こんにちは。ビッグデータ技術課で「IIJ IoTサービス」を担当しているsnaraです。 本サービスは昨年末にサービスインし、順調に引き合いをいただいております。 ところで、みなさんは「IoT」と聞い...

10月13日に Enterprise APIs Hack-Night #7 が開催されました。今回はMarTech（マーケティング×テクノロジー）をテーマに行われました。マーケティング分野はテクノロジーの発展がめざましく、マーケティングオートメーションなどのキーワードにも注目が集まっています。 この記事では各登壇内容について紹介します。 APIでつながるマーケティングの実現 株式会社シャノン 技術統括本部 取締役 堀 譲治 さま 資料はこちら シャノンではマーケティングプラットフォーム、マーケティングオー

こんにちは！技術1課@大阪オフィスの柏尾です。 久々のブログになってしまいましたが、今回は「Treasure Data」について書いてみようと思います。 以前から名前は知っていたものの、サーバーワークスに入ってから初めて使うことになり、とてもイケてるクラウドサービスであることを知りました。 Treasure Dataとは Treasure Dataはトレジャーデータ株式会社が提供する、データ収集・保管・分析が可能なフルマネージドなクラウドサービスです。 初期費用は不要 インフラ構築・運用が不要 月額課金で

前回はxTechについて紹介しましたが、今回は主なxTechの種類を紹介します。自分に近い市場があるか、ぜひご覧ください。 なお、各名称については確定していないところもあり、呼び方が異なる場合があります。 FinTech 言わずと知れた金融×テクノロジーです。ここ1、2年ほど銀行を中心に盛り上がってきています。APIの開示には個別の契約が必要な場合が多く、FinTech参加企業によるエコノミーが構築されてきています。 RetailTech 物流、倉庫などを主体とした流通に関する分野です。物流業界は効率的な

クラウド化の進歩によってビッグデータが扱えるようになり、更に脚光を浴びている機械学習。実は事の発端は意外に古く、1950年代には研究が始まっていたとされています。今回は、機械学習のAPIについてまとめてみました。 Prediction API Googleの機械学習サービス Prediction API です。トレーニングデータの学習など、RESTful APIをサポートしており、Cloud Platform の各サービスとシームレスに連携が可能です。 それはGoogleスプレッドシートにも及び、直接スプ

データサイエンスチームの後藤です。 学生のみなさんはそろそろ夏のインターンの時期ですね。 私も、ちょうど一年前に学生の立場でVASILYのインターンに参加して熱い夏を過ごしたことを思い出します。 本記事では、データサイエンスチームの実際の仕事と夏のインターンについてご紹介します。 記事の最後に、インターン募集の案内も貼っていますので、インターンに参加したいと思ってくれた方はぜひチェックしてください！ VASILYのインターンの特徴 エンジニア向けのインターンでは、VASILYのプロダクトであるiQONに直

カメラマン兼プログラマー(ぶちょお兼取締役談)の竹永です。 カメラのレンズを購入していなかったら、洗濯機が買えていたことに最近気がつきましたが、反省も後悔もしていません。良い子は真似しないでください。 さて、僕の近頃の業務はビッグデータやBIなど、レイヤーが上であっち方向の検証業務が多めです。 検証するためにはあっち系ツールの他に、日頃から発生しているデータをたくさんかき集めないといけませんが、そんなデータをローカルに持っているわけがありません。 ということで、社内と雲の上に転がっている色々なものから、色

最近進んでいる企業におけるAPI活用情報を共有し、さらに発展させていこうという取り組みが Enterprise APIs Hack-Night です。先日、その第一回目のイベントがありました。今回はそのイベントレポートになります。 最初にEnterprise APIs Hack-Night事務局 加藤さんより開会の挨拶がありました。 ビジネスのデジタル化におけるAPI活用事例 by Apigee Japan 清水さん 最初にキーフレーズとして「あらゆるデジタルビジネスはAPIが動かしている」をあげました。

こんにちは、リッテルラボラトリーの清田です。 まもなく発刊予定の 人工知能学会誌 2015年5月号 に、「イノベーションとAI研究」と題した特集が掲載されます。 今回、人工知能学会編集委員として特集を企画・担当させていただきました。 企業のR&Dや新規事業、ベンチャー創業、産学連携など、イノベーション創出の最前線で活躍中の方々に、8編もの記事をご寄稿いただきました。 いずれの記事も、現場での豊富な経験に基づいてご執筆いただいており、人工知能（AI）技術をイノベーション創出に生かすためのヒントが満載

こんにちは。iOS開発Gの石田です。 最近家電を操作して、自分の部屋をスマートハウス化しようといろいろやっているのですが、そこで考えたことをまとめてみました。 我が家の現状 我が家で最も活躍しているのは、ネットワーク対応学習型リモコンのIRKitです。家電が規格に対応していなくても赤外線リモコンさえあれば操作できるので、自作アプリに組み込んで赤外線対応家電を操作しています。 以前の記事 で紹介したとおり、Siriで音声認識を実現しています。 最近は、「帰ったよ」というアプリを作り、起動するとテレビ、エアコ

エンジニアのにのみやです。 トレジャーデータが新サービスを発表するというので行ってきました。 内容については以下のようなメディアで記事化されている他、 トレジャーデータ，新サービスを発表 ─高速クエリエンジンとデータ可視化エンジン トレジャーデータ、POSデータ300億件が30秒で処理できるビッグデータ分析 米トレジャーデータ、DWHのクラウドにアドホッククエリーなどを追加 以下ではパネルディスカッションの様子も詳しく書かれています。 『トレジャーデータ、新サービス発表！〜進化したクラウドデータサービス〜