ハードディスクが故障する元凶は熱ではなかった
Robin Harris （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 石橋啓一郎 2016-03-14 06:00 2月に開催されたカンファレンス「Usenix FAST 16」で、「Environmental Conditions and Disk Reliability in Free-cooled Datacenters」（フリークーリング方式を採用したデータセンターにおける環境条件とディスクの信頼性）と題した論文が最優秀論文賞を受賞した。執筆したのは、ラトガース大学のIoannis Manousakis氏とThu D. Nguyen氏、GoDaddyのSriram Sankar氏、MicrosoftのGregg McKnight氏およびRicardo Bianchini氏からなる研究グループ。この研究は、フリークーリング環境において室温や温度変化の大きさ、相対湿度など
アマゾンのドル箱となったAWSがこれほど破壊的である理由
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 AmazonをEコマースの会社だと思っているなら、認識を改めた方がいいかもしれない。Eコマースは、インフラを構築し、クラウドサービスとして販売することを正当化する口実のようなものだ。一番おいしい収益を上げているのは、「Amazon Web Services」なのだ。 Amazonの第3四半期の業績がそれを物語っている。実際にAmazonの業績報告を見てみれば分かる。Amazonの総売上高のうち、Amazon Web Servicesは8％だが、営業利益で見ると同事業は52％を占めているのだ。これは、Amazon Web ServicesがAmazonの北米のEコマース事業と同じ額の利益を上げていることを意味する。 これがどういうことか、
最近流行の機械学習、高度な統計処理との違いはどこにあるのか
機械学習が大流行だ。ここ最近、「機械学習を活用した×××」であるとか「機械学習技術を応用した×××」と言った発表がわんさかある。ところが、これらの発表会に参加してみると「それって本当に機械学習技術なの？」と頭の中にクエスチョンマークが浮かぶようなものもちらほら。機械学習と高度な統計処理の違いはいったいどこにあるのか、はたまた機械学習は人工知能（AI）の一種なのか。 「AIには裏定義があって、それが実現できてしまえばすでにAIではなくなるなんて話もあります。機械学習についても、実は同じような面があると思います」と話すのは、国際大学GLOCOM 准教授で主任研究員の中西崇文氏だ。中西氏の専門分野はビッグデータやデータ分析、特に相関分析に関わる技術の開発だ。さらにはメディア論、人間の感性をコアとして異種、異分野の協働による価値創生に関わる問題なども対象に研究を行っている。 中西氏によれば、機械学
H・クリントン氏の私的メール使用問題の教訓--企業での電子メールアーカイブ
Patrick Gray （Special to TechRepublic） 翻訳校正： 川村インターナショナル 2015-03-13 06:00 The New York Timesは、Hillary Clinton氏が米国務長官在任期間中、公務に私的な電子メールアカウントだけを使用していたと報じた。本記事では、IT担当者がこの驚くべき事実から何を学ぶことができるのかを考察する。 The New York Timesは先頃、元米国務長官のHillary Clinton氏が、いくつかの政府の方針に違反して、自分の私的な電子メールアカウントを公務に使っていたことを明らかにした。さらに、報道によれば、Clinton氏は政府の公的電子メールアカウントすら持っていなかったという（編集部注：同氏はこれを受け、米国時間3月10日、釈明会見を行い、法令は順守していたと主張。また電子メールのアーカイブに関
1万5500人を解雇のHP、ホイットマンCEOの報酬は11％増
Zack Whittaker （ZDNET.com） 翻訳校正： 川村インターナショナル 2015-02-04 11:39 Hewlett-Packard（HP）では2014会計年度、複数年にわたる再編計画の一環として1万5500人の従業員が職を失った一方で、最高経営責任者（CEO）のMeg Whitman氏の報酬は11％増加した。 少し時間を取って、これについてじっくり考えてみよう。 HPは米国時間2月2日に公開した最新の株主総会招集通知の中で、給与とストックオプション、そのほかの手当を含むWhitman氏の報酬総額が前年の1760万ドルから1960万ドルに増加したことを明らかにした。 一方、従業員数は2014年10月31日までに、31万7500人から30万2000人に削減されている。人員削減は同社の「5カ年再建計画」の一環として行われており、この計画では社内業務の合理化のために、今後も
機械学習の意味と役割--データの持っている価値を引き出す
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 今回はビッグデータ活用において重要な役割を持つ「機械学習」を取り上げる。 機械学習とは大まかにいうと、データが持つ法則を見つけ出すアルゴリズムの総称である。その名の通り、経験をもとに知識を得る人間の学習過程に近い面がある。機械学習はすでに予測や分類、画像認識、商品のレコメンドなどに実際に使われている。筆者の携わってきた分析案件も、最終的に機械学習の問題に落とし込んだものが多い。 本稿では、機械学習が大量のデータを扱う手段であり、データの持つ価値を引き出す手段であることを最近10年の将棋の人工知能の発展を例に述べ、機械学習のビジネスにおける応用のポイントと注意点を述べる。機械学習の具体的な手法、その数理までは踏み込まず、機械学習の持つ機能
『マネーボール』著者マイケル・ルイスの最新刊をめぐってウォール街が大騒ぎ
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 Rig [動詞]：〈選挙市場などを〉不正に操作する、操る [The great debate: Combating HFTs image--CNBC] 3月31日にリリースされたMichel Lewisの最新刊『Flash Boys』が米金融関係者などの間で大論争を巻き起こしているようだ。 高度なITを駆使する「高頻度取引（High Frequency Trading：HFT）」業者、彼らの売買を処理する私設電子取引所（Proprietary Trading System：PTS）、これらのPTSを使って顧客（投資家）の注文をさばく大手金融機関＝投資銀行などが一体となって、（当人たちの意図の如何に関係なく、結果的に）大小の投資家から利益
リーダー不在で数万匹が整然と動く--昆虫の驚異に学ぶ組織を動かすシンプルなルール
大企業の硬直化した組織に、どうしようもない制度疲労を感じる人は多い。上層部に指示系統が集まる統制型組織では、絶えず変化する外部環境に対応できないからだ。不確実な時代には、変化に直面している現場社員が、自らの判断で行動できる組織が向いているのだ。 しかし、統制力の弱い分散型組織は、一歩間違うと放任状態に陥ってしまい、組織として機能不全に陥ることが多い。分散して権力を持つ人々を動かして、共通の目的を達成するためには、統制に代わるなんらかのメカニズムが必要だからだ。 では、分散型の組織を有機的に機能させるためのポイントは何なのだろうか。ここでは、はるか悠久の彼方から究極の分散型組織を実現させている社会性昆虫の世界を探訪し、その極意を学んでゆきたい。 小型戦略と多様化戦略に支えられた昆虫の隆盛 昆虫は動物種全体の6割を超え、地球上で最も繁栄している生命だ。恐竜は身体を、人類は頭脳を巨大化することで
社員が自ら動き出す組織のつくり方
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 動かない部下、苦悩を深める管理職という現実 管理職は孤独な職業だ。10万人を超す大企業のトップ、数名で踏ん張る町工場のオヤジ、トップと現場を必死につなぐ部長や課長たち。部下を動かす使命をおった管理職にとって「ヒトの悩み」が尽きることはない。毎週の会議で予算必達の号令がかかる。もとより困難な目標なので、部下には無理を強いざるを得ない。しかし、ボスが社員を統制しようとあがくほど、部下の心は離れ、冷たい隔たりができてゆく。 つらいのは現場の社員だけではない。管理職も心の中で声にならない悲鳴をあげているのだ。 特にバブル崩壊以降、成果主義の導入や雇用形態の変化に伴い、管理職の苦悩は深刻化の一途をたどっている。日本政府統計をベースに30～59歳男
プレゼンテーション中に聴衆を居眠りさせないためのティップス10+選
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 プレゼンテーションを行う人であれば誰でも、聴衆に興味を持って熱心に、注意深く聴いてもらいたいと思っているはずである。そして、あなたのメッセージを最も効果的に聴衆に伝えたいと思っていても、そもそも彼らが聴いてくれていなければ無理な話なのである。プレゼンテーションを行っている間、聴衆の注意を引き付けておくための方法は数多くあるが、まず手始めとして、聴衆をあなたのメッセージに積極的にかかわらせるようにするのが一番だろう。本記事では、聴衆をあなたのプレゼンテーションやメッセージに引き込むためのティップスを12個紹介する。 以下の内容は、Kevin Eikenberry氏の執筆した記事「Twelve ways to engage your lea
俳優経験者が指南する「人前で上手く話すためのティップス10選」 - IT業界を生き抜く秘密10箇条 - ZDNet Japan
文：Jack Wallen（Special to TechRepublic） 翻訳校正：村上雅章・野崎裕子 2009-07-01 08:00 人前で話すことを考えただけでも冷や汗が出るというあなたに朗報である：大衆を前にしてもよどみなく堂々と話せるようになる、緊張を和らげるための簡単なテクニックがいくつかあるのだ。本記事では、役者としての長い経験を持つ筆者が自ら実証したこういったテクニックを紹介する。 ビジネスの世界においては、効果的な話術が必須である。インタビューの場であれ、上司に昇給（あるいは予算の増額）を願い出る時であれ、製品を入札者や潜在顧客に売り込む場合であれ、クライアントと話す時であれ、プレゼンテーションを行う場合であれ、大規模なネットワークのアップグレードに必要となる作業担当者を招集する場合であれ、人前で話す際にはできる限りうまく話す必要があるのだ。ただ困ったことに、たいてい
ユーザーの機嫌を損ねる行為10選
文：Jaime Henriquez （Special to TechRepublic） 翻訳校正：村上雅章・野崎裕子 2009-06-23 08:00 ユーザーを怒らせたり、イライラさせた場合、あなたの仕事はずっと困難なものとなる。このため、彼らがどういったきっかけでそのような感情を抱くようになるのかを知っておけば、仕事をスムーズに進められるようになるはずである。本記事では、ユーザーと接する際に避けなければならない、彼らの感情を損ねるきっかけとなる行為を紹介する。 ユーザーには、われわれの多くと同様に、機嫌が悪くなるツボというものがある。しかし残念なことに、こういったツボがはっきりしているとは限らないのである。とは言うものの、ユーザーのために（そしてもちろんあなた自身のためにも）、彼らの機嫌が悪くなるツボというものをできる限り多く知っておき、避けるようにするのが得策というものだろう。そこで
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