記事一覧あるリソースを対象に、特定の要素の有無を調べること。1ファイルを対象とする場合、複数ファイル(ディレクトリ単位やドライブ単位)を対象とする場合、ファイルサーバ内、Web全体など、検索対象によって検索方法(ツール)も異なる。関連キーワード機械学習Microsoft(マイクロソフト)仮想化クラスタDocker特定分野・用途向け検索サービス【前編】Googleでは実現しない特化型検索サービスの世界Googleの検索エンジンがいかに優れていても、汎用的であるが故に限界がある。一方で特殊な用途や特定の業界に特化することによってしか実現しない検索サービスが存在する。「Kubernetes」との違いは複数のコンテナを連携させながら管理する手段は「Kubernetes」だけではない。Mesosにはどのような特徴があるのか。20年前のエンドポイント環境を振り返る2000年から2020年までの20年で、業務に用いるアプリケーションやデバイス、働き方は大きく変化し、多様化した。20年前のITを取り巻く環境と働き方はどのようなものだったか、振り返ってみよう。10」は更新時にプリンタの問題を引き起こすことがある。した問題が起こる理由と対処法を解説する。Teams」の利用が増え続ける見通しだ。競合の「Slack」もシェアを拡大すべく、機能の追加やUIの改善を進めている。i」で稼働するコメリの基幹システム修正は、年間およそ500件に上るという。同社のシステム開発会社であるビット・エイは、そうしたシステム修正に伴うドキュメント作成作業をどのように効率化したのか。ServerからRedisへの移行だった。同社の事例を通してデータベースのモダナイズの実際を紹介する。代表的アルゴリズム「SVM」「k平均法」「アプリオリ法」とは?機械学習にはさまざまなアルゴリズムがあることを知っているだろうか。代表的な機械学習アルゴリズム「SVM」「k平均法」「アプリオリ法」について紹介する。(2019/12/24)食品産業とブロックチェーン【前編】ブロックチェーンを使ったフードサプライチェーン管理の「理想と現実」フードサプライチェーン管理のためにブロックチェーンを使用する事例が登場している。データ収集にまつわる幾つかの問題があり、実現は容易ではないと専門家は指摘する。Cloud」のユーザーとAdobe従業員約750万人分のデータが公開状態となっていたことが分かった。この事件により、本番データをテスト環境で使うことの危険性が浮き彫りになったと専門家は指摘する。(2019/12/10)Facebookの不祥事を振り返る【後編】ザッカーバーグCEOの「Facebookはプライバシーを重視」の約束は守られたのかFacebookで相次いだセキュリティやプライバシーに関する問題に対して、CEOのマーク・ザッカーバーグ氏は改善を約束した。その約束は今でも守られているのだろうか。「Facebook」の不祥事を振り返る2018年初頭に選挙コンサルティング企業によるデータ不正利用が発覚して以来、Facebookではセキュリティやプライバシーに関する不祥事が相次いでいる。これまでの不祥事を振り返る。Platform」に最適化された「TensorFlow」ディストリビューションを長期サポートと共に企業に提供する。学内システムのバックアップに課題を抱えていた成城大学は、バックアップ製品に「Rubrik」を導入した。Rubrikを選んだのか。そのメリットと課題は。同校のシステム運用担当者に聞いた。(2019/12/16)「IT活用とPCデバイス」に関するアンケート簡単なアンケートにご回答いただいた方の中からもれなく先着100名様にAmazonギフト券5000円をプレゼント。Tool」などのVDI最適化ツールが役立つ。したツールの機能と使い方を示す。Excelで作成した社内ツールは、リアルタイムに複数人が同時編集することは困難な場合があります。365」を検討する必要に迫られるでしょう。10」PCを使い込んでいくと、徐々にその性能は低下する傾向がある。幸いなことに、ストレージスペースの解放や迷惑プログラムの削除など、高速化を図るためにできることは幾つかある。教育IT活用の光と影ベンダーは教育用のIT製品に応用する人工知能(AI)技術の開発を進めている。同時に、学習者側も授業や宿題にITを利用するメリットを見いだしている。(2019/11/12)「微妙な違いを識別するAI」を実現メルカリは「AI出品」をなぜAWSのコンテナで運用するのかメルカリはユーザー体験の向上や運用管理の自動化のために機械学習などのAI(人工知能)技術を取り入れ、コンテナで運用している。AI技術とコンテナの運用を具体的にどのように実現しているのだろうか。変化に気付いたマーケターが取り入れている手法マーケティングの常識は様変わりした。企業の顔であるWebサイトで「コンテンツ」をどう生かすかが、ライバルとの勝敗を左右する。変化にいち早く気付いたグローバル企業は何を使い、どう対策しているのか。謎のゆがみ文字列「CAPTCHA」はどのようにして生身の人を見分けるのか「CAPTCHA」はbotと本物のユーザーを区別し、スパム業者にフォーラムサイトやブログのコメント欄を乗っ取られるのを防ぐ手助けをする。その仕組みを簡潔に解説しよう。「通常のデスクトップと比べ、VDIによる仮想デスクトップはセキュリティ侵害を受けにくい」という俗説は誤りだ。VDIに潜むリスクと、セキュリティを強化する方法を紹介しよう。全社員がデータサイエンティストになる?拡張分析はユーザー企業にどのような恩恵をもたらすのか。今回は代表的な5例の中からシチズンデータサイエンティスト、組織内の知識活用、洞察の自動化について紹介する。拡張分析がもたらす恩恵の中から今回はデータ準備とNLPベースのクエリについて紹介する。2019」への移行が最も自然だ。移行プロセスは決して単純ではない。Cloud」サービスを使用することで、Unileverはソーシャルメディアで個人向けにカスタマイズした革新的なマーケティングキャンペーンを展開している。IT部門にできることはまだあるかITを活用して顧客中心のマーケティングを実現するために社内連携は欠かせない。IT部門とマーケティング部門の相互理解は重要だ。デジタルマーケティング推進に向けてIT部門がすべきことをエキスパートが語った。Notepad」(メモ帳)を入手して使えるようになった。その背景には何があるのか。「Linux」の基本的なコマンドを身に付けると、グラフィカルユーザーインタフェース(GUI)よりも操作効率が格段に向上する可能性がある。Linuxの基本的なコマンドをアルファベット順に紹介する。Azureのデータをバックアップするなら、サードパーティーのAzureバックアップ製品/サービスにも豊富な選択肢がある。できることとできないことをよく見極める必要がある。Network:敵対的生成ネットワーク)。これを応用することで何が可能になるのか。(2019/10/24)検索や人脈を頼った探し方では見つからないシステム開発の成功は「外注先選び」が全て、そのポイントは「自社の事情や業務に合わせてシステムを開発したい」と思っても、まずシステム開発会社を探す段階でつまずいてしまうケースは少なくない。どこで探し、どう問い合わせればよいのか、要望に応えてくれる開発会社と出会う方法を紹介する。本連載は「Linux」の基本的なコマンドをアルファベット順に紹介する。気軽に使えるコマンドを身に付け、Linuxをもっと便利に使ってみよう。医療機関で生まれるデータは、活用しにくい非構造化データであることが少なくない。自然言語処理(NLP)技術を利用すれば、この未開拓の情報源から、診療に関する有益な洞察が引き出せる可能性がある。「Linux」にはファイルを管理したりプロセスの状況を確認したりするのに便利なコマンドがそろっている。基本的なコマンド83種をアルファベット順に紹介する。前編は頭文字がAからFの27個を紹介する。Chat」へ移るべき人、Slackのままでよい人を分ける条件Googleはコミュニケーションサービス群を充実させることで、「Slack」との差異化を図る。Chatの現状と展望を聞いた。(2019/9/19)復権する「ストレージ階層化」【後編】クラウドストレージも階層化する「HSM」(階層型ストレージ管理)とは何か?安価に導入可能なクラウドストレージにストレージ階層化の仕組みを取り入れて、効率的にデータ利用するにはどうすればいいのだろうか。その手段となり得るのが「HSM」(階層型ストレージ管理)だ。Manager」のメリットとデメリットを把握し、既存のMDM/EMMツールと連携するかどうか確認すべきだ。多くの組織が直面している「ナレッジ継承」の問題を解決する方法として、AIの活用が注目されている。言語化が難しい「暗黙知」、検索が困難な「形式知」という2つの側面から、AIがどのように貢献するのかを解説する。進む研究の現状は?法律事務所へのAI技術の導入によって、価値が低く時間のかかるパラリーガル業務の削減に効果があった。実働時間に応じた請求書の発行から特許情報データのマイニングまで、適用業務は幅広い。(2019/9/5)「音声アシスタント」が“盗聴”「Alexa」「Googleアシスタント」「Siri」の録音は人が聞いていたAmazon.com、Google、Appleはそれぞれの音声アシスタントが収集した音声データを請負業者が聞いていることを明らかにした。それがどんな頻度なのか、どの程度の量を対象とするのかは不明だ。研究データ基盤をパブリッククラウドに移行する際、データ保護制度やガイドライン順守は大きなハードルだった。Services」(AWS)の採用に至った理由は。診療科ごとにデータベースが乱立する?臨床医学研究の現場では、診療科ごとに研究用のサブデータベースが乱立する「サイロ化」の問題がしばしば起きる。解決に向けてどのような取り組みをしたのか。多様な業務領域での活躍が期待されるAIだが、その導入ハードルは高いと思われがちだ。身近なビジネス課題に対して、用途に応じたAIサービスを適用するなら、数週間という短期間で導入することも可能になっている。AWS」を採用した理由ゼンリンデータコムは2020年までに、商用サービスおよび開発環境のインフラを、オンプレミスから「AWS」へ完全に移行させる。