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AI

““Sakamoto””2022/09/20

エッジコンピューティングが開く未来 (vol98-0006-AI)

エッジコンピューティングは近年、エマージング・マーケットの1つの領域として注目されています。エッジコンピューティングはそれ自体がテクノロジーを...

Cloud

““Kurashima-Han-Kitajima””2022/09/14

企業にとってのメタバースとは (vol98-0005-cloud)

昨今、話題にのぼることが多くなった「メタバース」も現時点では突き詰めればデジタル改革(=DX)の一つの可能性であり方向性であると言えます...

AI

““Aota””2022/07/19

デジタルツインで紐解く「データ解析、シミュレーションの向こう側」(vol98-0004-AI)

デジタルツインという概念が世の中に現れてから久しいが、その定義は曖昧です。ゆえに、そのポテンシャルが十分に発揮され、期待通りに成果 ...

AI

“Tanaka”2022/06/13

Trustworthy AI(信頼できるAI)の実現に向けて (vol98-0003-AI)

近年、多くの企業がデータやAIの活用によるビジネス変革を成長戦略の重要な柱として挙げています。AIはもはや一部の専門的なデータサイエン...

AI

alt="“Yamada_Nishiue”"2022/06/05

デジタルサービス・プラットフォームを強化する連合学習・MLOps (vol98-0002-AI)

IBM®では、デジタル・トランスフォーメーション(DX)の早期実現をご支援するために、デジタルサービス・プラットフォーム(DSP)の活用を推進し...

Mainframe

Kawaguchi;2022/04/08

サステナブルなITによるDX推進(第1回)― z16で日本のITをサステナブルに ―


IBM zSystemsは現在も世界中のお客様の基幹業務を支えているメインフレームです。本稿ではIBM zSystemsをモダナイゼーションし、サステナブルなITに...

お客様インタビュー

“““canon-sama""2021/11/29 New!

キヤノン株式会社
「テクノロジー x サステナブルな未来」 ボリュメトリック技術で実現する「誰も見たことのない映像体験」


キヤノン株式会社(以下、キヤノン)は、空間の制約から解放された「自由視点」が生み出す映像により、日常生活において想像したり、体験し得る領域を超えた空間の表現を加速しています。長年培ってきたイメージング技術…
““UTokyo-sama"2021/11/25 New!

東京大学医科学研究所
「テクノロジー x サステナブルな未来」 東大医科研 ゲノムデータ解析で挑む、未知の病気解明と健康な日常


東京大学医科学研究所 (東大医科研)ヒトゲノム解析センターでは、がんや腸内細菌、新型コロナウイルスなど、未だ解明されていないことが多い医療分野において、膨大なゲノムデータの解析により、真実を追求し…
“MitsubishiHeavyIndustries-sama2021/11/17 New!

三菱重工業株式会社
テクノロジーで挑む サステナブル経営 カーボン・ニュートラルの実現と産業の成長加速への挑戦「CO2NNEX™」


三菱重工業株式会社(以下、三菱重工業)は、CO2の流通を可視化する大規模なバリュー・チェーンの構築に取り組んでいます。コア技術を生かし、社会的に意義のある取り組みを加速する同社の戦略について聞きました…
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…

IBMの専門家による解説記事

Mainframe

“Kawaguchi”2021/12/13

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(第四回) ― IBM ZのAIとセキュリティー戦略 ―


本稿では4回シリーズの最後として、IBM Zが強化しているAIとセキュリティーの戦略について述べます。 8月23日(US時間)にIBM Telumプロセッサーを発表し、IBM ZにおけるAIの機能強化が非常に重要な位置づけであることが示されました...

AI

“““““KuboOkazaki"""""2021/11/12

DataOpsで実現される、データが整備された世界


ビジネスへのデータの活用が叫ばれている昨今ですが、活用に先立ってはデータの整備が不可欠です。本稿では、データ整備の必要性やその方法論であるところのDataOps、またDataOpsを執行するデータ執事(後述)の業務要件や体験談、データ執事の業務に役立つ各種ツール...

Futuretech

“““““Takeda"""""2021/11/10

次世代コンピューティング技術によって拓かれる新素材発見の近未来


環境問題やエネルギー問題など地球規模の差し迫った課題に取り組むために、IBM リサーチは各国のラボ横断で、新素材発見のための次世代コンピューティング技術の開発に注力しています。AI、ハイパフォーマンス・コンピューター、量子コンピューターをハイブリッド...

Mainframe

““““Kojimai""""2021/11/05

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(第三回) ― IBM Zのモダナイゼーション ―


IBM® Z®は1964年に発表されたSystem 360の流れを汲む汎用コンピューター、所謂メインフレームです。本稿ではDXを推進するために、これまで基幹システム(System of Record、以降SoR)を支えてきたIBM Zをどのようにモダナイズし、新しい価値を提供するハイブリッド・クラウドの基盤として...

AI

““Kawada""2021/10/31

失敗しないMLOps (MLOps後編)


機械学習モデル運用のコンセプトであるMLOpsには、通常のアプリケーション運用との大きな違いとして、モデルが劣化しうるという特徴があります[1]。例えば、元々25歳以上の反応がよかったキャンペーンが、時間の経過とともに25歳未満の反応がよくなっていた場合...

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 (MLOps前編)


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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  • 坂本佳史 PH.D. Sakamoto Yoshifumi 日本アイ・ビー・エム株式会社 技術理事兼エッジコンピューティングCTO, テクノロジー・オーケストレーション担当マネージャー IBMの技術者の最高位であるIBM Distinguished Engineer並びに日本IBMにおけるエッジコンピューティングの最高技術責任者。2014年に九州大学大学院でリバースモデリングとモデルベースシミュレーションを活用した組込みシステム開発手法の研究によりコンピューターサイエンスの博士号を取得。IBMの入社は1985年。これまでパーソナルコンピュータ、組込みシステム、およびASIC/ ...

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  • 倉島 菜つ美 Kurashima Natsumi 日本アイ・ビー・エム株式会社 IBMコンサルティング事業本部、インタラクティブ・エクスペリエンス事業部CTO IBM Distinguished Engineer 韓 愛利 Han Aeli 日本アイ・ビー・エム株式会社 IBMコンサルティング事業本部、インタラクティブ・エクスペリエンス事業部 Senior Managing Consultant & Product Designer 北島 ...

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  • 青田 健太郎 Aota Kentaro 日本アイ・ビー・エム株式会社 IBM Consulting Technology Orchestration Senior Project Manager / Senior Managing Consultant 日本語入力システムのソフトウェア開発者、車載組み込みソフトウェアのプロジェクトマネージャーを経て、2015年 日本IBMに入社。IVI(In-Vehicle-Infotainment)開発のプロジェクトマネジメント支援、組み込みソフトウェアの品質管理コンサルティング、自動運転車両のアーキテクチャ開発支援など、多岐にわたる業務に従事。2019年からデジタルツインを応用した自動運転車両のシミュレーション評価システムの開発に携わり、以降領域を問わず、デジタルツイン/シミュレーション技術を応用したソリューションの開発・提案・プロジェクト推進をリードしている。 ...

  • 田中 孝 Tanaka Takashi 日本アイ・ビー・エム株式会社 テクノロジー事業本部 Data and AIエバンジェリスト 2002年 日本IBM入社。2015年にWatson事業部へ加入し、複数のAIソリューション構築プロジェクトをリードアーキテクトとしてリード。2019年よりData and AIテクニカルセールスチームのリーダーを経て2021年から現職。Data and AI領域の幅広い経験・知見を活かし、社内外向けセミナー講師として講演多数。 ...

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  • 山田 敦 Yamada Atsushi 日本アイ・ビー・エム株式会社 IBM AIセンター長 執行役員、兼IBM Distinguished Engineer 西上 功一郎 Nishiue Kohichiroh 日本アイ・ビー・エム システムズ・エンジニアリング株式会社 AIソリューション コンサルタントITスペシャリスト IBM AIセンター長として、部門をまたがりAIビジネスを推進。併せてデータサイエンティスト職のリーダーを務める。数多くのお客様に対して、データとAIを活用した業務変革を支援。工学博士。 ...

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