「データサイエンティスト」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

「データサイエンティスト」に関する情報が集まったページです。

関連キーワード

@IT/Deep Insiderの歩き方:
「AI・機械学習の勉強をこれから始めたい」という人のためのAI技術情報フォーラムです!
AI技術者を応援する新フォーラム、Deep Insiderが@ITに登場した。その背景やメディアのコンセプト、編集方針などをご紹介するとともに、スキルレベル別のAI・機械学習の学習方法と、それらのレベルに応じた本フォーラムのお勧めコンテンツ、準備中の記事企画についてご紹介しよう。(2019/6/18)

これからのAIの話をしよう(自動翻訳編):
Google翻訳より高性能? 「日本の自動翻訳がすごい理由」をNICT隅田氏が解説
国産翻訳エンジンを使った「みらい翻訳」が高精度だとネットで話題に。なぜGoogle翻訳より高精度といわれているのか。開発者のNICT隅田氏に聞いた。(2019/6/17)

VRニュース:
デザインレビューの先へ、業務活用が“当たり前”になるVR関連製品群をHPが発表
日本HPは2019年6月13日、AI(人工知能)やVR(仮想現実)用途などに対応する高機能ワークステーションの新製品群を発表した。2019年6月下旬から順次製品投入を開始する。(2019/6/14)

PR:デジタル・トランスフォーメーションの行く末 Dell Technologies 日本 最高技術責任者 黒田氏に聞く
成長や競争力強化のためにデジタル技術を活用するデジタル・トランスフォーメーション。いわゆる「2025年の崖」など多くの課題も指摘されているが、Dell Technologiesの日本 CTO(最高技術責任者)を務める黒田晴彦氏は、デジタル変革は「人に幸せをもたらす」と胸を張る。ITmediaエグゼクティブの浅井英二が話を聞いた。(2019/6/12)

AI適用予測分析ツール「Prediction One」をソニーが無償提供、SRE AI Partnersは導入をサポート
ソニーは機械学習を用いた予測分析ソフトウェア「Prediction One」を、法人向けに無償提供する。SRE AI Partnersは、Prediction Oneに向けたサポートサービスを提供する。専門家やデータサイエンティストがいなくても、AIを容易に導入できる。(2019/6/13)

気になるニュース&ネット記事:
Deep Learningコミュニティー「DLLAB」の次回大規模イベント情報と、今後の方針・施策 〜2周年イベントより〜
DLLABの2周年イベントで発表された「DLLABの活動の現状と今後」について説明。「次回の大規模イベント開催」の速報や、今後の施策として計画されている「機械学習+IoTのコンテスト企画」と「企業のための実験室としてのDLLAB活用」について概説する。(2019/6/13)

ソニー、数クリックだけでAIが予測分析するツール提供 法人向けに当面は無料で
ソニーが機械学習を用いた予測分析ツールを開発した。法人向けに当面は無料で提供する。(2019/6/12)

「この顧客の成約確率は?」文系でもAI活用 ソニーが予測分析ソフト無償提供
ソニーは機械学習を使った予測分析ソフトウェア「Prediction One」の提供を開始した。ソニーグループ各社で、ダイレクトマーケティングやシフト配置、CRMなどに活用していたものを、外部の法人に提供する。(2019/6/12)

MONOist品質管理セミナー:
最新技術を品質保証に生かすには、これからのモノづくりの在り方
MONOistは新時代の品質保証をテーマとしたセミナー「製造業×品質、転換期を迎えるモノづくりの在り方」を開催。同セミナーでは次々と発覚する検査不正や品質問題に立ち向かうべく、IoT(モノのインターネット)やAI(人工知能)といった新時代のテクノロジーを従来の品質改善活動にどのように組み込むべきか、講演を通じて紹介した。(2019/6/11)

2020年卒業予定の学生に調査:
AIやIT職の仕事内容がイメージできない学生多数 マイナビ
マイナビが発表した「マイナビ AI推進社会におけるキャリア観に関するアンケート」の結果によると、2020年卒業予定の学生の75.4%がAIやITに関連した職種を志望していないことが分かった。(2019/6/11)

AI人材を目指す学生は少数派、データサイエンティスト志望は3.3% 企業側のニーズと差
いまの学生の中で「AI人材やエンジニアになりたい」と考える人は少数派である――。マイナビがこんな調査結果を発表した。中でも、データサイエンティスト(3.3%)などの職種は志望度が低かった。学生はAIに対して漠然とした不安を感じており、企業側のニーズとは差が見られた。(2019/6/10)

Weekly Memo:
“失敗の経験”から生まれた、変化することへの貪欲な姿勢――日立製作所に見るデジタルビジネスの進め方
日立製作所がIoTを軸にしたデジタルビジネスを加速させ、全社的な取り組みへと発展させている。同社のデジタルビジネスの進め方は、多くのユーザー企業にも参考になるのではないだろうか。(2019/6/10)

FAメルマガ 編集後記:
「カンコツ」否定の時代だからこそ、「カンコツ」の生かし方を訴えたい
場合によっては価値はむしろ上がっているといえます。(2019/6/7)

SEからデータサイエンティストに転身 「考え方が全く違う」NEC社員が味わった苦労
エンジニアからデータサイエンティストになるときに苦労することは? NEC社員が語った。(2019/6/7)

GPUやTPUは必須
AIの拡大で増大するカスタムハードウェア需要
AIへの投資は今後も増えるだろう。そのAIを支える機械学習にはGPUやTPUといったカスタムハードウェアによるアクセラレーションが必須だ。(2019/6/5)

ITが支えた“史上初”のブラックホール観測【後編】
ヘリウム封入HDDを採用、生データは保護しない――ブラックホール初観測の裏側
膨大なデータが発生するブラックホール観測を支えたのは1000台のHDDだった。データの保存や処理、保護のコスト効率を高めるために観測チームが取った手段は、合理的な判断に基づく。(2019/6/4)

育てデータサイエンティスト 関西の大学が人材育成に本腰
最新技術を使った情報化社会が急速に進む中、蓄積された膨大なデータを分析してビジネスに生かすデータサイエンティストの育成に、関西の大学群が本腰を入れ始めた。(2019/6/3)

人工知能ニュース:
組み込み機器で学習できるAI「DBT」、予測精度1.5倍の「DBT-HQ」を投入
AIベンチャーのエイシングは、組み込み機器などのプロセッサでAIの推論実行だけでなく学習も行える同社の独自技術「DBT」において、従来比で予測精度を50%向上できる「DBT-HQ」を追加すると発表した。(2019/6/3)

組み込み開発 インタビュー:
「MATLAB/Simulink」はなぜAI関連機能を拡充するのか、MBSEも視野に
自動車をはじめとする制御システムの開発に携わる技術者にとって、MathWorksのモデルベース開発環境「MATLAB/Simulink」は、なくてはならないツールの1つになっている。創業から35周年を迎える同社が、近年最も力を入れているのがAI関連の機能拡充だ。(2019/6/3)

2019年に盛り上がる「データ分析トレンド」トップ10とは?――ガートナー
これらの10のトレンドが市場にもたらすデジタルディスラプション(破壊)は、膨大なデータやデータ環境の複雑化をもたらすと同時に、「新たな機会を創出する」という。(2019/5/31)

製造ITニュース:
製造業向けのIoTデータ分析やAI活用で協業、データサイエンティスト不足も補完
日鉄ソリューションズとIoT向けのAIおよび分析ソリューションを展開するカナダのMnuboは2019年5月30日、両社が4月に発表した戦略的パートナーシップの内容について記者説明会を開催した。(2019/5/31)

ITが支えた“史上初”のブラックホール観測【前編】
ブラックホール初撮影データの保存先に「クラウド」が選ばれなかった理由
ブラックホールを観測するため、世界中に分散する電波望遠鏡が生み出すデータの記録と保存に採用されたのは、クラウドではなく従来型の手法だった。プロジェクトチームが最も合理的だと判断した解とは。(2019/5/29)

データから得られる価値向上へ:
Domoが企業のデジタル変革に向けた機能強化、データから導かれるインサイトをAIが自動提案
データサイエンス、AI/機械学習、大企業向けガバナンス、新アプリとIoTソリューションの活用を促進する。(2019/5/27)

中堅成長企業が選ぶべきBI、構築のパートナーは
BI分析最大の難問、手前のデータ準備と設計を丸ごと頼れるサービスとは
中堅成長企業が大企業をしのぐ収益力を得る事業運営を実現するには、何が必要だろうか。データ経営の支援経験が豊富な企業が、高度なBIを生かした「ある提案」を始めた。(2019/6/4)

企業がAIを活用するための8つのヒント【前編】
優秀なAI人材を得る3つの方法とは? 汚いデータを使えるようにするには?
企業でのAI(人工知能)利用について、前後編にわたり8つのポイントを説明する。前編ではAI人材の確保やビジネスへの活用、データの収集・整形方法について、具体例を交えながら紹介する。(2019/5/23)

データサイエンスな日常:
「満員電車で快適に過ごすための動き方」を物理シミュレーションで解き明かす
満員電車での“理想的な振る舞い”を、仮想空間における物理シミュレーションを駆使して解き明かす(2019/5/22)

日本では「ジェダイ」も登場:
Tableauが考えるデータドリブン経営におけるコミュニティーの役割
データ活用を組織全体にスケールさせる上で欠かせないこととは何か。(2019/5/21)

自社が競争力を維持できるのはあと2〜3年?:
DX推進人材が大幅に不足、IPAが企業のDXに関する取り組みを調査
独立行政法人情報処理推進機構の「デジタル・トランスフォーメーション推進人材の機能と役割のあり方に関する調査」によると、日本企業ではまだDXが黎明(れいめい)期にあり、「本来のDX」実現までの道のりはまだ遠いようだ。(2019/5/21)

人工知能ニュース:
MITとIBMが10年と250億円超をかけて研究する「Broad AI」は何ができるのか
日本IBMは、米国IBMがマサチューセッツ工科大学(MIT)との連携で設立した「MIT-IBM Watson AIラボ」の研究内容について説明。同ラボは、10年間で2億4000万米ドルを投資し、深層学習などにより実用化が進んでいる「Narrow AI(狭いAI)」をさらに発展させた「Broad AI(広いAI)」を中心とする研究開発を進めている。(2019/5/17)

PR:IT×人事の技で最適人材の発掘を POSITIVEが導く未来型HR Tech
ITで人事の仕事を変えるサービス、HR Tech。中でもPOSITIVEは社内のあらゆる人事情報を集積・分析し、最適な運用や配置につなげられるという。(2019/5/14)

予測モデルを使った分析を全てのユーザーに:
QlikとDataRobotが提携、分析ワークフローの中で予測型データに基づく意思決定が可能に
Qlik TechnologiesとDataRobotが拡張知能と予測モデリングの連携におけるパートナーシップを発表。(2019/5/13)

これからのAIの話をしよう(独学エンジニア編):
未経験からデータサイエンティストになれる? 「死の谷」を越えた独学プログラマーが伝えたいこと
「データサイエンティストになりたい」「エンジニアになりたい」――そう思うものの、思っているだけでは夢はかなわない。そんな悩める人に送る独学のすすめ。(2019/5/13)

キャリアニュース:
テクノロジー、メディア、通信業界に関する世界と日本の予測レポート
デロイト トーマツ グループは、テクノロジー、メディア、通信業界に関する世界の将来予測に日本独自の考察や分析を加えた「TMT Predictions 日本版」を発表した。(2019/5/10)

マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘!:
「アベンジャーズ型」のデータ分析組織がうまくいかない理由
自社でデータ分析組織を立ち上げる企業が増えているが、なかなかうまくいかないという声も多い。日本企業が目指すべき組織の在り方とは?(2019/5/8)

開発者数の伸びで際立つKotlin:
PythonがJavaを追い抜く、SlashDataの開発者実数調査
SlashDataは、主要なプログラミング言語を使用するアクティブなソフトウェア開発者の数を毎年継続的に推計している。世界のあらゆるタイプの開発者が推計の対象だ。2019年4月には主要な12言語について開発者数や用途の分析結果を発表した。(2019/5/7)

製造ITニュース:
オートモデリング機能によるセルフAIサービスを拡充
日本システムウエアは、IoT向けビッグデータ分析、予測サービス「Toami Analytics」に、業務特化型機械学習プラットフォーム「Impulse」のデータ分析エンジンを活用したセルフAIサービスメニューを追加した。(2019/5/2)

優れたビッグデータ分析ツールの特徴とは?
Tableau、Qlik Sense、Power BIの競合は? 「ビッグデータ可視化」の11大ツール
データドリブン志向の企業は、可視化ツールを使用してビッグデータに潜む結論を読み解き、その結論から有益な情報を導き出す。本稿ではビッグデータ分析に適した可視化ツールと選び方のポイントを紹介する。(2019/4/26)

AIは開発とテストをどう変えるのか:
2022年、開発プロジェクトの4割がAIをチームメンバーに加え、AIを活用したテスト自動化ツールを使う――Gartner
「AIは開発者のコード生成をどう変えるのか」「AIベースのツールは開発チームのテストをどう変えるのか」。Gartner バイスプレジデント アナリストのマーク・ドライバー氏が行った講演の内容をダイジェストでお届けする。(2019/4/25)

非統計家が高精度な時系列予測を行えるProphet(前編):
「Prophet」とは――Facebook製時系列予測OSSは何が便利なのか
Facebookが開発した時系列予測のOSSライブラリ「Prophet」が近年注目を集めている。本連載ではProphetの概要と理論的背景、案件で使ってみた経験から得られた知見を紹介する。前編は時系列予測そのものの歴史的経緯とProphetの概要について。(2019/4/18)

AIを使うには“疑う力”が欠かせない データサイエンティストがNHK「AIに聞いてみた」に望むこと
日本が直面する社会問題について、AI(人工知能)はどのような提言をしたのか――NHK総合の番組「AIに聞いてみた どうすんのよ!? ニッポン」について、データサイエンティストの松本健太郎氏が気になる点を解説する。(2019/4/18)

ノンプログラミングで前処理から予測分析まで:
セルフサービスデータ分析のAlteryxが日本法人設立、それってどんなツール?
データ分析製品のAlteryxは2019年4月15日、日本法人アルテリックス・ジャパンの開設を発表した。同社の製品は、包括的なセルフサービスデータ分析プラットフォームを指向している。(2019/4/16)

Arm傘下になって新たな展開:
Arm Treasure Data eCDPは人とモノ、両方のデータ基盤になる
Arm傘下となったTreasure Dataのカスタマーデータプラットフォームはどう進化しているのか。最新動向について解説する。(2019/4/16)

「信頼関係がないと、お客さんは暴君になってしまう」 ”できるプロマネ”は何が違うか
「プロマネ業務の80%はAIに肩代わりされる」という予想もあるが、本当だろうか。元アクセンチュアのプロマネが、誤解されがちなプロマネの役割や、プロジェクトを成功に導くコツを語った。(2019/4/15)

IBM、Cloudera、Domino Data Lab、Oracle以外にも
人工知能(AI)で急成長のデータサイエンスツール、商用とオープンソースの違いは?
商用製品からオープンソースまで、人工知能(AI)を使ったデータサイエンスツールの選択肢が広がっている。うまく利用すれば、データアクセスや分析モデル作成、データ管理の共同作業が簡便になるだろう。(2019/4/15)

「ITmedia マーケティング」月刊ヘッドラインレビュー:
超イケメンなブランディング論が教えるサブスクリプションビジネスの本質
ITmediaマーケティングに掲載された1カ月の記事をランキング中心に振り返ります。(2019/4/12)

これからのAIの話をしよう(スケート編):
元フィギュアスケート選手とディープラーニングの華麗な出会い 「選手の役に立ちたい」社会人大学院生の挑戦
プロでが見ても判断が分かれるフィギュアスケートの採点方法にAIを活用できないか? 元フィギュアスケート選手の廣澤聖士さんは、ジャンプの回転不足に着目して映像分析を進めている。(2019/4/12)

需要予測などを自動化する「AutoML Tables」も:
「AutoML」の強化から「AI Platform」まで、Google Cloudが機械学習/AIで多数の発表
Google Cloudは2019年4月10日(米国時間)、Google Cloud Next ‘19で、機械学習/AIに関する多数の発表を行った。これらは、「ビジネスユーザーのAI活用支援」と「貴重な社内データサイエンティスト/データエンジニアの生産性向上支援」の2つに分けられるという。(2019/4/12)

IBM、Microsoft、AWS、Googleなどの主要ベンダーが参入
データや人材が足りなくてもAIを活用できる「AIaaS」とは?
AIaaS(サービスとしてのAI)の出現により、最先端のIT企業だけでなく、より多くの企業が人工知能(AI)をアプリケーションに組み込み、利用できるようになりつつある。(2019/4/12)

設計開発へのIoT活用:
PR:設計開発プロセスをIoTで革新、ブラザーが採用したデータドリブンアプローチとは
製造業のIoT活用で多く見られるのは、工場での生産効率向上や、市場の製品に対するサービス提供などだ。しかし、製品の設計開発プロセスでも大きな成果が得られる。プリンター大手のブラザー工業は、IoTで得られるデータを活用する「データドリブン」のアプローチによって設計開発プロセスを進化させている。(2019/4/10)

よしもとからの打診は「本気で世界を目指すからコンビを解散して」 芸人兼プロゲーマーから見た日本eスポーツ界
YouTubeでも活躍中のプロゲーマー兼芸人。(2019/4/29)



2013年のα7発売から5年経ち、キヤノン、ニコン、パナソニック、シグマがフルサイズミラーレスを相次いで発表した。デジタルだからこそのミラーレス方式は、技術改良を積み重ねて一眼レフ方式に劣っていた点を克服してきており、高級カメラとしても勢いは明らかだ。

言葉としてもはや真新しいものではないが、半導体、デバイス、ネットワーク等のインフラが成熟し、過去の夢想であったクラウドのコンセプトが真に現実化する段階に来ている。
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クラウドサービスのレビューサイト:ITreview

これからの世の中を大きく変えるであろうテクノロジーのひとつが自動運転だろう。現状のトップランナーにはIT企業が目立ち、自動車市場/交通・輸送サービス市場を中心に激変は避けられない。日本の産業構造にも大きな影響を持つ、まさに破壊的イノベーションとなりそうだ。