「AI・IoT・ビッグデータ総覧（2017-2018）：日経BigData編」に執筆記事が収録されました

「AI・IoT・ビッグデータ総覧」の執筆に弊社網野・宍戸・山田が参画しました。

一昨年の「ビッグデータ・IoT総覧2015-2016」、昨年の「ビッグデータ・IoT・AI総覧2016-2017」に続き、「AI・IoT・ビッグデータ総覧2017-2018」に、株式会社ギックスCEO 網野知博および、Data Engineer 宍戸、Chief Scientist 山田の執筆記事が収録されました。 → 購入はコチラ（日経BP社サイト）。

ビッグデータ・IoT総覧とは

「ビッグデータ・IoT総覧」は、2014年は「ビッグデータ総覧」、でしたが、2015年に「IoT」、2016年に「AI」が加わり、「ビッグデータ・IoT・AI総覧」という名前でしたが、本年は、そのテーマとしての優先順位が変動し「AI・IoT・ビッグデータ総覧」という名称で発売されました。

日経BP社のサイトより、概要を引用します。

企業がビッグデータを活用する際に必要となる専門知識と国内外150以上の事例、
15の主要産業におけるIoT活用に加え、AI/機械学習のベンダー総覧を
一冊にまとめた本書をぜひ活用ください。

なぜあの企業はデータをうまく使いこなしているのかーー。日経ビッグデータの調査では、「全社的にデータ分析を行っている」という企業が16％と過去4回の調査で最高となりました。

AI・IoT・ビッグデータ総覧2017ｰ2018にはその答えとなる「150以上の事例」「活用戦略」「データ」「組織」「規制・法律」「サービス・支援事業者」の情報を一冊にまとめました。

一方で、人工知能（AI）やIoTの活用も待ったなしです。テクノロジーの高度化と、成果を出す活用シナリオの創出という2つのシナリオを乗り越えなければ、イノベーションを起こしたり、大きな成果を得たりすることは難しいのが現実です。

今回、AI活用を中心に100以上の支援ベンチャー・スタートアップに大規模な調査を実施し、大企業との連携に成功する条件を分析しました。各社の得意分野や実績を網羅した総覧も掲載しており、新サービスの創出に悩む担当者は必見です。

データだけでなく、AIやIoTも「取り組めば勝てる」から「取り組まないと負ける」時代が到来しました。も「AI・IoT・ビッグデータ総覧2017ｰ2018」でライバルに先手を打つのは今です。

目次

• 第1章　総論：AI・IoT・ビッグデータで変わる企業　全面改訂
• 第2章　産業別活用マップ　全面改訂
• 第3章　データを収益に変換するメソッド
• 第4章　国内ビッグデータ活用事例　全面改訂
• 第5章　海外ビッグデータ活用事例　全面改訂
• 第6章　データで課題を解決するスマートシティ　NEW
• 第7章　人工知能/企画学習・活用総覧　NEW
• 第8章　主要産業別IoT活用総覧　全面改訂
• 第9章　ビジネスに活用できるデータソース一覧　全面改訂
• 第10章　データ売買・交換市場　全面改訂
• 第11章　データを活かすツール・サービス一覧　全面改訂
• 第12章　データ活用関連法改正、急所・Q&A　全面改訂
• 第13章　匿名化によるパーソナルデータ活用の実際　全面改訂
• 第14章　データを駆使する組織　全面改訂
• 第15章　AI・IoT・ビッグデータ活用提案テンプレート
• 第16章　日米欧オープンデータ動向

購入をご検討される方はコチラ（日経BP社サイト）。

ビッグデータに関する弊社の講演・対談等のご紹介

弊社がこれまでに行った、ビッグデータ関連の講演・対談から、代表的なものをピックアップしました。

• 成果出す会社に学ぶデータサイエンス講座｜440万会員のビッグデータ分析で成果を出す
• アクセンチュア アナリティクス日本統括 工藤卓哉氏-ギックスCEO網野 「ビッグデータ対談」
• Markezine パネルディスカッション：ドーモ 水嶋ディノ氏、KAIZEN platform 須藤憲司氏、ギックスCEO網野
• ビッグデータで『儲け』を生み出すモデルと仕組み：パネルディスカッション ギックス取締役 花谷慎太郎

ビッグデータに関する弊社特集記事のご紹介

ビッグデータに関連する、ギックスwebサイト内の特集記事から、代表的なものをピックアップしました。

• 書籍「会社を強くするビッグデータ活用入門」のご紹介
• 著者が解説：「会社を強くする ビッグデータ活用入門」
• いまさら訊けないビッグデータ分析
• PythonとRのビッグデータ統計分析の比較