ProVISION

New! お客様インタビュー

Onetotensama2021/08/09

株式会社ワントゥーテン
「ソリューション×エクスペリエンス」で広がるデジタルの可能性


新型コロナウイルスによって、企業の行事や活動にもさまざまな対応策が求められています。2021年4月1日に行われた日本IBMの入社式も、2年連続でオンライン上での「デジタル入社式」となりました。式典をストリーミング中継して、テキストメッセージを使ったコミュニケーションを実現した前年の形式をベースにさらなる検討を重ね、今年は新入社員一人ひとりに割り当てられたアバターを用意し…

What's New!

AI

“““Osogami"""2021/08/26

これからの強化学習


囲碁やテレビゲームなどで人間のパフォーマンスを上回ったことで、強化学習技術が注目を集めるようになりました。データを集めて意思決定を最適化していくのが強化学習技術であり、分類や回帰など、入力から出力を予測することを目的とする機械学習技術とは...

Cloud

““TanimatsuMaeda""2021/08/18

クラウド時代のDevSecOps開発とダイナミック・デリバリー


今や目にしない日はないというぐらいに日常的に使われるようになったデジタル変革(DX : Digital Transformation)という言葉ですが、そのDXを支える立場にあるITシステムの開発や運用そのものにも実はDXが必要とされており、リモート体制の整備やDevOps、自動化などの技術を取り込んで…

AI

““Kawada""2021/08/17

なぜMLOpsが必要なのか


機械学習やAIのモデルが作られビジネスにおける実践活用の範囲が拡大しています。しかし、機械学習やAIのモデルは作れば終わりではありません。ソフトウェア開発と同様に運用が必要になります。ソフトウェア開発のエリアではDevOpsという運用と開発を統合的に…

AI

““Okubo""2021/08/17

実践的データ・ガバナンスのススメ


世の中に様々なデータ・ガバナンスの文献はあるものの、それらを自社内に実際に適用することは非常に難しい。本稿では改めてデータ・ガバナンスの目的を明確にした上で、システム、プロセス、人・組織の観点で実践的にデータ・ガバナンスを整備し、データ利活用...

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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  • 恐神 貴行 Osogami Takayuki 日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所 シニア・テクニカル・スタッフ・メンバー 1998年に入社以来、 IBM 東京基礎研究所で人工知能等の数理科学に関わる研究に従事。 2005 年、米国カーネギーメロン大学コンピュータサイエンス学科にて博士号取得。科学技術への顕著な貢献 2020 (ナイスステップな研究者)に選出。 囲碁やテレビゲームなどで人間のパフォーマンスを上回ったことで、強化学習技術が注目を集めるようになりました。データを集めて意思決定を最適化していくのが強化学習技術であり、分類や回帰など、入力から出力を予測することを目的とする機械学習技術とは適用先が異なります。強化学習技術は、ビジネスの変革にも大きな可能性を持っていますが、ビジネスにおける成功事例は、これまであまり多くありませんでした。本稿では、強化学習技術をビジネスに応用する際の困難を探り、この困難を乗り越えるために進められている研究の方向性を紹介し、ビジネスにおける強化学習技術の今後を展望します。 ...

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  • 谷松 清孝 Kiyotaka Tanimatsu 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, ハイブリッド・クラウド・サービス アソシエイト・パートナー 前田 幸一郎 Koichiro Maeda 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, ハイブリッド・クラウド・サービス アソシエイト・パートナー  アプリケーション開発に必要な共通制御部品をアセット化し、多様なお客様のアプリケーション開発プロジェクトに適用、生産性向上と品質確保に貢献。ハイブリッドクラウド環境における ...

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  • 大久保 将也 Masaya Okubo 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 データ・プラットフォーム・サービス パートナー データベース・アーキテクトとして、ミッション・クリティカルなシステムの安定稼働や、情報系システムにおける大量データの高速処理のチューニングを実現。近年では特に DX に必要なデータ・ガバナンス整備およびデータレイク基盤構築を支援。 世の中に様々なデータ・ガバナンスの文献はあるものの、それらを自社内に実際に適用することは非常に難しい。本稿では改めてデータ・ガバナンスの目的を明確にした上で、システム、プロセス、人・組織の観点で実践的にデータ・ガバナンスを整備し、データ利活用の効果を出すためのステップについて紹介する。 ...

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  • 新型コロナウイルスによって、企業の行事や活動にもさまざまな対応策が求められています。 2021 年 4 月 1 日に行われた日本 IBM の入社式も、 2 年連続でオンライン上での「デジタル入社式」となりました。式典をストリーミング中継して、テキストメッセージを使ったコミュニケーションを実現した前年の形式をベースにさらなる検討を重ね、今年は新入社員一人ひとりに割り当てられたアバターを用意し、フランクなチャットやスタンプを活用することで、より一体感を醸成する工夫が凝らされました。この日本 IBM の取り組みを、卓越したクリエイティブの技術力とノウハウで支えたのが株式会社ワントゥーテン(以下、ワントゥーテン)です。「ソリューション×エクスペリエンス(体験)」をコンセプトに掲げる、同社のデジタル活用のビジョンについて聞きました。 ...

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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。 ...

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