2020年に開催される東京オリンピックに向けて、各所で準備が急ピッチで進められています。
そのような中、ICTを取り入れて訪れる人の満足度を高めるスタジアムが注目されています。
2020年に開催される東京オリンピックに向けて、各所で準備が急ピッチで進められています。
そのような中、ICTを取り入れて訪れる人の満足度を高めるスタジアムが注目されています。
人手不足が深刻化している物流業界。
物流網の拠点となっている物流センターでは、未だに荷物の積み下ろしや検品業務など、人が介在して行う業務が多くあります。
そして荷物を運ぶトラックを運転するドライバーの不足も、大きな課題として浮き彫りになっています。
従来のシステムはウォーターフォールで開発されているものがほとんどでした。しかしウォーターフォールでは、最初に要件やプロジェクト全体のスケジュールを十分に検討する必要があり、短期間での開発は困難です。
そこで生まれたのが「アジャイル開発」。
フェイスブックの新たな、壮大なプロジェクト「リブラ」。
つい先日フェイスブック創業者のマーク・ザッカーバーグがフェイスブックの会員個人情報の流用について米国政府によって責任を問われたばかり、、というこのタイミングでの大胆な発表でした。
「個人情報」「プライバシー」「セキュリティ」といったキーワードを、昨今のニュースでよく見るようになりました。
ITやネットサービスが発達して情報の流通が格段に増えた今、個人情報を提供する機会が格段に増えているのです。
現在、日本は高齢化社会に向かっていて、慢性的な人手不足に陥っている業界が出てきています。特に飲食業界や小売業界は顕著です。
そんな中、人手不足の状況を打破すべく、AIを使った無人店舗が登場しはじめています。
最近よく見かける「銀行マネロン対策へ」「資金洗浄の疑いで立ち入り検査」のニュース。
横領、及びマネロンの疑い?
横領はわかるが同時にマネロンの疑いとはどいう意味?
金融関連の犯罪かな?
なんとなく知っている、聞いたことがあるという方は多いと思います。
マネーロンダリング(資金洗浄)とは、犯罪から得た「汚れた資金」を様々な金融関連プロセスを介して洗浄し、犯罪収益そのものとその出どころを隠蔽する行為。
一見正当な金融取引にみえてもそれが「犯罪を隠匿することを目的とした」取引であれば犯罪収益移転防止法等により「犯罪行為」になります。
トイレのIoTサービスが数年前から注目され続けています。
中でも、トイレの空室を簡単に探せるようになるIoTサービスは、ご存知の方も多いのではないでしょうか。
最近では1人1台のスマートフォンを所持しているのが当たり前となり、ほとんどの人が毎日複数のアプリを使いこなしています。
そんな中、ユーザーの役に立つスマホアプリや、ユーザーとのコミュニケーションを強化するアプリを開発してみたいと考える個人や企業もいるでしょう。
IoT関連技術の発達と普及により、屋内外問わず、あらゆるモノや人の位置情報が取得できるようになっています。
現在では、特に屋内での位置測位技術が発達してきており、その手法は一辺倒ではなく、複数存在します。
現在様々な分野での活用が期待されているAI。
予測をしたり自ら学習したりすることから、「AI=万能」なイメージを持ちがちです。しかし、AIは必ずしも万能ではなく、まだまだ開発途上で苦手とすることが多いのが現状です。
近年のICT・IoTの急速な発展と同時に、農業分野では「スマート農業」や「アグリテック」といったキーワードをよく聞くようになりました。
少しずつ普及し始めているこの「スマート農業」によって、農業の人手不足や農業従事者の負担といった課題が解決されることが現在期待されているのです。
中身はWebサイトでありながら、アプリのような見た目でプッシュ通知も使える「PWA」をご存知でしょうか。
昨今導入事例も増えてきており、今後目が離せないトレンドの一つとして捉えられています。
現在、身の回りのモノが次から次へととインターネットに繋がりつつあります。そしてほんの数年後の近い将来、あらゆるモノがネットワーク化されている状態になると言われています。
そんな中、「通信」の環境は生命線となると言っても過言ではありません。
業務効率化を図る上で多くの企業が導入している社内コミュニケーションツール。
無料で導入できるものも多く、種類が豊富でどれを選ぶか迷ってしまいます。
しかし、社内コミュニケーションツールの中でも「位置情報」まで共有できるものがあることをご存知でしょうか。
作業員の動きの可視化は、これまでの工場運営における最大の課題といっても過言ではありません。
しかし昨今ではIoT技術の隆盛により、リーズナブルで利用しやすいIoTサービスが複数リリースされています。
スマートスピーカーや自動車の自動運転など、近年AIの活躍が目覚ましくなってきました。社内でもAIの導入を進めている企業も多いでしょう。
しかし、AIに関わる機会ができて1から学習しようと思っても、難しくて行き詰まってしまうこともありますよね。
近年のネット通販の隆盛も一員となり、深刻な人材の不足が叫ばれている物流や倉庫業界。
この窮地を脱するための光明として注目を集めているのが、AIやIoTをはじめとした様々なテクノロジーの導入です。
人工知能やIoTの要となる「データ」。今やビッグデータ、データ分析、データマイニングといったことに何かしらの形で関わったことのあるビジネスパーソンが多いのではないでしょうか。
本記事では、データマイニングや活用されるデータ解析手法、予測モデルについて解説し、Facebookのオープンソース予測モデル「Prophet」を弊社のデータアナリストが使ってみた結果をご紹介します。