なぜ日本企業は｢ビッグデータ集めなきゃいけない病｣にかかるのか？
私は、シリコンバレーに拠点をもつAIビジネスデザインカンパニー、パロアルトインサイトのCEOとして、過去50社以上の日本企業にAI技術活用に関するアドバイスや導入をしてきました。 業界特化型のAIソリューションを提供する会社ではなく、業界横断的に企業のニーズを見て、それに対してAI技術を駆使した解決策を提案、実装してきた中で見えてきたことがあります。 それは、多くの日本企業、それも超一流の会社ばかりが、｢データ集めなきゃいけない病｣にかかっているということです。 弊社のクライアント企業の経営陣は、よく以下のような質問を投げかけて来ます。 •集められるデータを集められるだけ収集しないと、AI活用できないのか？ •分析するのは｢ビッグデータ｣じゃないといけないのか？ •どれだけの容量のデータが集まれば、｢解析するのに十分だ｣と言えるのか？ データが十分に集まっているだけでは、ゴールにたどり着け
「データを集める前にデータ分析責任者（データサイエンティスト）を雇うべき」理由とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 先日こんな記事が注目を集めていたのを見かけたのでした。 ここで大事なのは、データ集めは非常に大事なステップですが、最初の0.8歩に過ぎないということです。データ解析やAI技術導入の準備に時間をかけすぎていて、｢やっとビッグデータが溜まった｣と思ったときにデータサイエンティストに大量のデータを丸投げする、というプロセスは非効率的なのです。 それよりも、最初の段階からデータサイエンティストを交えて、ゴールを志向しながら逆算的アプローチでデータを収集、解析した方が良い結果が確実に出ます。 これはもう、日本のデータ分析業界で色々な現場の話を見聞してきた日本で働くデータサイエンティストの身としては、耳が痛いを通り越して耳から血を噴きそうな話です。にもかかわらず、こういう話をデータ分析業界「以外」の人たちに話してもなかなかピンと来ない人が多いのか「？」という顔をさ
最新版で学ぶElectron入門 – HTML5でPCアプリを開発する利点と手順 – ICS MEDIA
Electron（エレクトロン）とは、ウェブ技術でデスクトップアプリケーションを作成できるテクノロジーです。HTMLとCSS、JavaScriptを使って開発し、WindowsとmacOSの両OSのアプリケーションを1つのコードから作ることができます。近年、注目度が高まっておりマイクロソフトやGitHubなど、有名企業も採用しています。 Electronエレクトロン製のアプリケーションはChromiumクロミウム（Chromeブラウザの元となるもの）とNode.jsノードジェイエスがランタイムとなっています。ウェブコンテンツをそのままアプリケーションとして動かしたり、デスクトップアプリケーションとしてブラウザだけで実現できない機能を組み込めるのが特徴です。 利用用途として、テキストエディターやユーティリティーソフト、デザインツールなどの小規模な使い方から、イントラネット内のクライアントツー
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