Google Spannerクローンを目指した「CockroachDB」正式版リリース。クラウド上にグローバル展開することで大規模障害からも生き残れる分散型SQLデータベース
Google Spannerクローンを目指した「CockroachDB」正式版リリース。クラウド上にグローバル展開することで大規模障害からも生き残れる分散型SQLデータベース CockroachDBは、GoogleのSpannerに触発されて開発が始まったオープンソースソフトウェアです。 GoogleのSpannerは地球規模の大規模分散データベースで、NoSQLの非常に高いスケーラビリティと高い可用性、そして高速な処理を実現しつつ、SQLに対応。強い一貫性を持つトランザクション処理も実現しています。 Googleはこれらを実現するために、独自の分散データベースソフトウェアを開発しただけでなく、同社の全データセンター間を高速な光ファイバー回線で接続し、GPSと原子時計を用いてすべてのトランザクションに厳密なタイムスタンプを付けるなどハードウェア面でも高度な技術を駆使しています。 Cockr
アマゾン、対話型AIの開発推進目指す大学生向けコンテスト「Alexa Prize」を発表
Amazonは米国時間9月29日、「Alexa Prize」を発表した。Amazonの仮想アシスタント「Alexa」とより自然に会話をするための技術を開発する大学生を対象とした賞金250万ドルのコンテストだ。このコンテストの目標は、人気の話題やニュースについて人間と会話する「ソーシャルボット」をAlexa上に構築することだとAmazonは述べている。 最も優れたソーシャルボットを開発した大学チームには50万ドルの賞金が贈られる。さらに、優勝チームのソーシャルボットが「わかりやすくかつ愛想よく」人間と20分間会話できる場合は、優勝チームの大学に100万ドルが贈られる。最大10チームが選ばれ、10万ドルの奨励金、Alexa対応デバイス、「Amazon Web Services（AWS）」への無料アクセス、Alexaチームによるサポートを受けられる。 Alexaを利用する多数の顧客が、調査と審査
AIが電話応対する未来型コンタクトセンター--U-NEXT子会社らが提供開始
U-NEXTのグループ会社であるU-NEXTマーケティングとアドバンスト・メディアは9月14日、人工知能（AI）を活用した自動応答コンタクトセンターサービス「AIコンシェルジュ」の提供を開始したと発表した。コンタクトセンターにおける問い合わせや受注、販売などの業務の一部を人工知能で対応することにより、応対時間を削減し、効率的な運用を目指す。 「コンタクトセンターの市場規模は微増だが拡大傾向にある。しかし人口減少による人件費の高騰、オペレーターの品質向上の限界など大きな課題を抱えていることは事実。今までの通りのやり方では大きな変革は起きない」とU-NEXTマーケティングの代表取締役社長である溝辺和広氏は現状を話す。 AIコンシェルジュは、コンタクトセンター市場における新たな打開策として登場したサービス。ユーザーからの問い合わせを、アドバンスド・メディアの音声認識技術によってテキスト化し、AI
Google、API管理プラットフォームのApigeeを買収へ
米Googleは現地時間2016年9月8日、API管理プラットフォームの米Apigeeを買収することで両社が最終合意したと発表した。GoogleはApigeeのソリューションを自社クラウドサービスに統合し、企業が高品質なデジタル手段で顧客とやりとりできる環境に移行することを支援したいとしている。 Apigeeは、企業がデジタルサービス構築に必要なAPIを手軽に実装および公開するためのプラットフォームを提供している。数百社にのぼる同社顧客には米Walgreens、米AT＆T、米Bechtel、英Burberry、米First Data、米Live Nationなどが含まれる。たとえばドラッグストアチェーンのWalgreensは、どの店舗でも手軽に写真プリントを注文できるモバイルアプリケーションや、簡単に処方せん薬を再注文できるモバイルアプリケーションを開発するための独自APIを管理するのにA
エラーページ - ヤフー株式会社
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日本の行政機関等が公開しているAPIについてのまとめ（2016年8月17日暫定版。随時更新） - Qiita
この記事は下記のURLにあるコミックマーケット90で頒布した同人誌と自分が管理するブログの記事を微修正し、転載したものです。 南関東開発機構 : 同人誌「日本の行政機関が公開中のAPIについて調べてみた本」を公開しました http://blog.livedoor.jp/south_kanto_dm/archives/52143201.html 南関東開発機構 : 日本の行政機関が公開中のAPIについてのまとめ（2016年8月17日暫定版） http://blog.livedoor.jp/south_kanto_dm/archives/52143463.html 前書き この記事の目的は、日本の行政機関等が公開しているAPIを紹介する事です。 日本の情報技術は他国と比較して、立ち遅れている部分があり、これを立て直すのが喫緊の課題であると言えます。 日本政府もこの問題に危機意識を持ち、先日、経
Tableau 10とセルフサービスBIの進化
米国時間の2016年8月15日、「Tableau 10」がリリースされた。この新バージョンを一部機能に限定して、セルフサービスBI製品の進化という観点から解説する。 セルフサービスBIでマーケットリーダー的な存在といえるTableauで、2016年8月15日に新バージョンの「Tableau 10」がリリースされた。 Tabelau 10の新機能に関しては、ベータ版の段階から、Tableau Software自身が正式に情報を提供している。だが、新バージョンでは細かな新機能が多数あり、「結局のところ、どれが重要な機能強化ポイントなのか分かりにくい」と感じる人は多いはずだ。 特に、「Tableauユーザーではないが、セルフサービスBIツールの世界で何が起こっているのかを知りたい」という人にとっては、Tableau 10における新機能の説明を読んでも「何が何だかチンプンカンプン」だろう。そこで本
第22回［最終回］ まとめと本連載で解説できなかったこと | gihyo.jp
連載を終えて 本連載では、これまで21回に渡り、HadoopやSparkなどのソフトウェアを並列データ処理系と称して、前半においてはおもに当該処理系のアーキテクチャやデータ処理方法の原理を説明し、後半においては当該処理系の実装における技術的特徴を概観してきました。 前半では、いくつかの教科書や古い文献をベースに説明をしましたが、近年の発展が著しいと考えられている並列データ処理系においても、過去に深く研究された技術の組み合わせや応用である場合が多いことを感じていただけたかと思います。技術全般において言えることですが、最先端の技術を理解するには、基礎を丁寧に押さえることが最も重要だと思います。多くの参考文献を載せましたので、このような技術に興味がある方や今回を機に興味をもった方は、さらに理解を深めていっていただけると幸いです。 また、後半においては、近年の並列データ処理系が、過去の技術を基礎と
AIによる融資の与信審査実用化に向けたコンソーシアムが結成される | スラド
東京大学と横浜銀行らが、AI（人工知能）を使った融資サービスを実用化すべくコンソーシアムを立ち上げた（CNET Japan、ITPro、大学ジャーナル）。 このコンソーシアムは、銀行口座やクレジットカードの使用履歴、商品の仕入れ・販売状況、決済情報などをコンピュータで解析して与信審査を行う「トランザクションレンディング」の実現を目指すという。これにより、従来は融資が受けにくかった中小企業や個人事業主に対する融資を行いやすくすることが狙いのようだ。 コンソーシアムにはアカウンティング・サース・ジャパン、横浜銀行、浜銀総合研究所、経理代行サービスのココペリインキュベート、決済データ分析サービスのCaccoが参加する。
第9回［最終回］ データパイプラインのためのワークフロー管理 | gihyo.jp
基本KPIや応用KPIが決まり、実際に、毎日の運用の中で定期的にデータを更新して、可視化するためには、一連の処理を自動化する必要があります。今回は、データパイプラインを扱うためのワークフロー管理ツールを紹介していきます。 データパイプラインとワークフロー管理 データパイプライン （以下、パイプライン）とは、データ処理を行なう小さなタスク（1回のファイルコピーや、SQLの実行など）を順次実行することにより、最終的に求める結果を得るための一連のプロセスを指します。狭義には、単体のシステム内で完結するパイプラインを指します（SparkやGoogle Cloud Dataflow、など）。 また、広義には、複数のシステムを組み合わせて大きなパイプラインを構成することもあります（MySQLから取り出したデータをRedshiftで集計する、など）。今回、取り上げるパイプラインとは、広義のパイ
IBMとヴイエムウェアが戦略的提携を拡大、「VMware Horizon Air」を「IBM Cloud」で提供
IBMとヴイエムウェアが戦略的提携を拡大、「VMware Horizon Air」を「IBM Cloud」で提供：2016年第3四半期より提供開始 米IBMと米ヴイエムウェアは2016年6月14日（米国時間）、クラウドに関する戦略的提携を拡大すると発表した。IBMのクラウドサービスである「IBM Cloud」上で、ヴイエムウェアの仮想デスクトップサービス「VMware Horizon Air」のクラウドホステッドデスクトップとアプリケーションサービスを利用できるようになる。 VMware Horizon Airは、ブラウザやクライアントソフトウェアから、サーバより配信されるデスクトップやアプリケーションを実行できるクラウド型の仮想デスクトップサービス（DaaS：Desktop as a Service）。「Horizon Air Desktop DR」と呼ばれる、災害対策のための仮想デスク
最新!2015年 クラウドAI プラットフォーム比較 AzureML & AmazonML
Azure Machine Learningによるレコメンデーションの設計＆実装を公開！～朝日カルチャーセンターの事例から～貴志 上坂
［2］クラウドで機械学習を手近に、Azure Machine Learningの概要
Microsoftのクラウドサービス「Microsoft Azure」は様々な機能をサービスとして提供している。2015年8月現在、公開しているサービスは50を超える（プレビュー公開を含む）。 Microsoftが2015年2月に正式リリースしたのが、機械学習をクラウド上で実行可能にする「Azure Machine Learning」である。 クラウドに大量のデータを貯め込むことが可能になる、というのがシステムをクラウド環境で稼働させるメリットの一つだ。だが、この大量データを活用するのは簡単ではない。データ分析の素人にとって、データ活用につながる分析を実践するのはハードルが高いからだ。 Azure Machine Learningは、機械学習を生かしたデータ分析を容易にするサービスである。ITエンジニアが少し勉強すれば、誰でも扱えるようになる。クラウド上のビッグデータ活用を夢物語に終わらせ
「機械学習」を始める前に知っておくこと・検討すべきこと
人工知能ブームによって機械学習にも注目が集まっています。注目とともに、機械学習に関連したクラウドサービスや事例が様々な業界や分野で発表されています。クラウド形式の機械学習サービスとしても、APIを中心に提供されているものから、プラットフォームとして提供されているものなど様々です。本稿では、機械学習を始める際に検討すべきことについて紹介していきます。最後に、Oracle Cloudで機械学習環境を構築する際のステップについても触れます。 さあ、機械学習を始めましょう！ 第3次人工知能ブームによって、人工知能が急激な盛り上がりを見せています。その技術の1つである「機械学習」にも大きな注目が集まっており、機械学習の名を冠したサービスや事例が多数発表されています。特定のテクノロジーが1つの業界で盛り上がることはありますが、機械学習への注目はあらゆる業界を巻き込んでおり、いわば社会現象ともいえるでし
行動データ×機械学習でWebコンテンツをレコメンド、導入効果を朝日カルチャーセンターに聞いてきた | 失敗しないためのCMS導入事例
当初、Webサイトの役割は申し込み窓口の1つという位置づけだった。親会社が新聞社なので、新しい期が始まるときにはその特集が新聞に載り、ほとんどの受講者は、その新聞記事を見て申し込みをする。そこで、いつでも申し込み可能な窓口として活躍していたのがWebサイトだ。つまり、集客するのは新聞で、Webは受付窓口の1つに過ぎないのだ。 とはいえ、Web検索で講座を見つけて申し込みをする人もこの2～3年で増えてきた。そこで、Webサイトも収益増に貢献できるようにするために、朝日新聞社でデジタル系を担当していた青木氏が、Web担当の企画室長として出向することになった。 自社サイトを見ないスタッフをデータで説得旧サイトは、基幹の講座管理システムから情報を読み込んでWebサイトに表示する設計で、「Movable Type」で構築されていた。しかし青木氏は、「スタッフによっては、自分たちのウェブサイトをあまり
Azure ML を学習したい方向けのコンテンツ(2016.1時点) - Qiita
Webブラウザで学習 Webブラウザーでできる機械学習Azure ML入門 Webブラウザーでできる機械学習Azure ML入門（1）： Azure MLって何？ からワークスペース作成まで Webブラウザーでできる機械学習Azure ML入門（2）： Webブラウザーだけで学ぶ機械学習の「お作法」 Webブラウザーでできる機械学習Azure ML入門（3）： 作った機械学習モデルをWebサービスにしてデプロイする 書籍的なもので学習 ・Microsoft Azure (旧: Windows Azure) 自習書シリーズ - 概要編 PDF をダウンロードして学習します。かなり広範囲です。 STEP 3. Microsoft Azure が提供するサービス 3.1 Azure が提供するサービス 3.2 コンピューティング サービス 3.3 データ サービス 3.3.1 SQL データベー
Microsoft Machine Learning Studio (classic)
Machine Learning Studio (classic) will be retired by 31 August 2024 – transition to Azure Machine Learning Azure Machine Learning now provides rich, consolidated capabilities for model training and deploying, we'll retire the older Machine Learning Studio (classic) service on 31 August 2024. Please transition to using Azure Machine Learning by that date. From now through 31 August 2024, you can co
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Baidu、医師の診断を手助けする医療用チャットAIを発表
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