You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

なぜこのタイミングで記者会見したのか？ トヨタ自動車とNTTが3月24日、業務資本提携で合意したと発表した。「資本」では相互に2000億円ずつ出資し合う本格的なものだが、肝心の「業務」は「両社間で価値観を共有し社会の発展をめざすコアなパートナーとして、住民のニーズに応じて進化し続けるスマートシティの実現をめざし、スマートシティビジネスの事業化が可能な長期的かつ継続的な協業関係を構築する」と焦点が定まらない。 日本の株式時価総額ランキングで1位と3位に君臨する巨人同士の握手だが、高揚感からは程遠い。AIなどデジタル技術の社会実装で先頭を走る中国の背中は遠のくばかりだ。 株式時価総額の2位はNTTドコモ。3月27日の終値でトヨタが約23兆円、NTTとNTTドコモの合計が約22兆円。4位のキーエンスは約8兆円。トヨタ、NTT、NTTドコモのトップ3に対する市場の評価がいかにずば抜けているかわかる

ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？：ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（1）（1/2 ページ） それぞれの専門分野を生かした「データサイエンスチーム」を結成すればデータ活用への道は短縮できる。そのとき、ITエンジニアはどんな知識があればいい？ データサイエンティストとして活動する筆者が必須スキル「だけ」に絞って伝授します。 連載バックナンバー はじめに：分析スキルの課題をどう乗り越えるべき？ 昨今では、IT系のメディアのみならず一般雑誌や新聞なども“ビッグデータ”というキーワードを見出しに使っています。この文字を目にしない日がないくらいに多用されていて“バズワード”としてとらえられるケースも少なからずあるようです。 しかし、世界の至る所で――もちろん日本でも、ビッグデータを分析することで新たな知見を見つけて利益を増大した企業や、顧客の購買行動を予測するこ

先日、情報法制研究所という研究室で東京大学以下各大学のデータサイエンスの方面で見本市のような発表会があったのでご一緒してきました。といっても、私自身が取り組んでいるのは研究というよりは企業さんのデータ解析の方針などのコンサルティング業務が中心なので、画期的な発表ができるような立場にはおらんわけなんですが、参加者の熱意あるプレゼンテーションを見ていると非常に臨場感があって、ワクワクするものがあります。 「データを見て判断する側」「データを作り上げる側」 で、会場を見回してみると、見事な断絶があることに気づくわけですよ。45歳の私はまさに狭間の世代で、その上の世代は「データを見て判断する側」、下の世代は「頑張ってデータから情報を作り上げる側」みたいな構造。まあ、昔で言えば「俺は判断する人、若い奴は動く人」という感じでしょうか。古き良き年功序列、偉大なるピラミッド型の奴隷労働の世界ですかね。でも

マイケル・コシンスキーという若い学者がいる。彼は、2013年の4月にとある統計モデルを発表したことで、Brexitや2017年のアメリカ選挙戦の結果に大きな影響を与えることとなった。 「いいね」からわかること 氏の発表によると、Facebookの「いいね」を解析することにより、ユーザの性別や肌の色はもちろん、支持政党や年収、さらにはIQに至るまで、極めて高い精度で判別することが可能だというのだ。例えば、ユーザが黒人が白人かは95%以上もの確率で判別可能だし、民主党支持者なのか共和党支持初なのかが85%以上、キリスト教徒なのかイスラム教徒なのかが82%、ゲイかレズなのかなども80%前後の確率でわかるという。それどころか喫煙の有無や知能指数に至るまで、僕らが何に「いいね」をつけているかを調べるだけで分析できてしまうというのだ。 さらに面白いことに、解析対象となる記事は一見こうした個人の性向には

不正競争防止法改正によってビッグデータを保護の対象にしようとうい動きが急ピッチで進んでいる。 先日の日経記事。「ビッグデータ、保護対象に 経産省、改正不正競争防止法で検討 」 http://www.nikkei.com/article/DGKKASDF25H0B_27072017EE8000/ 経済産業省はパスワードや暗号化などで管理されたビッグデータを、不正競争防止法の保護対象に追加する。あらゆるモノがネットにつながる「ＩｏＴ」などの普及でデータの流通は活発になっている。データの正しい取得と、不正な取得の線引きをはっきりさせ、企業がデータを活用しやすくする。 27日に産業構造審議会（経産相の諮問機関）に新たな委員会を設け、不競法改正に向けた検討を始めた。今秋をめどに報告書をまとめ、2018年の通常国会に改正案を提出する。 来年の通常国会で改正案が出される動きだったとは。 よく知られている

きょう、なんかLINEが事業説明会やってましたが、そこでCCCの提供するTポイントカードに見切りをつけたファミリーマートがLINEと組む発表をするという「ですよねー」感の強い内容も出ていました。 事業戦略発表会「LINE CONFERENCE 2017」開催のご案内 https://linecorp.com/ja/pr/news/ja/2017/1743 ファミマがTポイントやめる？　伊藤忠社長インタビュー記事が波紋 https://www.j-cast.com/2017/06/08300105.html ファミマとＬＩＮＥ提携　ＡＩ活用、スマホで個別販促　　：日本経済新聞 http://www.nikkei.com/article/DGXLASDZ13ICF_U7A610C1TI1000/ ファミマがTポイントをやめるって話は時期尚早というか、微妙なんでしょうが、相乗りやマーケの組み合わ

先端技術研究部の本郷です。 今回は、マルウェア自動解析システムを作って、解析結果を集計してみたいと思います。 題して「ご家庭でも簡単にできるマルウェア自動解析システムの作り方」です。 はじめに 1日あたり10万もの新種マルウェアが発生していると言われています 。 膨大なマルウェアを手動で解析していくのは非現実的ですので、自動で解析する仕組みが必要になります。 システムの構築 まず、マルウェアを自動解析する部分では、Cuckoo SandboxというOSSの自動解析システムを使用します。 Cuckoo Sandbox http://www.cuckoosandbox.org/ 現在はバージョン0.6が最新版となっています。 インストールは少々癖がありますが、ここはがんばってドキュメントを参考にインストールしたことにします。 Cuckoo Sandboxはデフォルト設定では、レポートをHTML

カレンシーポート株式会社 杉井靖典 × Longine FinTech取材班 今回はカレンシーポート株式会社 杉井靖典 代表取締役に、カレンシーポート創業に至るまでのエピソードや今後の事業展開についてお伺いしました（当インタビューは複数回公開となります）。 読者に伝えたい3つのポイント 物流システムの最適化に携わっていく中で、ECはITの総合格闘技だと気づきました。 物流は物流で重要だけれども、それよりも先にお金回りの方が重要だと考え始めました。 ISIDとの連携で大手企業との取引も無事進めることができ、カレンシーポートを設立することができました。 インターネットとの出会いとコンテンツ作り Longine FinTech取材班（以下、Longine）：カレンシーポートを創業されたきっかけについて教えてください。 カレンシーポート株式会社 杉井靖典 代表取締役/CEO（以下、杉井）：正直なと

11月27日、ノーチラス・テクノロジーズは「2015 Asakusa Framework Day」を開催。舌鋒鋭い物言いで知られる同社の代表取締役社長 神林飛志氏は、ビッグデータとIoT市場の現状やHadoop/Sparkと日本市場のミスマッチなどを指摘しつつ、次世代のAsakusa Frameworkの構想を披露した。 ビッグデータは既存のCRM、IoTはPoCレベル ノーチラス・テクノロジーズのAsakusa Frameworkは、業務システムのバッチ処理にHadoopやSparkでの分散システムを活用するための開発・運用フレームワーク。会計や在庫などの業務データから精度の高い分析情報を作成したり、バッチ処理に利用できるほか、分散システムのメリットを活かし、負荷分散や高い可用性などを実現する。OSSで公開されており、エンタープライズで多くの実績を持つ。 イベントの後半で登壇したノーチラ

テクノロジーの力で、スポーツの世界を変える――。最新のIT（情報技術）をフル活用すればそれが叶うと、革新に向けて果敢に挑む動きがあちらこちらで始まっている。プロチーム向けに試合で勝利できる黄金律を導き出し提供しようとするものもあれば、ハイアマチュア向けに腕前が加速度的に磨かれる究極の練習法を開発しようと試みるところもある。「スポーツ・イノベーション」の最前線を追う連載『ITが変える「スポーツの常識」』の第4回は、ラグビーW杯イングランド大会で大躍進を遂げた日本代表を陰で支えたITベンチャーにフォーカスを当てる。

まずは、上の動画を見てほしい。 アメリカ・ニューヨーク市がテストしているこの交通調査システムは、街中の歩行者やクルマの数を計測しデータ化するもの。ニューヨーク市と提携しているスタートアップ企業のPlacemeterが、市の監視カメラ映像を解析している。 リアルタイムに"場所の状況を測る"ことが目標 PlacemeterのCEOであるAlexandre Winterは、自社の目標を次のように語っている。 僕らの目標は、現実世界で何が起きているのか、人々はどこにいるのか、といった事象に関するリアルタイムデータを構築することだ。動画を分析して、コンピュータビジョン（ロボットの目）のアルゴリズムを適用するんだ。 GCN Placemeterという名前のとおり、場所の状況を測ることを目指しているのだ。 現在、運用している監視カメラは500台程度だが、じきに2,000台から3,000台程度まで増加させ

８月２６日、ＮＴＴドコモがビッグデータを使ったネットワークの監視・制御に乗り出している。写真は都内の販売店で２０１３年７月撮影（２０１５年　ロイター/Issei Kato） ［東京　２６日　ロイター］ - ＮＴＴドコモ<9437.T>がビッグデータを使ったネットワークの監視・制御に乗り出している。基地局などが故障する前に異常を検知、予防措置をとることで、携帯電話などが使えなくなる事態を未然に防ぐ。これにより、１日平均３００件にのぼる故障トラブルの減少をめざす。

IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ 業界動向 ＞ 市場動向 ＞ AI、IoT、ビッグデータなど知っておくべき4つの俯瞰図 業界動向 業界動向記事一覧へ [市場動向] AI、IoT、ビッグデータなど知っておくべき4つの俯瞰図 2015年7月15日(水)田口 潤（IT Leaders編集部） リスト 米国ではベンチャーキャピタリストなどの投資家が、担当分野の俯瞰図（ランドスケープ）を作成し、公開しているケースがある。分野の動きを追ったり企業動向を把握するには状況を一覧して把握できる俯瞰図が、とても都合がいいからだだろう。この種の整理は日本のITリーダーにとっても大いに参考になる。 例えば、Machine Intelligence（http://www.shivonzilis.com/）。いわゆるスマートマシン分野の俯瞰図だが、コア技術だけでもArtificial Intel

石破茂地方創生担当大臣は4月21日、閣議後の記者会見で、自治体向けのビッグデータ分析サービス「地域経済分析システム（RESAS）」の提供開始を発表した。各自治体の職員が、企業や国民に関する各種データを掛け合わせ、数字や分析に基づいた政策立案や判断ができるほか、住民が利用できる機能も用意する。各地方自治体が地方版総合戦略を策定するにあたって、データに基づく政策立案を呼びかけた。 各地方自治体は2015年度中に地域の強みや課題を踏まえた「地方版総合戦略」を策定することが求められている。「RESASを使うことで、自治体が客観的なデータに基づいてKPIを設定し、毎年度の政策の効果をデータで検証して改善できるようになる。こうしたPDCAサイクルの確立が重要だ。行政は、なんちゃって政策を打てなくなる」。石破大臣はRESASを操作しながらこう強調した。 RESASは帝国データバンクの企業情報データを活用

といっても設立自体は去年なんですが、設立パーティーを開催したり、サイトもできて新規営業が始まりましたのでご報告をば。 株式会社データビークル http://www.dtvcl.com/ もともとは、私のやっているイレギュラーズアンドパートナーズ(I&P)という会社で未来予測事業部というのを立ち上げていて、少人数で回していたら案件が増えすぎて身動きが取れなくなっていたところを、お取引先さまのインフォテリアから油野達也、またこの方面では『統計学が最強の学問である』で著名になった西内啓がジョイン。どうせならちゃんと会社を立ててお客様のニーズに応えていこうということで、データビークル設立となりました。 パートナー会社さまのひとつであるパソナテックさんとこの3月3日に西内が出て行っていろいろ喋る話となりましたので、ご関心のある方はぜひご来場くださいませ。 ここから始まるビッグデータ経営本質論 htt

髙村：漠然とは持っていたと思いますが、強く意識するようになったのは、最近です。鉱山の企業は、トータルで捉えることを特に強く意識していて、参考になっています。 田中：コンシューマー（民生機器）に近づくほど、売り切り型の意識が強くなります。コマツの場合、一度、そのバリューチェーンに入った顧客は、抜けづらいモデルですね。 髙村：そうした事業モデルが、一番強いと考えていて、どのようにそのモデルを確立するかが課題です。 田中：それ以前に、良い商品で、若干価格が高いけれども、その利点を顧客に納得させられたことで、実現できた面があります。このような発想を、一般的な日本企業に広めるためのヒントを知りたいと思っています。 髙村：日本の場合、本来の強みは、ものづくりにあります。コマツの場合、特に取り組みやすい分野だったのかもしれませんが、それぞれの分野のメーカーが、対象とする顧客や分野を、どんどん掘り下げてい