デジタル・トランスフォーメーション（DX）の推進が求められている中で、データ活用の重要性が更に増してきています。一方で、データ活用ツールを導入して組織に根付かなかったらどうしよう？本当に効果があるの？という不安や、そもそもどう始めたらいいの...

本稿では、このBigQueryにSNSのデータを取得・蓄積し、同じくGoogleのサービスであるデータポータルを利用して可視化・分析する方法をご紹介します。

AIの画像認識能力は、一部で人間のそれを凌駕するまでになっており、医療や製造など多くのビジネス現場で既に導入されています。本記事では、画像認識とは何かという基本事項をはじめ、AIによる画像認識の特徴、活用することのメリット、実際の活用例など...

BigQuery MLは、データウェアハウス上でSQLを使って機械学習が簡単に実行できるサービスです。この記事では、BigQuery MLの特徴や、具体的な使い方について解説します。

この機能を利用することで、複雑なETL（データパイプライン）を構築することなく、複数のシステムに散在するデータを収集・蓄積し、データ分析やデータの利活用を進めることが可能です。本稿では、その機能を利用したデータ分析基盤の構築方法をご紹介しま...

企業がデータ活用を実践するうえでは、さまざまな課題に直面することが少なくありません。そこで本記事では、データ活用において陥りがちな課題を5つピックアップしてご紹介します。また、それら課題の解消方法や、データ活用を成功させるポイントについても...

変化の加速する現代市場において、企業が新たな市場価値を生み出すためにはデータを起点とした経営体制が不可欠です。そこで本記事では、データ分析基盤の概要や必要性について解説するとともに、データ分析のプロセスやおすすめのサービスをご紹介します。デ...

現在、多くの企業では、蓄積したデータをいかに分析し活用していくか、という課題を抱えています。この記事では、データ分析において重要な5つのプロセスを分かりやすく解説します。また、データ分析を成功させるためのポイントも併せてご紹介しますので、ぜ...

IT技術の発展に伴って、AIを用いた新たなデータ分析手法が次々に登場しています。そのような中で今注目を集めているのが、自然言語の中から有用なデータを抽出する分析手法「テキストマイニング」です。 本記事ではテキストマイニングの基本的知識や概要...

近年企業でのIoT 利用が活発になったことにより、デバイスの個別管理が新しい課題となっています。そこで活用したいのが、デバイスの統括管理を行うツールです。こうしたツールを導入することによって、複数のデバイスを効率的に活用できるだけでなく、I...

クラウド環境での開発が進む中、開発環境の選択肢として挙げられるのが「Google Cloud™ (GCP)」と「Amazon Web Services(AWS)」です。それぞれ特徴やメリットが異なりますが、機能が豊富ゆえにわかりづらいと感じ...

さまざまなデータを扱う業種であれば、アドホック分析という言葉を一度は耳にしたことがあるのではないでしょうか。アドホック分析とはビッグデータを使った分析手法の一つで、多くのビジネスシーンで注目されています。ここではアドホック分析の目的や特徴、...

「機械学習」「AI（人工知能）」「ディープラーニング」の違いは初心者にとっては難しいでしょう。本記事では、3つの特徴を解説し、違いや関係性についても詳しく紹介しています。いずれも現在のデータ活用において重要なキーワードなので正しく把握しまし...

KPI分析は、企業活動において目標達成までの各段階に指標を設ける分析手法です。近年では導入する企業が増加傾向にあるため、ますます注目が高まっています。この記事では、KPI分析の概要やその必要性、導入後のメリッなどを紹介します。また、効率化を...

最近、Google が提供するNoSQLデータサービスの「（Google） Cloud Firestore （旧 Cloud Datastore）」に注目が集まっています。2013年5月のリリースから、約9年、ビッグデータの活用やデータ分析...

データセットは、膨大なデータを必要とする機械学習において極めて重要です。独自のシステムを開発するためには、インターネット上で公開されているさまざまなオープンデータを活用するだけでなく、構築したいシステムや目的に応じたデータを選び取ることも大...

Google BigQueryはシンプルで簡単に扱えるビッグデータ解析サービスです。本記事では、Google BigQueryのデータ処理が高速な理由をくわしく解説します。また、料金や連携可能なサービスも紹介します。

近年では、AIが急速に普及していますが、多くの企業やサービスは目的に応じてアルゴリズムを使い分け、機械学習モデルを構築しています。AIの導入を検討している方や今後機械学習エンジニアを目指す方は、代表的なアルゴリズムを把握しておくと、目的に応...

企業の経営活動は、季節の変化や消費者のトレンドに合わせて、流動的に変化していくのが常です。企業が正しく自社の経営戦略を立てるためには、そうした時間的変化も考慮に入れた分析手法「時系列予測」が必要になります。時系列予測の代表的な手法や活用事例...

機械学習モデルは、AIや人工知能、ディープラーニングといった最新テクノロジーと深い関わりを持ちます。人間は目にしたものや記憶したものから「それはAである」と認識しますが、コンピューターはそのように感覚的に認識することはできません。しかし、最...