ホワイトペーパー AI・生成AI AWS副社長など世界の有識者が回答、「なぜAI・機械学習が重要なのか？」 AWS副社長など世界の有識者が回答、「なぜAI・機械学習が重要なのか？」 2021/02/01 これからのビジネスにとって、AIと機械学習が重要であることは誰も否定しないだろう。しかし、AIと機械学習がもたらす影響のディテールを説明することは簡単ではない。本資料は、著名な大学の研究者や企業のCEO、AWSの副社長等が語った「なぜAIと機械学習が重要なのか」への回答集だ。それぞれの専門領域における分かりやすい解説は、AIと機械学習の巨大なインパクトを確認するには十分だ。経営層から一般のビジネスパーソンまで、じっくりと読み込んでほしい。
ホワイトペーパー ERP・基幹システム 『SAP とコラボレーションしたDXをどう実現？(NTTデータGSLのaidoneoのご紹介)』 『SAP とコラボレーションしたDXをどう実現？(NTTデータGSLのaidoneoのご紹介)』 2021/01/29 データを活用して新たな価値を創造すべく、多くの企業でAIや機械学習の導入が進められている。データレイクに蓄積された、多種多様な体験データと、SAP ERPやSAP Concur、SAP SuccessFactorsなどのソリューションに蓄積された経費や売上などのデータと組み合わせて活用すれば、デジタルトランスフォーメーション（DX）を加速し、新たなソリューションを生み出すことも可能だ。では実際にどのように進めればいいか？ それらを実現するAIソリューションについて、活用事例や導入ステップなどを紹介する。
ホワイトペーパー 業務効率化 ベリサーブ事例：たった2か月のPoCで本格稼働、在宅勤務でのAIチャットボットの活躍 ベリサーブ事例：たった2か月のPoCで本格稼働、在宅勤務でのAIチャットボットの活躍 2021/01/28 IT製品やソフトウェアなどの検証を手がけるベリサーブ。同社では事業拡大に伴い、客先に常駐する従業員が増え、人事手続きに関する問い合わせ件数も増加傾向にあった。だが、常駐先では業務中に社内メールや社内ポータルなどが自由に閲覧できないケースもあり、業務時間外の問い合わせが増え、人事部の負担は増大していた。そのため同社はAIチャットボット導入を検討。導入には通常、FAQやAI学習用データなどのさまざまな準備が必要となるが、同社は実証実験（PoC）をわずか2カ月で完了して、本格稼働を開始した。コロナ禍において在宅勤務に関連した問い合わせが急増したが、その際にもAIチャットボットは大いに役立ったという。本書は、これら一連の取り組みの詳細について紹介している。
ホワイトペーパー ERP・基幹システム なぜ顧客体験（CX）の革新に「ERPとCRMの連携」が必要？第4次産業革命の製造業DX なぜ顧客体験（CX）の革新に「ERPとCRMの連携」が必要？第4次産業革命の製造業DX 2021/01/28 あらゆる業界で顧客体験（CX）の創出が重要視され、「モノ売り」から「コト売り」へとシフトする中、製造業などではAIやIoTなどのテクノロジーにより、魅力あるCXを生み出す「第4次産業革命（Industry 4.0 ）」を迎えようとしている。CX中心のビジネスモデルへとシフトするには、ビジネスを支えるシステム基盤を、基幹システム（ERP）と、多様な顧客接点を可視化・管理するCRMを連携させたものへと変革する必要がある。それにより、顧客とのあらゆるやり取りの情報を、全部門が共有して、一貫性のあるCXを創り出すことができるからだ。本書は、「SAP ERP」を例に、既存のレガシーERPを、APIを利用した柔軟性の高いアーキテクチャへと変革し、CX創出へとつなげる方法を説明する。
ホワイトペーパー AI・生成AI ワコールのデジタル変革が成功した理由、「お客様が共感する購買体験」をAIで実現 ワコールのデジタル変革が成功した理由、「お客様が共感する購買体験」をAIで実現 2021/01/26 女性向けインナーウェアの国内トップ企業であるワコール。2017年から「リアル店舗の強みを活かしたデジタル化」を目指したデジタル変革に着手し、リアル店舗が持つ課題を解決する取り組みを始めた。その中で、AIを活用した接客サービス、3Dボディスキャナーなどを導入。お客さまの多様なニーズに対応するとともに「ストレスなく、より自由で楽しいインナーウェア選び」を実現した。現在では次世代型店舗を続々とオープンさせ、多くのお客様の共感を得ながら、店舗の売り上げを着実に伸ばしている。また、データを活用した新しいビジネスモデルを構築し、さらなる事業成長を目指している。同社のデジタル変革の成功の秘訣を探る。
ホワイトペーパー ペーパーレス化 「ペーパレス化」の一歩先へ 紙のデジタル化と業務の自動化をまとめて実現する方法 「ペーパレス化」の一歩先へ 紙のデジタル化と業務の自動化をまとめて実現する方法 2021/01/22 変化の激しい昨今、DX（デジタルトランスフォーメーション）に取り組まなければ生き残るのは難しい。これまで当たり前のように続けてきた「ムリ・ムダ」のある非効率的な既存の業務を見直し、デジタル技術を用いて業務の生産性向上や効率化を進めたい企業は多いはずだ。中でも、紙で運用してきた事務作業にはムリ・ムダが詰まっている。以下の資料では、”単なるペーパレス化”を超えて業務改善を実現するために、「RPA」と「AI-OCR」を組み合わせた業務改善の方法を解説する。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 被害額は約10兆円？「なりすまし」などの不正行為には高度な分析と機械学習で対処せよ 被害額は約10兆円？「なりすまし」などの不正行為には高度な分析と機械学習で対処せよ 2021/01/18 日常生活のデジタル化が進む中、オンラインバンキングやデジタル決済など、新しいオンラインサービスが次々と生み出されている。それに伴い、これらを悪用した「なりすまし」などの不正行為や不正アクセスが巧妙化している状況だ。米国では、医療詐欺で毎年数百億ドルもの被害が発生しており、一部の専門家による推定では、詐欺、不正使用によって発生している損失は年間1千億ドル（約10兆円）近くにも上るという。これらに対し企業は、高度な分析と機械学習を活用して、適切なデータを収集し、アクティビティのパターンから、不正を検出していく必要がある。本書は、医療、金融関連、公共機関での事例や、クレジットカードやビットコインなどの不正行為対策も含めて説明する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 革新的な「がん」医療へ、機械学習活用「AIマッピングシステム」を支える基盤 革新的な「がん」医療へ、機械学習活用「AIマッピングシステム」を支える基盤 2021/01/14 国立がん研究センター（革新的がん研究支援室）では革新的な「がん」の医療実用化に向けて、「研究者同士の関係」を機械学習で可視化する「AIマッピングシステム」プロジェクトを進めていた。これは、イノベーティブな医療の実現には専門領域が異なる研究者同士の知見を融合させていく必要があるとの考えから、過去数年分の論文など、構造化されていないテキストデータから、機械学習によって研究者同士を「どのような関心で結びついているか」という観点でマッピングしていくものだ。本書では、同センターが同システム基盤の開発期間の短縮やコスト削減、運用の人的負担の軽減などを実現した方法を解き明かす。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング JOYSOUNDのエクシング、データ分析基盤をAWSからAzureへと切り替えたワケ JOYSOUNDのエクシング、データ分析基盤をAWSからAzureへと切り替えたワケ 2021/01/14 通信カラオケサービス「JOYSOUND」やカラオケ・ソーシャルメディア「うたスキ」などを提供するエクシングは、さまざまな音楽エンタテインメントを常に世に送り出し続けている。同社の新たな音楽エンタテインメントを生み出す支えとなっているのが、全国のカラオケ店舗に設置された数十万台の端末で収集される膨大な歌唱履歴などの多種多様なデータと、その分析基盤だ。従来はオンプレミスの基盤とAWS（Amazon Web Services）および同クラウドが備えるDWH（データウェアハウス）を活用することで、膨大なデータを分析し、音楽ニーズの移り変わりやライフスタイルの変遷を捉えてきた。しかし、このたび同社はデータ分析基盤を「Microsoft Azure」へとリプレースすることを決断。本書は、リプレースに至った経緯や、その効果などについて詳細に説明する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング スターバックスの「データ駆動型」戦略、 約3万店で収集したデータを扱う分析基盤とは？ スターバックスの「データ駆動型」戦略、 約3万店で収集したデータを扱う分析基盤とは？ 2021/01/14 コーヒーチェーン世界大手の米スターバックスは、最高水準の顧客サービスを維持すべく、3万店以上ある店舗から生成された膨大なデータをイノベーション創出、業務改善などに役立てていた。しかし、ペタバイト規模にまで膨れ上がったデータは構造化・非構造化データが入り混じり、システム間で断片化されているなどの状態で、顧客やビジネスの全体像を把握するのが困難となっていた。また、データサイエンスチームや分析チームの統一性のないユーザーエクスペリエンス（UX）はイノベーションの障壁にもなっていたという。そこで同社は統合データ分析基盤を導入し、データ共有の容易化、部門間のコラボレーション促進、大規模な機械学習による新たな価値の創出に取り組んだ。本書は、同社がデータ戦略をどのように変革し、データ処理能力の向上、データサイエンス部門と分析部門へのデータ提供の迅速化などを実現したのか、その詳細な経緯を紹介する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング ユニ・チャーム、伊藤忠食品が実践、「リアル店舗」の価値を高めるデータ分析施策 ユニ・チャーム、伊藤忠食品が実践、「リアル店舗」の価値を高めるデータ分析施策 2021/01/14 かつて、リテール業界におけるマーケティングの最も重要な情報源はPOSデータであり、「商品」を切り口にした分析が主流だった。しかし近年は、商品ではなく「顧客」を軸にした分析が注目されており、顧客の年齢層や購入履歴など、販売データと個人を紐付けたID-POSデータの分析・活用が不可欠となってきた。それとともに複雑化した分析手法に取り組んでいるのが、リテールAI研究会だ。生活消費財を全世界で販売するユニ・チャームや、創業120年の酒類・食品の総合卸である伊藤忠食品は発足時からの会員企業で、マーケティング強化に注力する両企業に対し、同研究会はAIによるビッグデータ解析を落としこむべく、「初心者に渡してもすぐに使いこなせる」というツールを導入した。それにより伊藤忠食品は「協調フィルタリング」による地域別棚割の検証、ユニ・チャームは「クラスタリング」による商品の絞り込みが実施可能となり、実店舗に変革をもたらしつつあるという。本書は、その詳細な経緯やデータ活用方法などについて説明する。
ホワイトペーパー ファイアウォール・IDS・IPS 事例集：オンラインサービスや金融、公共機関の実例から学ぶ「不正行為対策」実践術 事例集：オンラインサービスや金融、公共機関の実例から学ぶ「不正行為対策」実践術 2021/01/14 日常生活のデジタル化が進むことで便利なオンラインサービスが数多く生み出される中、不正ログインなどでなりすましたアカウントによる不正行為などが多発している。しかし、既存の不正検出システムだけでは、ビジネスのスピードに合わせた新しい脅威への対抗策を実装することは難しい。不正行為から自社と顧客を保護するためにはどのような対策を取るべきか。本資料では、オンラインサービス、医療、金融、大学・研究機関などで行われている代表的な不正行為のパターンを紹介するとともに、不正行為に関連する具体的なユースケースの解決方法を数多く紹介。不正行為対策を実践する上でのヒントを得られるだろう。
ホワイトペーパー ファイアウォール・IDS・IPS 不正行為対策ガイド：代表的な6つのシナリオと成功している4つの事例から何を学ぶか 不正行為対策ガイド：代表的な6つのシナリオと成功している4つの事例から何を学ぶか 2021/01/14 日常生活の多くがデジタル化されたことで、なりすましやアカウント資格情報や個人情報の盗難などの不正行為の問題が深刻化している。個人の情報には、クレジットカード番号、銀行の口座番号、メールアドレス、電話番号、住所、処方箋などがあるがこれらはほんの一部に過ぎない。オンラインサービスや小売業者、教育機関、金融機関などのさまざまな事業者にとって、こうした情報を不正行為から守ることはますます大きな経営課題となっている。こうした不正行為にはどのような対策を取るべきか。この資料では、多くの企業が直面している不正行為の代表的な6つのシナリオを基に不正行為の手口や影響力、対応策を解説。また、実際に不正行為対策に成功している4つの事例を紹介した上で、十分な不正行為対策を行うために「今やるべきこと、すべきでないこと」を提言する。
ホワイトペーパー ファイアウォール・IDS・IPS なぜ不正ログインの発見が難しいのか？ 3つの理由と解決策、監視ルール設定の具体例 なぜ不正ログインの発見が難しいのか？ 3つの理由と解決策、監視ルール設定の具体例 2021/01/14 2020年に入ってからも、漏えいしたID／パスワード情報を利用して不正ログインするリスト型攻撃の脅威が増している。この不正ログインを発見するのは非常に困難だとされる。ではどのように監視していけばよいのか。本資料では、なぜ不正アクセスが困難であるのかの3つの理由、ならびに詐欺行為監視のポイントと監視ルールの具体的な設定方法などについて解説する。最適な不正ログイン対策を実践したい企業担当者はぜひ一読することをお勧めする。
ホワイトペーパー ファイアウォール・IDS・IPS 最新の脅威に対応する「分析主導型セキュリティ」と「継続的な監視」を実現する方法 最新の脅威に対応する「分析主導型セキュリティ」と「継続的な監視」を実現する方法 2021/01/14 企業のビジネスを侵害し続けるセキュリティ脅威。その攻撃手段・手口は巧妙化、高度化して既存のセキュリティ技術での対応が困難になっている。セキュリティ担当者がこうした新しいサイバー攻撃に対応するためには、攻撃を迅速に検出して対応し、阻止することが求められている。変化する脅威の状況に合わせたセキュリティ運用を実現するにはどうすればいいのか。本資料では、セキュリティ体制を強化し、調査能力を向上して情報に基づいた的確な意思決定を実現する、最適なセキュリティ運用のアプローチとして「分析主導型セキュリティ」を提案。その実装に必要な機能を紹介する。
ホワイトペーパー IT運用管理全般 「AIOps」のポイントは？ 導入で失敗しない6つのコツ 「AIOps」のポイントは？ 導入で失敗しない6つのコツ 2021/01/13 さまざまな領域で活用され始めたAI（人工知能）・機械学習。その中でも、データ分析、機械学習を応用してIT運用を自動化する技術「AIOps」に注目が集まっている。同技術は、システムの障害を予測、検知し、データの増加とシステムの複雑化に向き合うIT担当者を補佐する役割を担う。しかし、AIOpsを上手に活用するためには、その本質を正しく理解することが前提となる。以下の資料では、AIOpsの本質を解説するとともに、誤解されがちな6つのポイントを紹介。AIやAIOpsに関する誇張された情報に惑わされず、この革新的な技術を活用するためのヒントを提示する。
ホワイトペーパー IT運用管理全般 「AIOps」で実現、障害対応の迅速化とモニタリングの高度化を行う方法とは？ 「AIOps」で実現、障害対応の迅速化とモニタリングの高度化を行う方法とは？ 2021/01/08 オンプレミスと複数のクラウドを使い分けるハイブリッド・マルチクラウド環境の活用が進んでいる。それにより、企業システムは複雑なものへと大きく変化しており、それに伴って、システム運用管理における課題も生じてきた。 たとえば、オンプレミスとクラウドのさまざまな場所で生成された各種のイベントやログ情報が大量のアラートを発し、対処に当たる担当者は複数のツールを切り替えて対応することも珍しくない。これらを解決するには、システム運用管理のDX（デジタルトランスフォーメーション）を進める必要がある。本書は「障害対応の迅速化」を実現する「AIOps」という考え方やこれらの課題を解決する2つのソリューションについて説明する。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 「ゼロトラスト」と「ゼロタッチ」が融合、トップレベルのエンドポイント保護とは？ 「ゼロトラスト」と「ゼロタッチ」が融合、トップレベルのエンドポイント保護とは？ 2021/01/06 昨今、個人端末やIoTなどのエンドポイントや、エッジで共有されるデータ量が増加し、ネットワーク環境の複雑さが増している。それに伴い、これらを標的としたサイバー脅威の増加、巧妙化が進んでいる状況だ。今後、エンドポイントはますます増えることが予想されるため、企業は脅威対策として、次世代型のサイバーセキュリティとセキュアなエンドポイント管理を同時に実現する必要がある。本書は、エンドポイント全体を一元管理、AIや機械学習などを活用し、世界トップレベルの保護、修復を実現する統合エンドポイントセキュリティ（UES）、および統合エンドポイント管理（UEM）ソリューションについて説明する。
ホワイトペーパー 業務効率化 請求書を脱Excel！ 3パターンでわかる請求書発行サービスの選定ポイント 請求書を脱Excel！ 3パターンでわかる請求書発行サービスの選定ポイント 2021/01/06 Excelなどの表計算ツールは汎用性が高く、取引先に送付する請求書の送付などにも利用されるが、管理や手間の面でさまざまな課題もある。こうした問題を解決するものとして、注目されているのが「請求書発行サービス」だ。ただ請求書発行サービスも、帳票作成から会計処理までさまざまな機能があるため、どのようなサービスを選択するべきか悩むことも多い。本資料では、請求書発行サービスが担う主な機能を紹介するとともに、製品選定のポイントを3つのシナリオで紹介する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング 「Apache Spark」を8つのステップで学ぶ、データレイク構築ガイド 「Apache Spark」を8つのステップで学ぶ、データレイク構築ガイド 2020/12/28 DX（デジタルトランスフォーメーション）にデータ活用は不可欠で、近年、非構造化データの分析、利活用が注目を集めている。そこで注目されるのが、あらゆる構造化 & 非構造化データを統合して管理し、活用のための前処理を行える「データレイク」だ。本書は、Databricksの「Delta Lake」と「Apache Spark」を用いたデータレイク構築に関する開発者向けの解説書だ。インメモリで処理を行う並列分散処理フレームワーク「Apache Spark」と、高信頼性とパフォーマンス、ライフサイクル管理を可能にするオープンソースストレージレイヤー「Delta Lake（デルタレイク）」を用い、データサイエンティストやエンジニア、ビジネスユーザーが利用しやすいデータレイクの構築方法について学習できる。
ホワイトペーパー IT運用管理全般 自動化と統合運用で実現、「クラウドネイティブ」人材への転換の方法 自動化と統合運用で実現、「クラウドネイティブ」人材への転換の方法 2020/12/25 デジタルトランスフォーメーション（DX）の実現や、新たな価値を創出すべく、多くの企業がハイブリッドクラウドやマルチクラウド環境への対応を進めている。その実現には、既存IT資産を活用しながら、クラウドネイティブな最新の技術を取り入れたIT環境への転換が必要だが、その過程でIT環境が複雑化するため、多くのIT人材の確保も必要となる。とはいえ、複数の環境へ適応できる人材、クラウドへの理解を持つ人材は限られている状況だ。本資料では、クラウドネイティブな人材の確保の重要性と人材問題を解決できる「自動化」と「統合運用」について解説するとともに、各社の実践事例について紹介する。
ホワイトペーパー BI・データレイク・DWH・マイニング コードサンプルですぐに試せる、データサイエンティストのための機械学習「事例集」 コードサンプルですぐに試せる、データサイエンティストのための機械学習「事例集」 2020/12/23 データ活用が企業の大きなテーマとなる中、急速に進化するデータサイエンスの領域で、自社と関連する実際の事例を見つけるのは容易ではない。本書は、機械学習のさまざまな事例を集めたハウツー・リファレンス・ガイドだ。「動的タイムワープとMLflowを活用した販売傾向の把握」「リカレントニューラルネットワークを用いた多変量時系列予測の実行」「自動車分類のための畳み込みニューラルネットワーク実装」など、今すぐに実践できる実用的な事例を紹介している。また、コードサンプルを含む必要なすべての情報を網羅しており、巻末には、実際の先進企業における機械学習を活用した取り組み事例も紹介されているので、こちらも確認してほしい。
ホワイトペーパー IT戦略・IT投資・DX 大阪ガス：IoTデータ分析基盤や新たなアプリサービスを支えるプラットフォーム 大阪ガス：IoTデータ分析基盤や新たなアプリサービスを支えるプラットフォーム 2020/12/18 1897年創業、国内2位のガス会社である大阪ガス。同社は新しい技術を積極的に導入する先進性の高さでも知られ、ここ数年、順調に業容を拡大している。特に近年、推進しているVPP（バーチャル・パワー・プラント）事業では、一般家庭や企業のビル、工場などに点在する発電設備の電力を集約する必要から、高性能で安定性の高いIoT分析基盤が求められていた。本書は、オンプレミスをはじめとする既存環境から、クラウドでの新たなIoTデータ分析基盤に移行する同社の、プラットフォーム選定の経緯や導入効果が紹介されている。特に、将来のサービスに向けたガス需要予測や、発電機の最適な制御といった分析から新規事業としてのアプリサービスまで、クラウドプラットフォームを通じた導入効果は必見の内容となっている。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 2021年のセキュリティ動向と戦略 ゼロトラストの流れは続くのか？ 2021年のセキュリティ動向と戦略 ゼロトラストの流れは続くのか？ 2020/12/18 年々激しく巧妙になるサイバー攻撃。その中でも2020年は特別な年だった。新型コロナウィルスの感染拡大による出社制限によりテレワークが一気に普及し、ITセキュリティチームが守るべき範囲は一気に拡大。それによって、社内と社外に境界を設ける従来の方策では防御しきれなくなったからだ。こうした背景から、情報セキュリティのトレンドは、一気にゼロトラストモデルとそれを前提としたエンドポイント保護に移行しようとしている。この流れは2021年も続くのだろうか？ だとしたらどんなセキュリティ戦略が考えられるのか？ セキュリティ・モバイル・人材活用・機械学習など各分野のエキスパートが回答を提示する。
ホワイトペーパー AI・生成AI AIを日常業務に？成果を手に入れるために必要な「正しい企業のAI」まとめ AIを日常業務に？成果を手に入れるために必要な「正しい企業のAI」まとめ 2020/12/18 2020年代に入り、DX（デジタルトランスフォーメーション）が大きく加速し、我々の生活を大きく変えようとしている。DXにおいてAI（特に機械学習）は不可欠な要素であるため、DXを目指す企業にとってもAIは既に欠かせないものとなりつつある。事実、競争力を高めるためのインサイト獲得、予防保守や不正検知などのビジネス応用はもちろん、運用自動化や情報セキュリティ強化にもAIは貢献している。しかしながら、まだAI活用の第一歩を踏み出せていない企業も多く、AIに関する誤解も多い。本資料では、これからAIを活用しようと考えている企業が成果を手に入れるために必要な「AIに関する正しい概念」をコンパクトにまとめたものである。
ホワイトペーパー ストレージ ザッパラス事例：オールフラッシュで煩雑なストレージ運用管理をシンプル化 ザッパラス事例：オールフラッシュで煩雑なストレージ運用管理をシンプル化 2020/11/26 企業のビジネス成長や拡大などによって、顕在化する「ITインフラの複雑化」という問題。占いコンテンツを中心としたエンタメ事業を展開するザッパラスもまた、サーバごとに異なる接続方式のストレージを採用していたことでストレージ運用が複雑化して管理負荷が増大していた。そこで同社は、既存システムのリプレース時期に合わせてストレージ基盤を見直し、別々に運用してきた本番／開発、バックアップ環境の統合を図った。その結果、最新オールフラッシュを導入。接続形態を統一して運用管理をシンプル化するとともに、AI活用の運用支援サービスを利用してストレージ環境の最適化と運用管理負荷の軽減を実現。以下の資料では、安定したサービス提供基盤を構築できた秘訣を担当者に語ってもらった。
ホワイトペーパー AI・生成AI 次世代のデータ分析基盤はどう作る？ 7つのベストプラクティスから紐解く 次世代のデータ分析基盤はどう作る？ 7つのベストプラクティスから紐解く 2020/11/25 データ量の増加や顧客のさまざまな要求にリアルタイムに対応するには、強力なデータ基盤が不可欠だ。しかし、従来型のオンプレミス基盤では潜在的な分析ニーズを満たすことができず、機械学習や人工知能などの最新ツールへの対応の遅れなどが発生している。より迅速性が求められる中、最新のデータ分析戦略に沿ったシステムをどう構築していけばいいのだろうか？ 以下の資料では、クラウドを活用したデータ分析基盤への刷新を提案。その中で、セキュリティなどに考慮したデータのライフサイクル全体にわたる適切な管理を可能にするベストプラクティス7項目を紹介。それらを実現するための最適なアプローチや具体的なシステム実装の流れなどを解説する。
ホワイトペーパー データ戦略 今からでも間に合うグーグル「BigQuery」再入門、どんな機能？ どんなメリット？ 今からでも間に合うグーグル「BigQuery」再入門、どんな機能？ どんなメリット？ 2020/11/25 「データドリブン経営」という言葉が広く浸透するなど、データ分析とその有効活用は、企業の競争力を高める重要な位置づけを占めている。「大量のデータを分析したい」、「複数の担当者で分担して分析したい」というニーズが増える一方、従来型のデータ分析基盤ではデータ増に対する処理性能不足やAIや機械学習などの最新技術への対応、構築・運用コストなどがかかるなどの課題が浮き彫りとなっている。そこであらためて注目が集まっているのが、誕生から10周年を迎えたクラウド型データウェアハウス「BigQuery」だ。BigQueryとは、どんな機能を備え、どんな活用メリットがあるのか？ 以下の資料では、BigQueryの基本的なアーキテクチャや機能、活用メリットなどを分かりやすく解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 7つの成功事例から学ぶ「機械学習サービス」のTCOを最適化する方法 7つの成功事例から学ぶ「機械学習サービス」のTCOを最適化する方法 2020/11/20 第3次AI（人工知能）ブーム以降、あらゆる業界や業種でAI関連技術の活用が進められている。中でも、大量のデータの反復学習によってパターンを導き出して問題解決に役立てる「機械学習」が注目されている。多くの開発者やデータサイエンティストが機械学習を活用し始めているが、従来型のモデル構築・運用手法では非常に多くの時間や手間、コストを要する。以下の資料では、機械学習サービスのTCO（総所有コスト）を最適化できる方法を提案。ビジネス規模別に実施した詳細なTCO分析の結果と、実際にTCOを削減して生産性向上を実現できた7社の成功事例を紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【事例】機械学習活用でモータースポーツ業界をけん引、F1の飽くなき挑戦の歴史 【事例】機械学習活用でモータースポーツ業界をけん引、F1の飽くなき挑戦の歴史 2020/11/18 今から100年以上前のフランスで始まったとされるモータースポーツ。自動車レースの最高峰として知られる「Formula 1」（F1）は現体制となった1950年代以降、常に最先端のテクノロジーを活用して進化を続けてきた。現在は、ドライバーの攻防が生み出す予測不可能なレース展開をより安全にして、パフォーマンスを向上させるためにさまざまなデータを収集した機械学習による多くの改善がなされている。以下の資料では、モータースポールにおけるテクノロジー活用の歴史を振り返りつつ、レース予想や車両設計などの領域でどのように機械学習が活用されているかを詳細に解説する。
