膨大で地道な作業が必要となる。ビジネスへの適用を検討する企業は多いものの、どこから手を付けていいのかと悩む企業も少なくない。
記事 AI・人工知能・機械学習 なぜNTT東日本はAI・IoTに「本気」なのか?スマートイノベーションラボの裏側 2019/06/13 NTT東日本は2018年6月、通信ビルなどの自社アセットを活用した共同実証環境である「スマートイノベーションラボ」を設立した。パートナー企業や大学などと共に、AI(人工知能)・IoT(モノのインターネット)技術を活用したビジネスモデルの早期実現、社会実装による社会課題の解決を目指している。同社の取り組みは、今後のAI・IoTの普及にどう貢献していけるのか。またそれを支えるプラットフォームへのこだわりとは。3人のキーパーソンに話を聞いた。
記事 AI・人工知能・機械学習 IBMのCDOが明かす「自社のAI活用事例」、“AIエンタープライズ”への道のりとは 2019/06/12 経営資源としてのデータの存在感は強まるばかりだ。企業における「チーフ・データ・オフィサー(CDO)」の役割の重要性が認識される一方、データの整備が難しい、データを使いこなすのが難しい、データ活用を促すチーム連携が難しいといった課題も明らかになってきた。そこで米IBMでグローバルCDOを務めるインダーパル・バンダーリ氏と、日本アイ・ビー・エム IBM クラウド事業本部 IBM Data and AI事業部 Products & Solutions統括部長の村角 忠政氏に、データを起点とした事業変革の事例やデータ・プラットフォーム活用術について話を聞いた。
記事 BI(DWH、OLAP、マイニング) 「個人知」を「組織知」に変えられなければ、セルフBIに明日はない 2019/06/05 近年、BIの中でも特に広がりを見せているのが一般のエンドユーザーが自身で分析やレポートを作成できる「セルフサービスBI(セルフBI)」だ。しかしセルフBIには、その成功事例が「分析者」と「分析結果の利用者」が近いマーケティング分野などに限定されるといった批判もある。データに基づいた行動を組織として実現するには、「スキルを問わない」分析環境が必要だ。分析スキルを持つ者だけが得てきた「個人知」を「組織知」に変換するには何が必要なのか。
記事 ビッグデータ 【名画で学ぶ】情シスが真の自由を手にするには?データ管理で縛られた日々から抜ける 2019/05/31 情シス部のストレージあるある悩みを、名画に絡めて解説する【ストレージ名画ギャラリー】。今回の名画は19世紀フランスのロマン主義作家、ウジェーヌ・ドラクロワの代表作。現代でもよく知られるあの名画を通じて、本ギャラリーのオーナーが飼う猫が情シス部の悩みを解決に導きます。
記事 ビッグデータ 【成功事例】データドリブン経営を成功させる「体制づくり・社員教育」のキモ 2019/05/30 いかにデータを活かせるか、これが企業の競争力の源泉になっている。海外の企業では、Chief Data Officer (以下、CDO)を任命する動きが広がっているが、日本企業でも同様の動きが見られる。とはいえ、データ・ガバナンスへの取り組みや、ビッグデータ・プラットフォームの整備、社内の組織・体制づくりなどを、どうやって手を付けていけばよいか分からない企業も多いだろう。そもそも「データドリブン経営」とは何か?データドリブン経営に必要な「5つ」の要素や、注意点、2社の成功事例について話を聞いた。
記事 ビッグデータ 楽天×IBM、2人の最高データ責任者が語る「消耗しない組織変革」のススメ 2019/05/27 近年、企業経営における「データの重要性」がクローズアップされている。企業の中に眠るデータに光を当て、AIを駆使したビッグデータ解析を施すことでさまざまな知見を見いだし、ビジネス戦略にいち早く反映させていく。こうした「データ経営」を担う役職として、「チーフ・データ・オフィサー(CDO)」を設ける企業も出てきた。既に欧米の企業ではかなり一般的なCDOだが、国内企業ではまだまだ例が少ない。その数少ない1社である楽天で常務執行役員CDOを務める北川拓也氏と、米IBMでグローバルCDOを務めるインダーバル・バンダーリ氏に、CDOの役割や存在価値について話を聞いた。
記事 ビッグデータ 【5分テスト】あなたのデータ活用知識、どのくらい? 2019/05/20 凄まじい勢いで変化するビジネス環境において、企業が生き残るためのカギを握るのが「データ」だ。データを活用し、より深い洞察を得て意思決定を行える組織になるために、まずは最新の基礎知識を押さえたい。そこで、5分でデータ活用の理解度がわかる6つの質問を用意した。正答と解説も読めるので、ぜひ自身の知識を試してほしい。
記事 イノベーション CIOの8割が進めるAI活用、サイロ化を克服して「使いこなす」ためのフレームワークとは 2019/05/20 IoT時代の到来によるデータの爆発的な増加を背景に、ビッグデータ分析、さらにAIの活用が本格化している。だが、そうした取り組みの前に立ちはだかっているのがシステム、さらにデータのサイロ化の問題だ。この状況を打開し、社内データを可視化できなければ、社内にいくらデータが存在しても活用は困難だ。IBMアナリティクスのグローバルリーダーであるロブ・トーマス氏が、そのための手法や、そこで満たしておくべき要件、取り組みの高度化に向けたポイントについて、ノウハウを解説する。
記事 ビッグデータ データを企業競争力につなげるには「3つのハイブリッド化」対応が必要だ 2019/05/20 ここ数年で企業の本格的なデータ活用手段が広がり、データの構造も保管場所もワークロードもまったく違うデータを同じように取り扱えることが企業競争力の源泉となる時代になった。一方で、既存のIT資産を持つ企業ほどデータ活用環境の整備に手間取っており、データにまつわる「3つのハイブリッド化」への対応に苦慮している。これに対する有効な解決策はあるのだろうか。
記事 BI(DWH、OLAP、マイニング) データ活用のアイデア9事例、なぜデータこそがこれからの競争を決めるのか 2019/05/20 データを活用することによって、ビジネス環境の変化に迅速に対応する経営、すなわち「データ駆動型経営」が求められている。これは変化をチャンスに変える攻めの経営といっていいだろう。しかし、その意味を具体的にイメージできている企業の担当者はまだ少ないようだ。そこでデータ駆動型経営を実現する主要9分野でのデータ活用例を示すとともに、それを支える基盤構築の方法まで解説する。
記事 BI(DWH、OLAP、マイニング) 名寄せはなぜ重要なのか? 顧客管理でキモとなるポイント 2019/05/20 データを活用してビジネス価値を生み出すことが企業に求められています。その前提として、社内に分散しているデータを統合・整理することが必要になりますが、その際には「名寄せ」を避けて通ることができません。いったい「名寄せ」とは何なのでしょうか。なぜ名寄せが必要なのでしょうか。そして、その具体的な方法とはどのようなものなのでしょうか。
記事 AI・人工知能・機械学習 データ活用者必読!知らないと損をするマスターデータ管理(MDM)の勘所 2019/05/20 近年、マスターデータ管理(MDM)の重要性が強調されています。企業がビジネスにデータをフル活用するためには、データを正しく管理しなければなりません。そこでここではそもそもマスターデータとは何か、なぜマスターデータ管理が必要になってきたのか、導入を進める上でのポイントは何かについて、データベースやデータ管理に詳しくない方にも理解できるように解説します。
記事 EAI・ETL・SOA データクレンジングの手法を解説、どうすれば価値あるデータとなるのか 2019/05/20 企業経営や日常業務での意思決定にデータを活用することで、自社の競争力を高めようと考える企業が年々増えています。ところがデータ活用を本格的に開始しようとすると、必ず陥る落とし穴があります。それは、社内に蓄積しているデータも、社外から取り込んだデータも、必ずしもそのままでは利用できないということです。なぜそのようなことが起こるのか、またどうすれば活用可能な価値あるデータになるかについて分かりやすく説明します。
記事 BI(DWH、OLAP、マイニング) データサイエンスでの人材不足、スキルを分解すれば糸口が見える 2019/05/20 機械学習などの先進技術を活用したデータ分析の取り組みが、大手企業や先進的なスタートアップを中心に進展している。新しい技術で何ができるのかという検証段階は過ぎ、業務課題を解決できなければ意味がないという共通認識ができつつあるのが現在の状況だ。とはいえ、データ分析を実際のビジネスに本格的に活用できている企業はまだ少ない。特に深刻なのが人材の問題だろう。そこでここでは、データにまつわる人材の問題を解決し、データをビジネスで活用するための処方せんを解説する。
記事 金融業IT みずほが挑むフィンテック、Blue LabのCTOが語る「技術的側面」からの最新動向 2019/04/15 金融が日々進化している。もともと金融業ではない企業が金融関連ビジネスに参入し、フィンテック企業が台頭している。金融業のライバルはもはや従来の競合だけでなく、あらゆる規模・分野の企業に及ぶ。そうした中、みずほフィナンシャルグループはどんな取り組みをしているのか。同社 デジタルイノベーション部シニアデジタルストラテジストでBlue Lab最高技術責任者(CTO)を務める大久保光伸氏が、激変する金融業界のビジネスと同グループのフィンテックへの取り組みとそれらを支える技術を語った。
記事 グループウェア Notes/Dominoはこれからどうなるのか IBM、HCLが語ったロードマップ 2019/04/09 1989年の発売以来、長く企業で利用されてきた「IBM Notes/Domino」(Notes/Domino)。2018年10月10日には5年ぶりのメジャー・バージョンとなる「Version 10」(V10)をリリースしたが、直後の12月6日には、Notes/Dominoを含むIBMのソフトウェア製品群をHCLテクノロジーズ(HCL)へ売却することが発表され、今後の動向に注目するユーザーも多いだろう。このほど都内で開催されたIBM Notes/Domino Day 2019 Springでは今後のNotes/Dominoのロードマップとして“Low-Code”重視、すなわち「プロの開発者だけでなくビジネスユーザーも使えるアプリケーション開発プラットフォーム」へと進化するビジョンが示された。
記事 AI・人工知能・機械学習 相続の問題は、AI融合の「ハイブリッドFinTech」で乗り切るべき理由 2019/04/02 高齢化が進む中、日本社会が直面する課題は数多い。中でも今後、深刻さを増すとみられるのが「相続」の問題だ。日本で毎年相続される財産は総額で50兆円とされる。しかも、そのうち分割が難しい不動産と自社株の占める割合は3分の2にも上ることが、円滑な相続の阻む“壁”となっている。「相続」をどうすれば円滑化できるのか。状況を打開するためにキャピタル・アセット・プランニングが取り組んだ切り札が「遺伝的アルゴリズム」によるAIを活用した独自シミュレーションシステムだった。
記事 BI(DWH、OLAP、マイニング) 9割の企業が「役に立っていない」と非難するデータレイクを“宝物”にする方法 2019/04/01 さまざまなデータを活用して、ビジネスを加速させていくために欠かせないのが、データを一カ所で集中管理する仕組み「データレイク」の構築だ。しかし、単にデータレイクを構築してもうまく活用されずに終わるケースは多い。どのデータに信頼性があり、活用できるものなのか、容易に判断つかない状況に陥っているからだ。ではどうすれば「活用できるデータレイク」が構築できるのだろうか?
記事 ビッグデータ レガシーシステムでAIやブロックチェーン!?予想外な「あの製品」が秘めた可能性 2019/02/18 テクノロジーを活用し、膨大な「データ」から新たな価値、ビジネスモデルを創出するデジタル・トランスフォーメーション(DX)に取り組む企業が増えている。そうした企業にとっていわゆる「レガシーシステム」は、新たな領域のシステムとの連携の必要性から刷新の対象となるケースがある。「Notes/Domino」もしばしば刷新の対象に挙がる“レガシーシステム”の一つだ。しかしそのNotes/Dominoこそが、ビジネスチャットやAIとの連携、あるいはIoTやブロックチェーン活用への試金石となりうることはあまり知られていない……。
記事 AI・人工知能・機械学習 なぜNTT東日本はAI・IoTに「本気」なのか?スマートイノベーションラボの裏側 2018/12/17 NTT東日本は2018年6月、通信ビルなどの自社アセットを活用した共同実証環境である「スマートイノベーションラボ」を設立した。パートナー企業や大学などと共に、AI(人工知能)・IoT(モノのインターネット)技術を活用したビジネスモデルの早期実現、社会実装による社会課題の解決を目指している。同社の取り組みは、今後のAI・IoTの普及にどう貢献していけるのか。またそれを支えるプラットフォームへのこだわりとは。3人のキーパーソンに話を聞いた。
記事 イノベーション CIOの8割が進めるAI活用、サイロ化を克服して「使いこなす」ためのフレームワークとは 2018/12/02 IoT時代の到来によるデータの爆発的な増加を背景に、ビッグデータ分析、さらにAIの活用が本格化している。だが、そうした取り組みの前に立ちはだかっているのがシステム、さらにデータのサイロ化の問題だ。この状況を打開し、社内データを可視化できなければ、社内にいくらデータが存在しても活用は困難だ。IBMアナリティクスのグローバルリーダーであるロブ・トーマス氏が、そのための手法や、そこで満たしておくべき要件、取り組みの高度化に向けたポイントについて、ノウハウを解説する。
記事 ストレージ データが価値を持つなんて「当たり前」、ではなぜうまく扱う体制が構築できないのか 2018/11/09 市場や技術の成熟を背景に、大量のデータを基にした、いち早い知見の獲得が企業の競争力を大きく左右するまでになった。そこで企業が直面している課題がある。それはデータの格納先がクラウドにまで広がったことだ。データを扱うプラットフォームの違いが、柔軟な分析のネックとなっている。この状況を打開する鍵は何だろうか。
記事 クラウド 東大、関谷准教授が指南、 "戦略なしクラウド"を脱却する究極の極意 2018/11/05 次世代ビジネスを支えるデータセンター利用が拡大している。ただし、その実態は、オンプレミスとクラウドの使い分けや将来像を描くことなく、オンプレミスで構築した機能を仮想マシン上にそのまま移行しただけの「将来設計のないクラウド」が多い。それでは、クラウド本来のメリットを引き出すのは難しい。東京大学 情報基盤センター 准教授 関谷勇司 氏に、企業のクラウド活用の実態と、次の一歩につながるクラウド活用のポイントを聞いた。
記事 AI・人工知能・機械学習 データ活用者必読!知らないと損をするマスターデータ管理(MDM)の勘所 2018/10/18 近年、マスターデータ管理(MDM)の重要性が強調されています。企業がビジネスにデータをフル活用するためには、データを正しく管理しなければなりません。そこでここではそもそもマスターデータとは何か、なぜマスターデータ管理が必要になってきたのか、導入を進める上でのポイントは何かについて、データベースやデータ管理に詳しくない方にも理解できるように解説します。
記事 人材育成・人材獲得 ソフトバンクホークス達川光男氏が力説、圧倒的なデータを現場でどう生かせばいいのか 2018/09/20 「データ野球」を掲げて突き進む福岡ソフトバンクホークス。そのヘッドコーチを2017年から務めるのが、80年代、黄金時代の広島カープでマスクを被った達川光男氏だ。「投手王国」と評された広島投手陣をデータと策略でリードした達川氏は今、ホークスの選手たちにどのような助言を与えているのか。落合選手やバース選手と対峙した現役時代のエピソードから「フライボール革命」「リクエスト制度」など最新の野球トレンドに至るまで、余すことなく“達川節”をお届けする。
記事 EAI・ETL・SOA データクレンジングの手法を解説、どうすれば価値あるデータとなるのか 2018/09/20 企業経営や日常業務での意思決定にデータを活用することで、自社の競争力を高めようと考える企業が年々増えています。ところがデータ活用を本格的に開始しようとすると、必ず陥る落とし穴があります。それは、社内に蓄積しているデータも、社外から取り込んだデータも、必ずしもそのままでは利用できないということです。なぜそのようなことが起こるのか、またどうすれば活用可能な価値あるデータになるかについて分かりやすく説明します。
記事 BI(DWH、OLAP、マイニング) 名寄せはなぜ重要なのか? 顧客管理でキモとなるポイント 2018/09/20 データを活用してビジネス価値を生み出すことが企業に求められています。その前提として、社内に分散しているデータを統合・整理することが必要になりますが、その際には「名寄せ」を避けて通ることができません。いったい「名寄せ」とは何なのでしょうか。なぜ名寄せが必要なのでしょうか。そして、その具体的な方法とはどのようなものなのでしょうか。