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足元ではビッグデータ(大量データ)やIoT(モノのインターネット)といった技術が進化し、人々の健康状態を数値化することで、効果的なヘルスケアのサービスが可能になりつつあ...

ダイキン工業は運送業者約30社と組み、ビッグデータ(大量データ)を使って空調機の配送を効率化するシステムの運用を始めた。... こうした物流データを数多く集め、配送を高度化する。...

スマホ広告の集客効果、楽天が測定サービス (2018/4/12 電機・電子部品・情報・通信2)

店舗が広告配信するスマートフォン向けアプリケーション(応用ソフト)と来店管理アプリを組み合わせ、配信状況と実際の消費行動などのビッグデータ(大量データ)を分析。... ...

AIで電力量予測 アイ・グリッドなど、サービス提供 (2018/4/11 電機・電子部品・情報・通信2)

アイ・グリッド・ソリューションズとCTCが開発したAIは、電力のビッグデータ(大量データ)や個別店舗の利用状況のほか、深層学習によって使用電力量を予測できる。 ......

金融ビッグデータを統計数理で読み解き、トレーディング戦略を立案することを目指す。... 高安教授は統計物理の数理手法を用いて金融データを解析し、奥村教授は自然言語処理技術によって市場の変化に対する社会...

グループ企業でデータ分析・活用をするアライズ・アナリティクスやIoT(モノのインターネット)関連のソラコム、広告事業会社のスーパーシップを通じ、人工知能(AI)やIoT...

「ビッグデータ(大量データ)を処理するデータセンターのサーバーもまだまだ足りない。

「3Dプリンターで発明品を複製されたけど三次元データの作成者を訴えられるの?」... IoT、AI、ビッグデータに代表される技術革新が産業社会の礎となり、データと分析技術、それを生かしたビジネ...

SOMPO HD、介護のICT化を拡大 (2018/4/5 総合3)

センサーからのデータでサービスを“見える化”するとともに、データを連携しビッグデータ(大量データ)として活用することで業務改善につなげる。

「統計データの利活用」を、どう産業や人材の育成につなげるか。... ビッグデータ、人工知能(AI)につながるような話だ。... 国の出先機関である統計データ利活用センターは、セキュリテ...

その狙いはデータを活用したプラットフォームビジネスだ。 ... すでに世界の多くの事業者が、決済そのものではなく、支払う行動から得られるデータに価値を見いだしている。アリペイなどが積...

わが社のモットー/Hmcomm (2018/4/5 モノづくり基盤・成長企業)

音声人工知能を用いたAIプラットフォーム「THE VOICE JP」を基盤に「音声ビッグデータ」を活用できる道を切り拓いていく。

インド進出の新潮流(上)生産からR&Dへ 労働力を最大限活用 (2018/4/4 建設・エネルギー・生活2)

事業の柱であるオートロックスは、94万点におよぶ自動車部品の価格や工賃などのデータを蓄積し、車種や修理内容を入力すると瞬時に見積もりを作成できるシステム。... ヴァハンは、整備工場の業務効率化による...

医薬品開発受託機関、18年売上高5.5%増 協会見通し (2018/4/4 素材・ヘルスケア・環境)

医療用医薬品の治験が手順通りに進んでいるかを確認するモニタリング業務や、市販後の安全性データを収集・分析するGVP関連業務が伸びる。... 同日都内で会見した植松尚会長は「人工知能(AI...

NEC、業務課題を素早く解決 データ分析専門サービス (2018/4/4 電機・電子部品・情報・通信1)

NECは3日、ビッグデータ(大量データ)の分析基盤「データ・プラットフォーム・フォー・ハドゥープ」を強化し、デジタル変革などの業務課題をデータ分析で素早く解決する専門サービスを発売した...

オートロックスは、94万の自動車部品のデータや工賃などを蓄積し、車種や修理の内容などを入力すると即時に見積もりを出すことができるシステム。整備履歴を蓄積するビッグデータ(大量データ)と...

データを蓄積、集約したビッグデータの開放も将来検討する。

ビッグデータ活用など法整備を 日商が規制・制度改革意見 (2018/4/3 モノづくり基盤・成長企業)

今回はこれまでの規制改革中心からビッグデータの利活用のための法整備など新たな制度作りを主に提案しているのが特徴。... まず、生産性革命に関連しては、ビッグデータ利活用のための法整備のほか、政府におけ...

【健康計測研究】 本プログラムでは、これまでに、数十人規模の臨床研究施設、疲労・健康計測機器およびビッグデータ解析を想定したデータサーバーを整備し、先行研究では十分に蓄積することがで...

化学メーカーは膨大な実験データを有している。失敗データも多く、物性的な失敗や顧客の要望との不一致などが主な理由だ。そのビッグデータも反映させて、より高度な商品開発の仕組みを構築していく。

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