機械学習(ML)は、今後10年間において最も重要な汎用性の高い技術となる勢いを見せている。この数年でも、GoogleのCEOが「人類にとって火の発見にも勝る発明だ」と評したり、機械学習の先駆者の一人であるAndrew Ng氏から「電気の発明に匹敵する」と称されたりするなど、絶大な

組織というものは、絶えず数値予測を試みている。例えば、生産能力の調整を図るための需要予測、消費者の支払ってくれるであろう価格、顧客の乗り換えを促すために必要な割引率などである。コスト面で言えば、物価や材料価格の予測、あるいは利益を出すための適切なマーケティング費用の予測に努めてい

コンピュータービジョンとは、コンピューターが画像を理解し、その画像が何であるかを「予測する」ことを可能にするディープラーニングの領域である。画像の理解や判別が予測の範疇に入るのは、人間にとっては簡単でもコンピューターには困難なことが多いからである。多くの分野で、コンピューターは人

スマートスピーカーがニュースを読み上げる、バーチャルアシスタントに話しかけて近日の予定のリマインダーを設定する、テキストや音声をリアルタイムで自動翻訳する、ウェブサイトでチャットボットと対話してカスタマーサービス関連の問題を解決する。これらはすべて自然言語処理(NLP)の適用事例

過去10年間、クラウドコンピューティングによって、企業は自社のITインフラを持つ必要性が無くなり、ソフトウェアの搭載方法も根本的に変わった。10年前は、ソフトウェアのアプリケーションを構築するプラットフォームは、自社サーバーに搭載されたオペレーティングシステム上に置かれていたが、

電子商取引(e-commerce)が始まって25年以上が経つ。その期間の大部分において、この分野のイノベーションの促進は、インターネット市場やポータルを展開するデジタルネイティブ企業が担ってきた。中でも注目すべきはアマゾンであり、多大なシェアを保持しながら、書籍、電子機器、日用品

5Gはモバイル通信ネットワークの第5 世代技術規格である。2008年から開発が進められ、2019年に世界各地で展開が始まった。この技術によってモバイル通信ネットワークの能力は飛躍的に進歩し、4Gとの比較で言えば、遅延化が低減し、帯域幅は最大で十倍の拡大が、端末接続台数は最大で千倍

過去20年間に、人間とデジタル機器との関わり方は著しく進化してきた。以前の自宅や職場では、シンプルなディスプレイ、キーボード、マウスを備えたデスクトップコンピューターを使用するのが一般的であり、情報の取り込み、データや作業指示の入力は手作業で行っていた。端的に言えば、デジタル経験

モノのインターネット(IoT)は、「モノ」とユーザーの両方に役立つ技術の集合体である。「モノ」にとってのメリットとは信頼性であり、データと分析を用いて製品寿命を長期化させたり、故障を防止したり、ピーク時の能力を確保したりすることである。ユーザーにとってのメリットとは、投資に対する

ぴったりと合った義足、クラシックカーの交換部品、自分専用に作られたイヤフォン。大量生産が中心を占める時代にあって、カスタマイズすることは贅沢であり、特別な費用と時間を要することである。ところが、付加加工はこうした認識をひっくり返し、製品の設計・テスト・製造方法に革命を起こそうとし

この分野の開拓者であり、現在もリーダー的立場にある日本は、1970年代から工場にロボットを供給してきた。ロボットと言っても、必ずしも知能を備えた人間の形をしているわけではなく、実際は3軸の動作をプログラム制御し、一連の複雑な指示を自動実行できる機械である。過去数世紀に渡って、様々

サイバーセキュリティとは、ネットワーク、コンピューター、プログラム、データを、意図しないアクセス、不正のアクセスや改ざん、破壊から保護することである。これらを最重大リスクとして対処しなければ、多大な損失を被る可能性は日に日に高くなっている。2019年における個人データの漏洩被害は

1970年代から1990年代にかけて、日本は「プロセス」のイノベーションを牽引した。産業界は好景気に沸き、日本の製造システムは、生産量を体系的に拡大し、品質を改善し、改善された結果をさらに向上させ続け、やがてその方法論は金科玉条となった。そうした代表的な方法論に、「カイゼン」、在