
日: 2020年7月14日
台湾のIT担当大臣オードリー・タン氏が明かす成功に必要な「3つのf」
メタップスアルファ、「miime」で日本円によるデジタルアイテムの決済機能を導入
SaaS型ワークフロー「Questetra BPM Suite」新版、自分の仕事を目的別に絞り込んで表示 | IT Leaders
クエステトラは2020年7月14日、クラウド型のワークフローソフトウェア「Questetra BPM Suite」の新版「12.1」を公開した。新版では、「新着」や「締切が近い」など、目的に応じて絞り込んだ自分の仕事の一覧を、ワンクリックで表示できるようにした。
モスバーガーで遠隔での接客対応するロボット「ゆっくりレジ」を実験導入
ML自動化ツール「DataRobot」に新版、位置情報モデルや時系列異常検知、AIの信頼性向上など | IT Leaders
DataRobotは2020年7月14日、マシンラーニング(機械学習)を用いた予測モデルの生成を自動化するツール「DataRobot」の新バージョン「リリース6.1」を発表した。新版では、位置情報を用いたモデルを作成する「Location AI」機能と、時系列データの異常を検知する「時系列異常検知」機能を追加した。SaaS版では国内提供を開始済み。オンプレミス版の国内提供は2020年7月下旬に開始する。
パロアルト、ファイアウォールを強化、マルウェアをアルゴリズムでリアルタイムに判定 | IT Leaders
パロアルトネットワークスは2020年7月14日、ファイアウォール機器のOS新バージョン「PAN-OS 10.0」を発表した。新版では、マシンラーニング(機械学習)で作成した判定アルゴリズムを用いてマルウェアやフィッシングなどの不正な攻撃を検出する機能を追加した。2020年7月中に提供を開始する。
スマサポ、住まいのサポートアプリ「totono」–入居後のやり取りを一元管理
ウォンテッドリー、社内報サービス「Internal Story」のベータ版公開–機能追加を実施
ドコモと竹中工務店、建設現場をデジタルで変える–業界全体の生産性、安全性向上へ
noco、業務マニュアルをテンプレに沿って簡単に作成・共有できるクラウドサービス「toaster team」 | IT Leaders
nocoは2020年7月14日、業務マニュアルや手順書などを作成してチームで共有できるクラウドサービス「toaster team(トースターチーム)」を発表した。無料プランと有料プランを用意している。有料プランの価格(税別)は、1ユーザーあたり月額800円(1チーム登録11人以上の場合)。販売目標は、2020年度に2000社。
ハリウッド実写映画「モンスターハンター」の日本公開が2021年に延期
ソフトバンク、傘下の半導体企業Armの売却やIPOを検討か
アップル、2020年内のオフィス再開を断念か
「Appleシリコン」初搭載は13インチ「MacBook Pro」、著名アナリストが予想
アマゾン、倉庫の在庫保管ルールを変更–ホリデーシーズンに備え
グーグル、デジタルスキルなどの資格認定プログラム強化–米で就労支援へ
“情報銀行”に向けた「パーソナルデータ活用基盤」の取り組み–NTTデータ
NTTデータは7月7日、今後の法改正を見据えたパーソナルデータ流通基盤の活用に関する報道機関向けのオンライン説明会を開催した。
アクシスの電子薬歴サービスとドコモの「おくすり手帳システム」が連携
アップル、カリフォルニアでの住宅供給に約430億円の拠出を開始
簡単に社内マニュアルを作ってタスク管理もできるチームコラボツール「toaster team」
アップル、サムスンに1000億円超の違約金を支払いか–有機ELパネル購入数が足りず
ドコモ、タクシー配車アプリ「JapanTaxi」運営に最大200億円を出資
突然の休校で「オンライン授業」に転換–筑波大学附属高校・山田教諭が語る舞台裏
不動産売却時の心配減らす「RENOSY スマート売却」–分業と電子化に本腰
グーグル、インドへの大型投資計画を発表–5~7年間で約1兆円超
NTTデータNJK、ARなどxR技術を適用したSIサービス「STYLY.biz」を2021年春から開始 | IT Leaders
NTTデータNJKは2020年7月13日、AR(拡張現実)などxR技術を適用したSIサービス「STYLY.biz」を2021年春から開始すると発表した。これに先立ち、2020年7月からバーチャル展示会、トレーニング、不動産内覧などの事業にxRを活用しようと検討している企業とともに実証実験を始める。特定の業種・業界向け専用機能や、利便性のあるUI・アバターなどの実装を進めていく。
新型コロナで見えてきた医療の予期せぬ未来–ロボット、ドローン、監視アプリ
教師データなしでデータの特徴量を正確に捉える「DeepTwin」技術─富士通研究所 | IT Leaders
富士通研究所は2020年7月13日、AIを活用した検知・判断の精度を高める技術として、教師データなしでも高次元データの特徴量を正確に捉えることを可能にする「DeepTwin(ディープツイン)」を開発した。高次元のデータの、削減すべき次元数と次元削減後のデータの分布を、ディープラーニングで最適化する仕組みをとる。映像圧縮技術の研究で得た知見とディープラーニング(深層学習)を融合させた技術であると説明している。