日経クラウドファーストからのお知らせ

2018.11.20
本誌12月号の記事を公開しました。

新着記事

サービス評価

リソースアクセス制御

 AWSもAzureもクラウドであり、インターネットからアクセスできる。

ケーススタディ

ジョンソンコントロールズ 機械学習で空調の不具合検知

Azure ML Studioで故障要因特定 コスト適正化や教師データ作りに工夫

 空調設備事業などを手がけるジョンソンコントロールズは空調システムの保守サービスに、Azureの機械学習サービス「Azure Machine Learning(ML) Studio」を使った不具合検知システムを開発した。開発中の課題の一つは教師データの作成だ。31の不具合パターンを定義し教師データを用意した。明らかにノイズと思われるデータを除去するなど精度向上に工夫を凝らす。2018年9月から新たな不具合検知システムによる保守サービスを提供中だ。

ケーススタディ

琉球銀行 金融業務のAWS活用

可用性向上や内製化目的にAWS導入 Amazon Connect使いコールセンター変革

 琉球銀行はシステムの可用性向上や内製化を目的に、勘定系や情報系など他行との共同利用システムを除く全システムをAWSへの移行対象として検討する。第1弾としてコーポレートサイトのシステムを移行した。70以上ある支店の電話対応業務を効率化するため、コンタクトセンター業務のSaaSであるAmazon Connectの導入も進める。国内採用事例が少ないなか独学でノウハウを習得し、3支店で実証実験をした。AWSのAI(人工知能)サービスの活用も予定する。

解説・レポート

GCP入門[第8回]ビッグデータその4 Cloud Datalab / Data Studio

対話型でデータ分析するCloud Datalab Data Studioは柔軟性高いレポートツール

 GCPのビッグデータ分野のサービスから、データ探索・可視化サービスの「Google Cloud Datalab」「Google Data Studio」を解説する。Cloud DatalabはJupyter Notebookをベースにした対話型のデータ分析および機械学習ツール。Data Studioは柔軟性の高いレポートツールである。それぞれの特徴を理解して使い分けよう。

解説・レポート

音声UI設計[第6回] アーキテクチャーパターン1

Lambdaを使うシンプルパターン ファイル基に応答コンテンツを作成

 今回から、Alexaスキルのアーキテクチャーパターンを解説していく。前回説明した、カスタム対話モデルのアーキテクチャーパターンに当たる。Alexaスキルを作る際の指針として参考になるはずだ。今回は、企業の自社管理リソースや外部リソースを利用せず、Lambdaでファイルを基に応答コンテンツを作る「シンプルパターン」を取り上げる。

解説・レポート

認知AIビジネス活用法[最終回]チャットボット

「人工知能に関するニュースを教えて」 自然文で対話する検索チャットボットを作成

 チャットボットの業務利用が始まっている。今回は、ニュース検索のチャットボットを作成する。「人工知能に関するニュースを教えて」のように自然文のテキストでテーマを指定すると、インターネット上のニュースを検索して返すものだ。今回解説するチャットボットのアーキテクチャーや開発方法は応用が利く。実際の開発に役立ててほしい。