はじめに こんにちは！ FANTECH 本部 所属の川口です。FANTECH本部 では技術発信を強化 ...

エグゼクティブおよびそのチームに実行可能で客観的な洞察を提供する企業である Gartner が  2024 Gartner Magic Quadrant for Global Industrial IoT Platforms を発表しました。 Amazon Web Services (AWS) は、実行力と洞察力を評価され、リーダーに位置付けられました。 このポジショニングは、AWS パートナーおよび顧客がアプリケーションを構築し、パフォーマンス、生産性、効率性の向上を実現できる、AWSの産業分

Amazon DynamoDB はフルマネージド型のNoSQLデータベースであり、高速で予測可能なパフォーマンスとシームレスなスケーラビリティを提供します。さまざまな業界のお客様が最適なデータベースとしてDynamoDBを利用しています。 多くのEdTech企業が、試験の点数や講座の進捗状況を追跡するための永続的なデータストアとしてDynamoDBを利用しています。学生が進級していくにつれて、特定の教科の教材との関わり方や試験の得点が変化します。授業や課程を修了すると、学生が過去の教育リソースにアクセスす

こんにちは。ソリューションアーキテクトの沢田です。 パイオニア株式会社 (以下、パイオニア) は、「より多くの人と、感動を」 をミッションに掲げ、モノ×コト（プロダクト ＆ ソリューションサービス）の両輪で、新しい移動体験の価値を創造しています。本ブログでは、ビジネスの意思決定のためのデータの可視化に関わる課題解決のために、AWS のデータカタログサービスである Amazon DataZone を使って組織内のデータをカタログ化し、データを共有、アクセスする方法をパイオニア Piomatix 情報サービス

自動運転だけじゃない。自動車×AIの最先端 2021.4.14公開　2024.3.25更新 概　要 さまざまな業界でAIの活用が進められている中、消費者の生活に密接に関わり、最も期待を集めている活用分野が自動車です。AIシステムを搭載した自動車はすでに市場に登場し、高レベルでの自動運転の実現に向けて各国・各社が開発にしのぎを削っています。しかし自動車業界で見てみると、AIの活用範囲は自動運転だけに留まりません。さまざまに活用される自動車業界でのAI活用の今を紹介します。 目　次 ・ 自動車業界での代表的な

不動産×AI、「固定」資産ビジネスこそAIで柔軟に 2021.8.15公開　2024.3.19更新 概　要 不動産業界も多種多様かつそれぞれが膨大な量のデータを扱っています。AI活用の大前提となるビッグデータが既に蓄積されていると見ることもでき、業務の効率化や新しいサービスが生まれ始めています。課題も確認した上で、AIを導入するメリットや活用事例を取り上げます。 目　次 ・ 不動産業界の現状と課題 　・ 労働環境 　・ 需要の下落 　・ 膨大なデータの活用 ・ 不動産業界でAIを導入するメリット 　・ 業

「Web3.0」じゃないWeb3と、AIの関係性 2022.12.13公開　2024.3.8更新 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 概　要 先日公開したコラム「 AI導入企業の初の過半数越え。高品質AIモデルを支えるデータセントリックとは 」では、文字通り-centric（〜を中心とする）を話題にしましたが、今回はその反対のdecentric、「非中心の、非中央集権の」の話題を取り上げます。実は、Web3でdecentricがキーワードになっているのです。ここを押さえることにより、W

G-gen の杉村です。当記事では、 BigQuery Data Transfer Service で提供される、 データセットコピー 機能を解説します。 BigQuery Data Transfer Service とは データセットコピー機能とは ユースケース 認証・認可 データ転送の挙動 注意点 ストレージ料金 複製の対象外のリソース BigQuery Data Transfer Service とは BigQuery Data Transfer Service は、外部から BigQuery への

2月26日、メキシコの AWS リージョンへの取り組みについてお知らせできることを嬉しく思います。この AWS メキシコ (中部) リージョンは、AWS 南米 (サンパウロ) リージョンに南米の第 2 のリージョンとなり、AWS のお客様は、国内に留めておく必要のあるワークロードやデータの実行と保存を行うことができるようになります。 メキシコでの作業 このリージョンには 3 つのアベイラビリティーゾーン (AZ) が含まれます。それぞれの AZ はリージョン内の他のゾーンから物理的に独立していますが、AZ

はじめに こんにちは。クラウドエース データソリューション部所属の 髙根 です。 クラウドエースの データソリューション部 では、IT エンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門としています。 データソリューション部の活動の一環として、Google Cloud が提供しているデータ領域のプロダクトについて、新規リリースをキャッチアップするための調査報告会を毎週実施しています。 新規リリースの中で、特に重要と考えるリリー

答えのない、マーケティング×AIの世界への挑戦 2021.10.5公開　2024.3.1更新 株式会社Laboro.AI　マーケティング部長　和田 崇 概　要 製品、価格、流通、広告––。「マーケティング」という概念は非常に広い領域を指し、対象範囲は多岐にわたります。顧客の体験価値を高めるために行われるあらゆるマーケティング活動に対して、AIはどのように活用できる可能性を持っているのでしょうか。マーケティング領域におけるAI活用について、マーケティングの基礎知識も交え、その現状と未来を探ります。 目　次

ハードルを飛び越えろ。金融AIの活用と事例 2021.7.21公開　2024.2.22更新 概　要 長年にわたる取引データを保有する金融業界は、データの存在が前提となるAI関連技術を適用しやすく、導入が進んでいる業種の一つだと言われています。金融業界でなぜAIが注目されるのか、その背景や導入メリット、活用事例をとともに、そこに潜む難しさについても紹介します。 目　次 ・ 金融業界でAIが注目される背景 　・ 金融業界ならではの特徴 　・ 開発環境の高度化と、消費者需要の変化 ・ 金融業界にもらたらされる、

教育もAIも、一律ではダメ。教育変革のためのAI活用 2021.3.19公開　2024.2.21更新 概　要 コンピュータによる高度な処理を可能にするAI技術は、なんでも解決できる万能な技術と捉えられがちですが、実際には単機能であり、特定の課題に合わせたカスタム開発が必要になります。一方で、活用次第では人が行うには非効率な作業を大幅に効率化することもでき、人間とAIが共存することで新しい価値を創造できることが期待されています。 AIの導入により高い価値を見いだせると期待されている分野の一つが、教育です。ま

レジリエンスは、あらゆるワークロードの開発において重要な役割を果たしており、 生成 AI ワークロードも例外ではありません。生成 AI ワークロードを開発する際には、レジリエンスの観点における独自の考慮事項があります。組織の可用性と事業継続性の要件を満たすためには、レジリエンスを理解し、優先順位を付けて対応することが不可欠です。本ブログ記事では、生成 AI ワークロードを構成する各スタックとそれらの考慮事項について説明します。 生成 AI ワークロードを構成するスタック 生成 AI の魅力の多くがモデルに

AI導入のメリット、コスト、気にすべきデメリット 2020.11.13公開　2024.2.16更新 概　要 AIの導入を検討する企業が増加している今、そのトレンドや導入によるメリットやデメリットを押さえることも必須です。画像認識や自然言語処理のトレンドを紹介しつつ、AIによる三つのメリットとさまざまなコスト、そして気にすべきデメリットを紹介します。 目　次 ・ AIは何ができるのか ・ AI導入によるメリット 　・ 作業の効率化 　・ 顧客のビジネスの成功を支援 　・ 画期的な新サービスの創出 　・ 高い