Android の不正ソフトウェア Chrysaor の分析
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
Amazon Dash Buttonはなぜ一気に広まったのか--UXを分析
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 2016年末に日本に上陸したAmazon Dash Buttonは大きな話題となった。「ボタンを押すことにより特定のものを買う（発注する）」だけのハードウェアデバイスというのは、それを「あり」にするビジネスモデルという観点で興味深いし、IoTデバイスにまつわるUXという観点からも興味深い。そしてもちろん、「買い物」にまつわるUXという観点からもとても興味深い。今回は、Amazon Dash Buttonをキーにして日用品などの買い物にまつわるUXを考えたい。 「買い物」という行動の細分化 UXを考えるために、まずは「買い物」という行動がどういう要素から成り立つかを考える。「買いたい物・買うべき物」が生じてから「それが手元にくる」までのス
顧客の味覚を分析して、好みに合ったお酒を紹介してくれる「Pepper」が登場
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
産まれたてのAbemaTVは、ユーザにどう受け入れられていたか？：Twitterデータを用いた分析 | CyberAgent Developers Blog
こんにちは。技術本部：秋葉原ラボの数見です．Advent Calendar 2016 4日目では，Twitterデータを利用したAbemaTVの分析について紹介したいと思います。 所属は異なりますが，弊社アドテクスタジオ（アドテクブログはこちら）で開催されている自然言語処理ゼミに参加していました． ゼミ活動の一環で，Twitterのデータを利用することができたので，同じく秋葉原ラボの角田と一緒に， AbemaTVの立ち上げから3ヶ月間、Twitter上のユーザのAbemaTVに対する反響を調査した分析事例を紹介したいと思います．具体的には，以下の3点について分析を行いました． どういったツイートがリツイートされているか ユーザから，サービスに対してどのような要望があるのか どのようなことに興味のあるユーザがAbemaTVを利用しているのか 1. リツイート分析 ある期間における， Abem
電通、繁華街の行動データを分析する「マチログ」リリースへ～屋外広告の効果を可視化
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
保健医療分野におけるICT活用推進懇談会 提言 〜ビッグデータ活用やAIによる分析も：『ビジネス2.0』の視点：オルタナティブ・ブログ
厚生労働省は2016年10月19日、「保健医療分野におけるICT活用推進懇談会 提言書」を公表しました。 提言の基本的な考え方として、 ICTの技術革新を徹底的に取り入れる。 ICTの活用は、患者・国民にとって真に価値のあるものとなる必要。 患者・国民本位のオープンなインフラを整備し、患者・国民や医療機関等、産官学のデータ利活用を促進 の３つをあげ、ICTを活用した「次世代型保健医療システム」の姿と、これを構築するためのアクション・工程表を定時していくとしています。 本提言で実現していく患者・国民にとっての価値では、 ビッグデータ活用やAIによる分析 ICTを活用した遠隔医療や見守り 地域や全国の健康・医療・介護情報ネットワーク ビッグデータ活用によるイノベーション の４つをあげています。 出所：厚生労働省 保健医療分野におけるICT活用推進懇談会 提言書 2016.10 ICTを活用した
ヤフー、年間340万件の“ユーザーの声”をIBM Watsonで分析 スピードは人の30倍
ヤフーはこのほど、ユーザーからの提案やサービス改善点の指摘などを集計・分析するために、米IBMが開発している人工知能（AI）「IBM Watson」を10月初旬に導入したと発表した。データ分析にかかる時間を30分の1程度に短縮できる見込みという。 同社Webサイト上の問い合わせフォームなどには、ユーザーからの提案や改善点の指摘が、年間およそ340万件寄せられている。従来はこれらのデータを人力で分類・集計してきたが、全てのデータを処理しきれなかったり、サービスへのフィードバックに時間がかかってしまったりといった課題を抱えていたという。 そこで、あいまいなニュアンスを含む自然言語の内容を理解するIBM Watsonの機能「Natural Language Classifier」（自然言語分類、NLC）を活用。これまで人が約800時間を費やしていた1カ月分のデータ集計・分析を、20～30時間ほど
地域の生活者に愛されるお店の秘訣とは？トクバイ、生活者の店舗へのファンメッセージを分析
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AIで分析、スマホで完結する個人向け融資サービス ソフトバンクとみずほ銀が来年スタート
みずほ銀行とソフトバンクは9月15日、AIによるデータ分析を活用し、スマートフォンで手続きが完結する個人向け融資（レンディング）サービスの提供を目的とした合弁会社を11月に設立すると発表した。来年前半の事業開始を目指す。 みずほ銀行が持つビッグデータやローン審査ノウハウ、ソフトバンクが持つAIによるデータ分析のノウハウを融合。両社の取引情報や、顧客の思考・行動パターンなどを審査に活用し、審査応諾範囲の拡大や競争力のある金利水準を実現するとしている。 専用のスマホアプリを開発。スマホだけで手続きが完結するという。顧客ごとに、信用度を示す「スコア」や借り入れ条件を表示する。顧客がアプリに追加情報を入力すると、それに応じてスコアや借り入れ条件も変わる仕組みだ。 新会社の当初の資本金は50億円で、両社から50％ずつ出資。両社は新会社の事業を通じ、FinTechへの取り組みを強化するとしている。
人工知能が人工知能の出てくる映画を分析して予告編を作るとこうなる
IBMが開発した「ワトソン」は、人間のように考え学習し分析を行う人工知能で、2015年には日本語を習得し三井住友銀行の入社試験を突破し内定をもらったことがあります。そのワトソンを使って映画「Morgan」の予告編を作るというプロジェクトが立ち上がり、ワトソンによって作られた予告編がYouTubeで公開されています。 映画「Morgan」は、ある企業の問題処理係の女性が超極秘施設で発生したおぞましい事故の調査を行うというスリラー作品で、人工知能をテーマにしています。人工知能を作品で扱うことから配給元の20世紀フォックスがIBMに話を持ちかけて人工知能のワトソンに予告編を作らせるというプロジェクトを発足。そのワトソンが作った予告編は以下のムービーから確認できます。 Morgan | IBM Creates First Movie Trailer by AI [HD] | 20th Centur
TechCrunch | Startup and Technology News
William A. Anders, the astronaut behind perhaps the single most iconic photo of our planet, has died at the age of 90. On Friday morning, Anders was piloting a small…
アプリ収益化の分析: 本格リリース前にゲームを効果的にテストする Poki の手法
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現場で使える可視化と分析--オープンテキスト、BIソフト最新版
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます オープンテキストは5月30日、ビジネスインテリジェンス（BI）ソフト製品群の最新版「Analytics Suite 16」を説明した。2015年に買収した米Actuateが開発していた製品であり、データ可視化ソフト「Information Hub（iHub）」と分析ソフト「Big Data Analytics」の2製品で構成する。いずれも6月末から提供する。 製品の1つ、iHubは、企業内外の各種のデータソースからデータを取得して、これをグラフや表などのビジュアルを使って可視化するサーバソフト（図1）。「100％アダプションというコンセプトを標榜している。現場のエンドユーザーを含めたさまざまなユーザーにそれぞれが必要とするデータを確実に
ストリーミングデータの分析を容易に--SAS「Analytics for IoT」を発表
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 米SAS Instituteは、ラスベガスで4月19日に開催したSAS Global Forumで「SAS Analytics for IoT」を発表した。 発表したSAS Analytics for IoTは、膨大なデータを分析するSASの専門知識をIoTセンサやデバイスに適応する実証済みのソフトウェアパッケージとなっている。 蓄積するIoTデータを分析し、データに基づいた意思決定を支援。これにより安全性の向上、負傷事故の削減、製品品質が向上することで、業務の改善につながるという。 SASがAnalytics for IoTで期待できるとする効果は以下の通り。 重要なデータの発見 インテリジェントフィルタリング機能により関係性のあるも
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