“ドメイン知識”はAI時代の流行語になる、DataRobotのシバタ氏機械学習を用いた予測モデルの作成を自動化するソフト「DataRobot」を手がけるDataRobotでデータサイエンティストを務めるシバタアキラ氏は2017年3月10日、日経BP社主催の「Cloud Days/ビッグデータ EXPO/セキュリティ/モバイル＆ウエアラブル/IoT Japan/ワークスタイル変革/FACTORY/デジタルマーケティング」のキーノートセッションで講演した。 講演では、ユーザー企業が機械学習を活用してデータを分析しようとする際につまづくポイントを解説した。
怒りを通り越してあきれるOracleユーザー
「Oracle Database（DB）は信頼性や可用性が高く、当社のシステムには欠かせない。しかしここ数年、保守料が右肩上がり。IT予算に占めるOracle DBの保守料金の割合が増えて困っている」。 製造業A社のシステム部長は悩んでいた。会計や販売管理、生産管理など社内の主要なシステムは全てOracle DBを利用している。しかし開発時期はバラバラで、システム構築を依頼したITベンダーもシステムごとに異なっていた。Oracle DBのライセンスはシステム構築に合わせて、その都度購入している。システムごとに同じOracle DBとはいえ、バージョンは異なり、システム部門の保守作業も手間になっていた。 「Oracle DBを使っているシステムの維持費用を削減したい」。こう考えたシステム部長は、安定稼働していて、今後も大きな業務機能の変更もないと想定できるシステムのデータベースの保守契約を止
Microsoftが業務用チャット「Microsoft Teams」を発表、「Slack」に対抗
米Microsoftは2016年11月2日（米国時間）、業務用チャットサービス「Microsoft Teams」を発表した。ソフトウエア開発者を中心に人気を集める「Slack」対抗のサービスで、会話履歴がテーマ毎の「スレッド」で管理される点や、「GitHub」など外部サービスと連携できる点などが特徴（図）。 Microsoft Teamsは「Office 365」の企業向けサービスの一部として提供する。同日からOffice 365の企業ユーザーに対して、評価版のサービスを開始した。一般提供開始は2017年第1四半期の予定。 業務用チャットサービスは、ソフトウエア開発者などチームで働く人々のコラボレーションを円滑化するための仕組みである。メールよりも気軽に情報を交換できるのが特徴。外部サービスと連携するAPI（Application Programming Interface）を備えており、
「リアルワールドデータ」の衝撃
製薬業界に絡み、「リアルワールド（real world）」という言葉を耳にする機会が増えている。リアルワールドエビデンス（real world evidence）やリアルワールドデータ（real world data）など、呼び名は違えど意味するところはほぼ同じだ。 新薬開発のための臨床試験（治験）は、条件のそろった限られた患者集団を対象とする。ノイズを排除し、従来の薬との差分を浮き彫りにすることが狙いだからだ。ところが、薬が実際に発売された後、実臨床においてはさまざまな背景を持つ患者にその薬が投与される。処方の実態や治療効果、副作用などを、実臨床で得られるデータから検証する。こうした取り組みを指す言葉が、リアルワールドデータ/エビデンスである。 製薬大手、バイエル薬品の担当者はリアルワールドデータ/エビデンスの重要性をこう指摘する。「開発試験（治験）の次のステップとして、さまざまなデザイ
日本のリーダーはソフトウエアの本質を理解していない
ITには大いなる可能性と危険性があるが、結局はソフトウエアの問題に尽きる。ソフトウエアの構想、企画、設計、開発、保守のやり方をどう良くしていくのか。ソフトウエア人材の将来像はどのようなものになるのか。日本製ソフトウエアを輸出できないのか。 ソフトウエアについて様々な人が論じ合える場を用意し、多くの人に考えるきっかけを提供したい。そこで「ソフトウエア、それが問題だ～Software Matters」と題した本連載を始め、この中で、ソフトウエアの諸問題と対策を日本や世界の論客の方々、そしてITpro読者の皆様と考えていく。ソフトウエアに関するご意見をお寄せいただきたい。 第1回として米カリフォルニア大学バークレー校のRobert E.Cole（ロバート・コール）名誉教授に寄稿いただいた。コール氏は、日本の作業組織の研究で知られる。ミシガン大学社会学及び経営学の教授を務め、日米自動車の製品品質の
ディープラーニングの画像認識モデルをマウス操作で作成できるWebサービス
京セラコミュニケーションシステム（KCCS）は2016年1月13日、米アルパカDBから画像認識モデル作成サービス「Labellio」を譲り受けて1月19日から運用を始めると発表した。LabellioはWebブラウザーからマウス操作で画像を分類して、画像認識モデルを作成するためのサービス。利用料金は無料。KCCSは今後、有償サービスの提供を視野に入れる。 Labellioは、ディープラーニングを利用した画像認識モデルを、Webブラウザー上の簡単な操作だけで作成できるサービスである。例えば、動物のアルパカが写っているかどうかを判別する画像認識モデルをいったん作成しておけば、この画像認識モデルを活用するだけで、任意の画像についてアルパカが写っているかどうかを判別できるようになる。 Labellioの内部では、オープンソースのディープラーニング用フレームワークであるCaffeが動作している。Lab
横河電機グループとシスコ、工場系システム事業で協業
横河電機グループは2015年10月13日、シスコシステムズ日本法人と協業して、プロセス系製造業向けの情報システム構築サービスを始めた。第一弾は石油精製業に向けた、石油精製プラントの生産管理システムや制御システムの情報を統合するサービス。横河が持つ生産設備の自動化や運用の技術と、シスコの通信機器製品やクラウドサービス、セキュリティ技術を組み合わせる。企業再編や設備の統廃合の機運が高まる同業界における、制御・情報システムの統廃合需要増に対応する。 横河電機の子会社で、国内の制御システム事業を担う横河ソリューションサービスとシスコが協業した。プラントの生産管理や品質管理、予実管理といった情報系システムと、生産設備の制御システム、MES（Manufacturing Execution System）と呼ぶ製造実行システムを、統合的に利用できるようにする。 具体的なサービスは3種類。各システムの情報
「次のパラダイムシフトであるIoTに賭けた」、孫社長がARM買収の理由を説明
「次のパラダイムシフトであるIoT（インターネット・オブ・シングズ）に将来を賭けた」。ソフトバンクグループの孫正義社長（写真1）は2016年7月18日（英国時間）、英ロンドンで記者会見を開き、英ARM Holdingsを約240億ポンド（約3.3兆円）で買収する理由などを語った（関連記事：ソフトバンクが英ARMを約3.3兆円で買収へ） 。 孫社長はソフトバンクグループが、テクノロジーの大きなパラダイムシフトが始まる初期に、必ず大きな投資をしてきたと説明する（写真2）。PCが登場した1980年代にはソフトウエアの流通会社としてソフトバンクを起業し、PCインターネットが登場した1990年台半ばには米Yahoo!に出資。PCブロードバンドが登場した2000年代始めには「Yahoo! BB」を開始し、モバイルインターネットが登場した2000年台半ばには英ボーダフォン日本法人を買収した。 孫社長はI
NRI、「Watson対抗」のAI発売の勝算 差異化のカギは質問力と育成力
NRIが発売した「TRAINA」のデモ画面。複数のファイルを印刷したいというユーザーの質問文を受け、「Excelファイルか」「ではWordファイルか」などと補足質問をして、ユーザーの質問の意図を明確にしてから回答する 人工知能（AI）を実業務に適用した代表例として、IT技術者はもちろんそれ以外の一般消費者にも知られるようになってきた米IBMの「Watson」。そのWatsonに対抗する和製システムが名乗りを上げた。野村総合研究所（NRI）が2016年6月30日に発売した「TRAINA（トレイナ）」である。 TRAINAはAIを活用し、質問者との対話により知識データベースの中から質問者に役立つ知識を提示するもの。コールセンターやWeb上のFAQデータベースの検索システム、バーチャル秘書サービスなどを主な対象とし、NRIが得意とする金融業界をはじめ多様な業界に展開したいとする。 NRIはTRA
“山場”迎えるシステム統合、新日鉄住金が基幹系に本腰
新日鉄住金は2016年3月31日、経営統合に伴うシステム統合に関する説明会を開催した。「統合作業は2016年度が“山場”、一般管理系および営業系の基幹システムを中心に、2016年度中に主要システムの統合を終える」。新日鉄住金 業務プロセス改革推進部長の米澤公敏氏は、こう進捗を話した。4月1日には「高度IT活用推進室」を社内に設置し、ビッグデータやIoT（Internet of Things）、AIなど高度ITのグループ内活用を進める体制も整える。 新日本製鉄と住友金属工業が経営統合したのは2012年10月。以来、人事や会計、知的財産管理や原料など、早急に統合が必要なシステムについては2014年度から作業を進めてきた。統合の基本方針は「旧新日鉄システムへの片寄せ」だが、「勤務管理やパイプの取り扱いなど、旧住金が優れている場合はそれを融合し機能改善したうえで統合している」（米澤氏）という。 2
ANAシステム障害の原因判明、シスコ製スイッチの「世界初のバグ」でDBサーバーがダウン
同期処理が失敗した原因は、4台をつなぐスイッチの不具合。具体的には、スイッチが故障状態であるにもかからず、故障を知らせる「故障シグナル」を発信しなかった。国内線システムは故障シグナルを検知するとスイッチを予備機に切り替えるが、今回はその機能そのものを作動できなかった。 スイッチは完全に停止したわけではなく、「不安定ながらも動作していたようだ」（同）。そのため、DBサーバー間の同期は順次失敗し、停止していったと見られる。 ANA広報によると、スイッチは米シスコシステムズ製「Catalyst 4948E」という。「2010年6月の発売開始以降、世界で4万3000台、うち日本で8700台を販売しているが、今回の不具合は初めての事象と聞いている」（ANA広報）。なぜ「故障シグナル」が発信できなかったかは分かっていない。 1台での縮退運転を決断 4台の完全停止から37分後、ANAは1台のDBサーバー
NTTデータが4000億円で米デルから部門買収との報道、広報は「回答控える」
NTTデータが米デルのITサービス部門を4000億円超で買収する最終調整に入ったことが分かった。日本経済新聞が2016年3月8日朝刊で報じた。NTTデータ広報は報道内容について「コメントを控える」とした。 日経新聞によればNTTデータの岩本敏男社長が渡米し、週内にデル首脳に買収を正式提案する。デルのITサービス部門の中核は米ペロー・システムズで売上高は30億ドル（約3400億円）程度という。公共系や医療系に強みを持つ同社は実業家のロス・ペロー氏が設立し、2009年にデルが39億ドルで買収した。 NTTデータは優先的な交渉権を得る見込みだという。米ロイターが2015年12月24日や2016年2月12日に報じた内容によれば、買収の交渉権はNTTデータや仏アトス、インドでサービスを提供する米コグニザント・テクノロジー・ソリューションズ、インドのタタ・コンサルタンシー・サービシズら大手ITサービス
領収書のり付けにサヨナラ、「スマホで経費精算」解禁へ
企業内で、いまだにペーパーレス化が進んでいない業務の一つが経費精算だ。経費精算には、領収書やレシートといった“紙”の取り扱いが欠かせない。企業には領収書の保管義務があり、基本的には原本を7年間保存しなくてはならないからだ。毎月貯まった領収書を1枚ずつ台紙に貼り付けて、経理部門に提出しているビジネスパーソンは少なくないだろう。 だが今後、経費精算の電子化が急速に進む可能性がある。2015年12月24日に閣議決定された2016年度の税制改正大綱に、デジタルカメラやスマートフォンで撮影した画像を正式な書類として認めるという規制緩和が盛り込まれた。これに基づいて法改正がなされれば、2017年には企業の経理業務に適用できるようになる見込みだ。 領収書の電子保存をめぐっては、2015年秋にも規制緩和が行われている。従来は「3万円未満の領収書のみが対象」「電子署名が必要」といった条件があったが、電子帳簿
シャドーITによるクラウドの乱立を「クラウドブローカー」が解決する
米コンピュートネクスト（ComputeNext）は、複数のクラウドサービスが混在したマルチクラウド環境を簡単に運用するための“クラウドブローカー”機能を提供しているベンダーである。機能は大きく、パブリッククラウドのマーケットプレースとしての顔と、マルチクラウド対応のクラウド運用管理ツールとしての顔で構成する。会社設立は2010年で、現在は米国、欧州、インドに拠点を持つ。2014年春には日本に進出し（日本法人の設立は未定）、2015年秋に日本国内で最初のユーザーがついた。APAC（アジア太平洋）地域のオペレーション担当バイスプレジデントを務める尾中泰氏に、同社のサービスの概要を聞いた。 “クラウドブローカー”をうたっているが、クラウドブローカーとは何か。どのような機能を提供するのか。
ITインフラテクノロジーAWARD 2016、2位はクラウド型機械学習
ITインフラテクノロジーAWARD 2016、2位はクラウド型機械学習 安く、簡単に予測モデル作成 利用者のイマジネーションを刺激 ITインフラテクノロジーAWARD 2016の2位に輝いたのは、「クラウド型機械学習」。多くの審査員が2016年にブレークすると太鼓判を押した。 機械学習は、ビッグデータによってコンピュータをトレーニングし、データからパターンを認識させたり、経験則を導き出したりする技術のこと。ビッグデータを解析して予測モデルを作成。新たなデータに対して予測モデルを適用し、レコメンデーションや需要予測などに使う。 以前からさまざなまなビジネスへの応用が期待されてきたものの、本格的に活用する企業は限られていた。利用が限られる最大の原因は、機械学習のシステムを自前で構築するには大きな手間とコストがかかることだ。ビッグデータを蓄積し、処理するストレージやサーバーへの投資に加えて、さま
ITインフラテクノロジーAWARD 2016、グランプリはハイパーコンバージドインフラストラクチャー
ITインフラテクノロジーAWARD 2016、グランプリはハイパーコンバージドインフラストラクチャー 「簡単」「安価」の納得感が高評価 日経BP社は、ITインフラを対象にした表彰制度「ITインフラテクノロジーAWARD 2016」において、2016年に企業への導入が進むと予想される注目技術・製品・サービスを三つ選出した。 本AWARDは、クラウドサービスやデータ分析基盤など、企業向けのITインフラが急速に進歩していることを受け、日経SYSTEMS編集部が中心となって今後注目すべき技術・製品・サービスを選出するもの。1年前に開催した「ITインフラテクノロジーAWARD 2015」に続き、今回が2回目の開催となる。 2016年にブレークが確実と見られる「グランプリ」には、「ハイパーコンバージドインフラストラクチャー」を選出した。企業のサーバーやストレージの構成を一変させる可能性を秘めるアプライ
［CES 2016］米IBMがCESで初めての基調講演、「Pepper」へのWatson搭載などを発表
米IBMのGinni Rometty会長兼CEO（最高経営責任者）は2016年1月6日（米国時間）、米ラスベガスで開催中の「CES 2016」の基調講演に登壇し、ソフトバンクのロボット「Pepper」への「Watson」の搭載など、同社のWatsonの最新の取り組みについて発表した（写真1）。 「IBMの100年以上の歴史の中でも、CESの基調講演に登壇したCEOは私が初めてだ」。Rometty CEOは基調講演の冒頭でそう明かした。CESは最近になってイベントの正式名称がCESになったが、かつては「Consumer Electronics Show（家電ショー）」と呼ばれていた。コンシューマー（消費者）向けのテクノロジーをテーマにしたCESに、BtoB（企業向け）のITベンダーであるIBMが登壇するのはなぜか。Rometty CEOはその理由を「あらゆるビジネスや、あらゆる人々の生活がデ
“AIもどき”が多すぎ、日立の汎用人工知能「H」を矢野氏が語る
矢野氏によれば、AIと呼ぶには、自ら学習してどんどんと賢くなる必要がある。Hにはその能力があるうえ、次の3つの特徴を備える（図1）。第1は、Hを使って到達すべき目標と、Hへの入出力は人間が定義すること。第2は、対象とする問題やアプリケーションに固有の解法（手順）を人間が定義する必要はないこと。第3は、既存システムに追加して使えることである。 第１の特徴である、人間が目標と見るべきデータを指示することで、第2の特徴である問題やアプリケーションから独立して動作可能になる。独立して動作可能かつ、入出力（インターフェース）が決まっていることから、既存システムと協調して利用できると言える。すなわち、Hは任意の既存システムに対して、目標を達成する入力データの組み合わせを見つけるサブシステムとして稼働する。 最適な組み合わせを見つけるためには、どの程度最適化されたかを測る評価関数が必要である。Hの処理の
IBM、クラウドサービスブローカレッジのGravitantを買収
米IBMは現地時間2015年11月3日、クラウドサービスブローカレッジの米Gravitantを買収したと発表した。同買収により、ハイブリッドクラウドへの注力を強化する。買収額などの詳細については明らかにしていない。 Gravitantは2004年創業の非公開企業。米テキサス州オースチンに本社を置き、インドのプネーとバンガロールに開発拠点を持つ。企業がさまざまなクラウドサービスの機能や価格を比較し、手軽に複数のサプライヤーから演算能力やサービスを購入して管理するためのソフトウエアを手がけている。異なるクラウド環境にわたる多数のサービスを一元的に管理できるため、企業は使用状況の視覚化を高め、利用効率を向上できるとしている。 IBMはGravitantをGlobal Technology Services事業部門に統合する。また、Cloud事業部門の一連のSaaS製品にもGravitantの能力
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機械学習を知らない皮膚科医が、皮膚がんの診断支援AIを試作できたワケ
