Monthly Archives: 2018. 6月

AIが人間の知性を超えるシンギュラリティが起こる

クラウドは、様々な表現で説明されます。まずよく聞くのは「所有から利用へ」という表現です。従来のオン·プレミスの情報システムは全て自前で揃えて企業が自身の資産として所有するのが前提だったのですが、クラウドではコンピュータを所有するのではなく利用するという考え方になります。先の説明のとおり、IaaS,PaaS,SaaSは、それぞれ所有する範囲/利用する範囲が異なります。
ソーシャルネットワークサービス(SNS:SocialNetworkingService、以下ソーシャルという)というのは、当初、個人間のコミュニケーションを主目的でスタートし、発展してきたもので、日本ではmixi、世界的にはTwitterやFacebookなどがあります。

人工知能に置き換わるのは難しいです

企業と顧客、もしくは企業と従業員との接点を変えた技術であるといえます。最近では、会員登録した利用者間でのコミュニケーションのほか、企業だけでなく、政府機関や官公庁などでも広く利用されています。企業と顧客の接点OutsideSNSの活用では不特定多数の潜在顧客が考えていることを知ることができるようになったことが、企業にとって大きなメリットをもたらしています。これによって顧客への新しいアプローチ法を企業が手に入れ、顧客の困りごとに対して、顧客から相談される前に能動的に助けるアクティブ·サポートという手法が広まっています。

 

AInerなどですそうはいっても障害とここに挙げた

企業と従業員との接点InsideSNSの活用では、ChatterやYammer」が有名です。社内の従業員同士特に他部門の人の情報共有を促進したり、取引先企業の担当者とのコミュニケーションを促進したりする効果があります。
loT(InternetofThings)は、日本語では「モノのインターネット」と呼ばれています。それまで人が使うものであったインターネットにモノマシンやデバイスを接続し「インターネットを全てのモノがコミュニケーションをとるための伝送路に使用する」という概念です。「全てのインターネット(InternetofEverything)」とも呼ばれます。

人工知能のどれに近いかなどを推理して

例えば、店舗の電力メーターがインターネットに接続されていて利用電力量が分かる、自動車のバッテリー交換の時期を自動車自身が自発的に知らせる、心拍数や血Eなどのヘルスケアデータがセンサから送られる、といったことが可能になります。
最後のビッグデータは、これまでのRDBMS(RelationalDatabaseManagementSystem)では扱いきれなかったようなデータを取り扱う技術です。ビッグデータで取り扱うデータの特徴は、その英語の頭文字をとって三つのと呼ばれていますVolume大量のデータとは文字通り大量のデータですVelocity速いデータとは、CEP(ComplexEventProcessing)で扱うような瞬時に処理する必要のあるようなデータのことです。

人工知能すごい量の電気信号を受け取ったら

最後のvariety様々なデータとは、IoTやソーシャWT取り扱うようなデータのことです。
クラウドと合わせて、これらのテクノロジーをどのように活用していくべきか、というのはクラウド時代の企業にとっての重要な検討ポイントだと考えられます。
(3)ビジネスとテクノロジーを結びつけるさて、本節(1)項ではビジネスの側面からクラウド時代を振り返り、現代における強い企業とはビジネスモデルを変化させ続けられる企業であるということを見ました。本節(2)項では変化に対応しやすいという性質を持つクラウドとその周辺技術について見ました。

コンピュータには適当な大きさ

人工知能が人間とは全く違う新しい芸術を生み出してしまう可能性ですここでは、ビジネス側面から見たビジネスを「変化させたい」というニーズと,テクノロジーの側面から見た情報システムを「変化させられる」というシーズを如何にして結びつけるかということを考えていきます。
(a)クラウド時代のパラダイムシフトソーシャル·IoT·ビッグデータ)から導き出し、それをビジネスとして実現するという対応です。

人工知能が人間とは全く違う新しい芸術を生み出してしまう可能性です 人工知能の開発者は欲望というものがありません 人工知能はしかしそれだとこのようにする
人工知能の進化は単に自分と全く同じ機能を備えた子孫を増やして


また、何らかの理由によって当該国の裁判所等の命令により利用者のデータが強制的に開示される可能性もあります。
112節A1活用時に考えられるセキュリティ上の課題とは?
A1の利用を前提としてクラウドサービスのセキュリティを考える場合、どのような点に気をつければよいのでしょうか。
A1利用を前提とするといっても、クラウドサービスとしての特性に違いはありませんから、基本的には前節で記載した事項を十分に注意すべきである、りません。しかし、A1の利用法や特徴を考慮に加えた場合には、次に挙げる2点に特に注意が必要になるでしょう。
という点に変わりはあ①厳格なデータ保護対策AI、特に機械学習やディープラーニングには大量のデータが必要です。
AIについて述べてきました

AIに仕事として携わる人たち
個人情報や営業秘密などが含まれる場合があります。
これらのデータが無造そのため、そのデータには、作にAIを利用するためにクラウドサービス上にアップロードされると、本来ならば公開されるべきではない情報が不適切に公開されてしまう可能性があります。
タの内容や制限を考慮して、適切なデータ保護対策を厳格に適用することが求められます。
デ②IoTとの組合せ大量のデータが生成·処理される1oTは、A1との組合せによるイノベーションが最も期待される分野であり、多くの企業が様々な新ビジネスを実現すべく、多額の投資と研究開発を繰り広げています。

コンピューターと完全な自動売買システムができるかもしれない

しかし、IoT技術により収集されるデータは、個人の生活に密着したセンシティブな情報を含む可能性があります。また、このようなセンシティブな情報をA1を用いて分析して得られた知見が、データを収集された本人の意に反する内容を含むことも考えられます。
これらの情報の取り扱いには十分な注意が必要です。
データ保護クラウドサービス上に保管するデータに対し、情報漏えい対策として追加的なセキュリティ対策を施すことが可能です。
また、それらの対策状況のレポート化を行うことで、監査対策としても利用することができます。
具体的なデータ保護の方式としては、暗号化やトークナイゼーションといった機能が採用されることが般的です。
テクノロジーに共感を覚えたからですか?

人工知能20世紀後半のバブル時代

なりすまし対策通常のID·パスワード認証に加えて、ワンタイムパスワードなど追加的な認証処理を適用することができるようになります。
また、シングルサインオン機能と組み合わせることで、複数のクラウドサービスにまたがる統一的ななりすまし対策を適用することが可能です。
CASBはクラウドサービスの情報セキュリティ上のリスクを全て解消するものではありませんが、することが可能となるソリューションです。今後ますます普及することが期待されます。
高度に複雑化する情報セキュリティマネジメントの実践を一定程度に簡易化

もっとしっかりEA実践編! 人工知能を作ることが目標のプロジェクトが有名です

ここからは、実践編としてA1だけにこだわらないエンタープライズ·アーキテクチャのノウハウを紹介していきます.IT戦略をビジネス、データ、アプリケーション、テクノロジーの四つにブレイクダウンしてデザインする手法と紹介してきたエンタープライズ·アーキテクチャには、ここに至るまでの歴史があります。求められるデザインのあり方も、時代によって少しずつ異なります。エンタープライズ·アーキテクチャにとっては第五世代ともいえるA1時代の考え方については、第一部で紹介してきました。
ロボットに置き換わる可能性が高いことを考える

AI利用を前提とするといって

前のページでは、基礎となるエンタープライズ·アーキテクチャの概論から歴史までを見ていきましょう。
今、A1時代が幕を開けつつありますが、A1を使いこなす前提が、いかにクラウドを使いこなすか?にあるのは、ここまで本書で見てきたとおりです。A1時代のエンタープライズ·アーキテクチャのベースとなるクラウド時代のエンタープライズ·アーキテクチャの考え方については前のページ~前のページで紹介していきます。

      人工知能AIの導入が進めば
      IoT技術ですが最初は人間が営む会社との競争となる
      ディープラーニング

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