　データプレパレーションとは、データ活用の前準備として、ユーザーがデータを自由に加工・変換する手法。米Paxata社が開発したPaxataは、SQLやVBAでのコーディングを必要とせず、クリック操作だけでデータが加工できる。ビッグデータを可視化しつつデータ処理を始められ、加工内容と手順をメンバー間で共有することも可能だ。

　Paxata Cloudは、大規模なデータの管理と加工を半自動化し、生産性を向上する。過去データと最新データのマージや結合が可能で、定期的に必要なデータ更新作業も担当者が直接対応できる。また、Paxataを人工知能システムとの連携に利用することで、機械学習プラットフォームの教師データが作成でき、予測モデルの精度向上も期待される。

　知的財産（知財）情報を扱うTTDCは、トヨタグループや関連会社の知財戦略を支援するため、主に車両に関する国内外の特許情報について、目的に応じた文献を抽出・解析している。

　特許に関するデータは規模が大きく、フォーマットも多岐にわたるため、ビジネス向けに変換するには膨大な加工や編集が必要となる。TTDCは顧客向けの技術情報配信サービス「swimy」において、膨大なデータを迅速に加工、編集できるようにするため、そのデータ基盤にPaxata Cloudを採用した。TTDCは、今後もswimyの中でPaxataを活用していくとしている。

AI活用製品の品質保証はどうすればいいのか、QA4AIコンソーシアムが発足
AI技術を活用した製品の品質保証に関する調査／体系化、適用支援／応用、研究開発を推進する「AIプロダクト品質保証（QA4AI）コンソーシアム」が発足する。産学から24人の発起人と3つの組織／団体が名を連ねており、AI技術による製品の進化スピードを落とすなく、社会が安心してそれらの製品を利用できるようにしていくことは目指す。
AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。
機械学習はどうやって使うのか――意外と地道な積み重ね
前編では、AI（人工知能）と機械学習、ディープラーニングといった用語の説明から、AIを実現する技術の1つである機械学習が製造業を中心とした産業界にも徐々に使われ始めている話をした。後編では、機械学習を使ったデータ分析と予測モデル作成について説明する。
世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。
乗るしかない、この第4次産業革命というビッグウエーブに
本稿では、第4次産業革命という言葉の持つ意味、第4次産業革命を推し進める「デジタライゼーション」と「デジタルツイン」、第4次産業革命で重要な役割を果たす世代、そして第4次産業革命において日本の持つ可能性などについて解説する。
日本版第4次産業革命が進化、製造含む5つの重点分野と3つの横断的政策（前編）
経済産業省は2017年3月に発表した日本版の第4次産業革命のコンセプトである「Connected Industries」を進化させる。より具体的な取り組みを盛り込んだ「Connected Industries 東京イニシアティブ 2017」を新たに発表した。本稿では2回に分けてその内容をお伝えする。