サイバー攻撃は非常に急速に増加しているため、サイバーセキュリティに対する脅威となっています。ブロックチェーンはサイバー世界を保護するために使用できるのでしょうか？...
慢性疾患と心臓病、脳卒中、がん、2型糖尿病、肥満、関節炎などの慢性疾患は、すべての健康問題の中で最も一般的で、費用がかかり、予防可能なものです。 慢性疾患の発生率の増加に加えて、65歳以上の保健計画対象の人数が増えており、統計的に慢性疾患のリスクが高くなっています。
保険数理科学が現代の金融理論と現在広く「データ科学」と呼んでいるものの両方に先んじて、データは常に支払人のビジネスモデルの中核をなしてきました。しかし医療では、支払人が直面する質問のセットは他のものよりも広いです分析が主に損失の可能性、損失のコスト、および価格競争力があるが有益な保険料に焦点を当てている保険会社の種類。今日では、有力支払者は保険会社と保険加入者の両方を対象にしており、データ分析は健康への影響に影響を与える能力の不可欠な要素です。
まだ初期の段階にありましたが、プロバイダー分析は過去10年間で電子カルテ（EHR）の大量採用に伴って始まりました。プロバイダ分析ソリューションは、2つの大きなバケツに分類されます.
消費者は、生活のあらゆる面でパーソナライズされた体験を期待するようになりました。 AIを金融サービスで使用して、顧客をセグメント化し、リテールバンキングのコンバージョンと定着率を高めるパーソナライズされたオファーを推進できます。自動化されたエージェントは、ミレニアル世代を惹きつけるための鍵であり、人と話すことなく顧客が質問に答え、問題を自分で解決するのに役立ちます。不正行為を顧客に自動的に警告し、行動を起こすことで、顧客満足度を高め、解約の可能性を減らすことができます。
本番環境での機械学習は5つのフェーズで行われます。 （業界のチームや企業間で標準化されたベストプラクティスはほとんどありません。ほとんどの機械学習システムはアドホックです）。
2017年初め、AmazonはAIの新しい機能を発表しました。AmazonGoは、レジ係やチェックアウトラインを必要としない、人工知能搭載の店舗の食品スーパーです。買い物客は、専用スマートフォンアプリをアクティブにして入店し、必要なものを持ち上げるだけ。クレジットカードや現金を引き出すのを待たずに、入店の際と同じゲートを通って外に出るだけで、お買い物完了となるのです。買い物客のAmazonアカウントに対して自動的に、先ほど持ち上げて取った商品価格が課金されます。
ビッグデータは、すべての業界および組織部門、特に人事（HR）業界のゲームチェンジャーとして浮上しています。ビッグデータとHRデータ分析を活用すると、採用、トレーニング、開発、パフォーマンス、報酬など、HRのほぼすべての分野に情報を提供し、改善することができます。ビッグデータを使用することで、HRマネージャーはより賢明な決定を下し、組織がより効率的に目標を達成できるように支援できます。
動きが速く、デザイナーからバイヤーまでのすべての人々は、最新の変化するトレンドをキャッチするために先を見越していることを確認する必要があります。アイテムを見つけて購入する方法は劇的に変わりました。過去数年間、小売業ほどヒットしている業界は他にありません。新興技術（AI、ブロックチェーン、IoT、3Dプリンティング、AR...
需要と製薬の研究開発投資の両方によって、日本で最も重要な製薬療法分野は何だと思いますか？
ビッグデータと分析のアプリケーションは、eコマースビジネスがゲームの一歩先を行くのを助けています。ビッグデータは、組織がより大きな利益を得るためにどの製品、価格、広告がトップであるかを決定するために使用できる多数の事実の集まりです。
