ProVISION

What's New!

AI

“Tachibanasan"2021/07/25

What’s Next in AI


近年、ディープラーニング(深層学習)をはじめとする新しいAI技術がもたらした素晴らしい技術成果を目にすることは多い一方で、ビジネスで実用する上での難しさも見えてきており、AIに関しては基礎技術もツールも、利用の現場もそれぞれ次の段階へと進んでいます。…

ProVISION

“ProVISION97"2021/07/21

ProVISIONデジタル版紹介用小冊子発行


2021年より発信している当サイトのご紹介用冊子です。巻頭言:飛躍的に進化する局面を迎えたテクノロジーに高まる期待 常務執行役員 最高技術責任者 森本 典繁、各コンテンツのご紹介と関連記事へのQRコードリンク AI 山田 敦 (GBS 技術理事、IBM AIセンター長) 、Cloud 二上 哲也 …

Mainframe

“Nomura-san"2021/07/19

デジタル・トランスフォーメーションにおけるIBM Zの役割 (第二回) ― Hybrid CloudにおけるIBM Zの位置付け


ここ数年多くの企業が、デジタルのメリットを最大限に活かし、既存の自社ビジネスに新たな競争優位性を確立することを目指しています。いわゆるDXの実現です。DXの定義自体は経済産業省が出すDXレポートでも触れられていますが、その要となるのがデータの活用...

Cloud

HishinumaFukatsuMishinasan2021/07/09

金融サービス向けパブリッククラウド - FS Cloud とは


「金融機関のゼロトラストを意識すると、実質的にクラウドはIaaSしか使えない」某大手銀行のCIOの発言は、金融機関が抱える苦悩を端的に表しています。システムの構築スピードを向上させるには、パブリッククラウドを適切に利用してコストを抑えることが必須の検討…

Society DX

Takara-san2021/06/17

エッジコンピューティングと5G


IBM®はRed Hat®のオープンソースソフトウェアを基礎として、ハイブリッドクラウドとAIに重点を置いた戦略を推進しています。この背景には社会を変えると考えられるテクノロジーの進化と普及があります。本稿では、テクノロジーの進化とコンテナ技術やKubernetes(クーバネティス)...

Cloud

nikami-san2021/06/09

DXを加速する オープンなプラットフォーム構築


デジタル・トランスフォーメーション (DX)の早期実現が、激しい環境変化への対応のために求められている。しかし、DXを企業全体で本格的に推進したいが思うように進まないという声も多い。開発スピードの向上が課題だったり、各部門でバラバラに進めて非効率だったり...

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過去の記事

[No. 96] ビジネス変革を支えるオープンソースソフトウェア

[No. 95] エンタープライズAI

[No. 94] ビジネスのためのクラウド

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About

「ProVISION」は1994年に創刊したお客様と日本IBMを繋ぐ技術情報誌です。社会課題や企業課題を捉え、それを支えるイノベーションをテクノロジーを軸に考察していきます。2021年よりデジタルに移行しています。2021年以降の記事はBlogsタブよりご覧いただけます。2020年以前の記事はLibraryタブよりご覧いただけます。

お問い合わせ窓口
ProVISION事務局 prvision@jp.ibm.com



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  • 立花 隆輝 Ryuki Tachibana 日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所 AI担当シニア・マネージャー、シニア・テクニカル・スタッフ・メンバー 1998年日本IBM入社。以來、東京基礎研究所にてマルチメディア信号処理や音声言語処理などに従事。現在は、さらに自然言語処理、画像処理、エッジやロボット関連機械学習応用などを含めたAI関連プロジェクトのマネージメントを行う。 近年、ディープラーニング(深層学習)をはじめとする新しい AI 技術がもたらした素晴らしい技術成果を目にすることは多い一方で、ビジネスで実用する上での難しさも見えてきており、 ...

  • 野村 幸平 Kohei Nomura 日本アイ・ビー・エム株式会社 テクノロジー事業本部 Hybrid Cloud & AI Systems Center エグゼクティブITスペシャリスト 1999 年日本 IBM 入社。以来、製造業、金融業のお客様を中心に大規模 Web システムの設計および構築を幅広く経験。現在は、クラウド、マイクロサービス、 AI などの先進テクノロジーを中心に、講演活動、企業での活用におけるプロジェクトに多く携わる。 IBM Z®[ ...

  • 菱沼 章太朗 Shotaro Hishinuma 日本アイ・ビー・エム株式会社 金融第二事業部 エグゼクティブ ITA 深津 晋一郎 Shinichiroh Fukatsu 日本アイ・ビー・エム株式会社 金融第一事業部 Client Executive  三品 拓也 Takuya Mishina 日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所 リサーチ・サイエンティスト 大手金融機関様を担当するSEとして、お客様のビジネス変革を実現するプロジェクトをアーキテクチャ面でリード。近年はDSP基盤や日本におけるFS ...

  • 高良 真穂 Maho Takara 日本アイ・ビー・エム株式会社 テクノロジー事業本部 ハイブリッドクラウド CTO 日本IBMへ入社以来、自動車、航空、金融、大学および研究機関などのプロジェクトに参画。基幹系システムから科学計算システムまで、幅広いシステムを手掛ける。現在、IBMクラウド戦略の一環であるKubernetesをコアとしたIBMクラウド・サービスやソフトウェア製品を担当。『15Stepで習得Dockerから入るKubernetes コンテナ開発からK8s本番運用まで(StepUp!選書) ...

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  • 二上 哲也 Tetsuya Nikami 日本アイ・ビー・エム株式会社 グローバル・ビジネス・サービス事業本部 CTO、IBMオープン・クラウド・センター 執行役員 IBM Fellow 1990年に日本IBMに入社以来、Java/WebやSOA、API、クラウドネイティブなど最新技術を活用してのお客様システム構築に貢献。現在は、執行役員 IBMフェローとして、GBS事業本部 CTOと全社横断のハイブリッドクラウド推進リーダーを兼任している。 デジタル・トランスフォーメーション ...

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  • 近年、企業の関心は、「AIを導入するべきかどうか」から、「どのようにしてAIを導入するか」にシフトしています。日本でも、多くの企業がAIを自社のビジネスで活用したいと思っている一方で、導入のためのスキルや人材の不足、全社的なデータ・ガバナンスの難しさを感じています。その背景には、AI人材育成の難しさ、AIのブラックボックスの性質やバイアスの問題、複数のAIを導入することで生じるシステムの複雑化、データ整備、AIガバナンスの仕組み作りなど、技術的にも体制的にもさまざまな問題があるためです。 ...

  • ユーザー 企業がオープンソースソフトウェア(OSS)を選ぶ理由の第一位は「システムの柔 軟性、要件に応じて機能変更ができる」、第二位 が「コスト抑制/低減」、第三位が「システムの俊 敏性、変化への対応スピード」となっています(出 ...

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