マイニングASICの存在が岐路に立たされている。独自のマイニングASICを開発したGMOインターネットは、仮想通貨マイニング事業で約355億円の特別損失を計上した。マイニングASIC開発で最大手の中国Bitmainも上場手続きが難航していると報じられており、マイニングASICを開発する企業の経営は難しい舵取りを迫られている。
かつてニューヨーク市は通信大手のベライゾンと組むことで、光ファイバーによる高速インターネット接続をあらゆる市民に提供しようと試みた。ところがそれは失敗に終わり、人々はまるで田舎町のような劣悪なネット環境しか手に入れられていない。米国におけるネットインフラ敷設のモデルケースとなるはずだった事例の失敗から、都市と通信インフラ、そして企業の関係について改めて考える。
2004年4月、ハーバード大学の寮生たちが雨の大学キャンパスを歩いていた。彼らは数カ月前に設立されたインターネット企業の共同ファウンダー3人のうちの2人だった。そのソーシャルネットワークのスタートアップは現在Facebookとして知られている。
若者のひとりで歴史学専攻の学生、Chris Hughesは、もうひとりのコンピューター科学専攻の学生、Mark Zuckerbergに、新会社の権利の分け前について主張していた。Hughsはソーシャルネットワークの10%を要求していた。
しかし、ワイドナー
インターネットサービス企業のNetcraftは2月13日、2018年2月のWebサーバ調査結果を報告した。2月はMicrosoftがシェアを伸ばし、Nginxがシェアを減らした。Nginx減少の要因に、一部のサービスで他のサーバへ移行したことがあるという。
ノークリサーチは売上高500億円未満の中堅中小企業について、24分野のIT投資意向を調べた。「IoT（インターネット・オブ・シングズ）」と「人工知能（AI）/機械学習」で見ると、流通業（運輸業）はIoTに「新たに投資する」と回答した企業の割合が13.8％と全業種で最も高かった半面、AIの投資意向は下から2番目の3.4％だった。建設業や製造業も同様の傾向となった。
インターネット上で広く使われているWebの基本プロトコルHTTP（Hyper Text Transfer Protocol）の最新版が2015年2月に正式な仕様として承認された「HTTP/2」だ。それまでの使われてきたHTTP/1.1から16年ぶりの改訂となった新仕様の主たる目的は高速化だ。
AIやデータ分析・データ活用といえば、主にインターネットで事業を展開している企業に限定された話だと思っている方も多いかもしれません。しかし、AIや機械学習の波は、どのような業界にも押し寄せています。本稿では「機械学習をビジネスに活用するためにはどうしたらいいか」という疑問を、より現実的な解を用いて考えていきたいと思います。
AIやデータ分析・データ活用といえば、主にインターネットで事業を展開している企業に限定された話だと思っている方も多いかもしれません。しかし、AIや機械学習の波は、どのような業界にも押し寄せています。本稿では「機械学習をビジネスに活用するためにはどうしたらいいか」という疑問を、より現実的な解を用いて考えていきたいと思います。
新経済連盟など国内のインターネット関連業界団体は2017年3月2日、EU（欧州連合）の「データ保護規則（GDPR）」に関する勉強会を合同で開催した。日本企業で初めてEUのデータ保護機関から個人データの取り扱いで包括的な承認を得た楽天の担当者が講師を務め、承認までのエピソードを披露した。
AI、ロボット、IoT（モノのインターネット）…。未来を切り拓くこうした最先端テクノロジーは、今やすべてビッグデータに支えられている。大量のデータを集めて企業経営に役立つ情報を抽出し、これまでにないビジネスチャンスを創出する――。データとテクノロジーの融合が生み出す、デジタル変革の最前線に注目する。
