SOPPRA Digital transformation株式会社
急速に進化するAI自動プログラミング、IT技術者不足の解決策
ソフトウェアへの依存度がますます高まる一方で、その開発を担うIT技術者は慢性的に不足している。この問題の解決策として期待されるのが、AIでプログラミングを自動化するアプローチだ。現段階でどこまでAIに任せられるのか。
2024/09/17
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「データ分析」の検索結果一覧（18ページ目）
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無限の可能性が開く瞬間：AIが実現する革新的ワークマネジメントの全貌とは
多様な業種が垣根を超えてプロジェクトを組むことが増えている現在、チームをまたいで仕事を計画し、管理することが求められている。そこで注目したいのが、AIを搭載したワークマネジメントプラットフォームだ。
2024/09/17
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- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
GPUのスペック不足を解消、生成AIやLLMの開発を加速する注目の選択肢とは？
生成AIの活用が広がり、LLMやマルチモーダルAIの開発が進む中で、高性能なGPUの確保に問題を抱えている企業は少なくない。GPUのスペック不足を解消するためには、どうすればよいのか。有力な選択肢を紹介する。
2024/09/13
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- クラウド
- IaaS／PaaS／PCaaS
優れたAIモデル基盤をオンデマンドで利用可能に、この技術的背景に迫る
AIが身近になり、そのユースケースも拡大している。優れたAIモデルを構築するためにはハイエンドなコンピューティング環境が必要というのがこれまでの通説だったが、昨今では、この常識を打破するサービスが登場しているという。
2024/09/13
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
データガバナンスへの理解を深めるための9つのヒント
ビジネスのあらゆる活動においてデータが重宝されているが、データそのものの品質に問題がある場合、ビジネス自体に悪影響を及ぼしかねない。そこでデータの信頼性を高めるデータガバナンスが注目されている。その実践方法を見ていこう。
2024/09/12
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
データとAIが切り開くスタートアップの未来、注力すべき7つの領域とは？
スタートアップ企業が市場で存在感を示すには、データから価値を引き出し、イノベーションを促進することが肝要だ。本資料では、スタートアップ企業が注力すべき7領域を取り上げ、データ活用の方法を解説する。
2024/09/12
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- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
企業が注力すべき8つの領域とは？ データ活用で組織全体の機能を変革する方法
高度な分析、機械学習、AI、生成AIなどを活用して、ビジネスにデータを生かそうという動きが活発化している。ここでは、変革に際して最適な8つの領域を提示し、具体的なソリューションを絡めたアプローチ方法について解説する。
2024/09/12
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- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
生成AI時代のデータ基盤、データから価値を引き出すための3つのポイントとは
データドリブンな組織を志向する企業は多いが、思ったようにデータを活用できている企業はそう多くはない。資料では、この理由を掘り下げるとともに、データから価値を引き出すための3つのポイントについて解説する。
2024/09/12
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- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
データから高い価値を引き出す、生成AI時代に求められるデータ戦略とは？
データはビジネス意思決定の中心にある。しかし、データから十分にその価値を引き出せている企業はそう多くない。今後、生成AIがビジネスに深く関与してくることを考えると、企業はどのようなデータ戦略を構築すればよいのだろうか。
2024/09/12
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- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
基盤モデルを活用したデータ戦略で、生成AIのポテンシャルを引き出すには
生成AIは今後、年間2.6～4.4兆米ドルの経済効果をもたらすと予想されている。しかし、企業が生成AIの価値を最大化させるためには、自社のニーズに合致した適切なデータ戦略が必要だ。そのカギとなるのが、「基盤モデル」だ。
2024/09/12
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