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「データ分析」の検索結果一覧(2ページ目)

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アルテリックス・ジャパン合同会社

市場調査・トレンド

アルテリックス・ジャパン合同会社

生成AI活用はどう進める? 分析業務を変える4つのアプローチを解説

ビジネスにおいて大きな可能性を秘める生成AIだが、その活用を推進するには「どのような業務に適用するのか」「どう実装を進めるのか」を理解した上で、検討する必要がある。分析業務での活用に焦点を当て、4つのアプローチを紹介する。

2024/05/24

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

アルテリックス・ジャパン合同会社

製品資料

アルテリックス・ジャパン合同会社

スプレッドシートのデータ分析はもう限界? モダンアナリティクスへの移行方法

データ分析を行うツールとしてスプレッドシートを活用している企業は多いが、データブレンドや高度な分析を行う上では限界がある。スプレッドシート依存から脱却し、モダンアナリティクスに移行するための具体策を紹介する。

2024/05/24

カテゴリ:
データ分析
データマイニング/統計解析

パロアルトネットワークス株式会社

製品資料

パロアルトネットワークス株式会社

高度な脅威に対抗、機械学習を活用した次世代ファイアウォールの実力

自動化の恩恵を受けているのは組織だけではない。サイバー犯罪者も自動化を駆使して攻撃の高度化と大規模化を図っている。こうした脅威に対抗するには、従来と異なる新しいセキュリティアプローチを採用しなければならない。

2024/05/24

カテゴリ:
セキュリティ
ファイアウォール

日本アイ・ビー・エム株式会社

市場調査・トレンド

日本アイ・ビー・エム株式会社

導入に前向きな一方で懸念も多数、生成AIの本格活用における課題と解決策

生成AIの活用に前向きなCEOが多数を占める一方、信頼性や既存環境との連携など懸念は少なくない。経営者を対象としたグローバル調査の結果を踏まえつつ、本格活用における懸念を解消する次世代AIプラットフォームについて紹介する。

2024/05/23

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

日本アイ・ビー・エム株式会社

製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

生成AIの利用者から価値創造者へ、独自モデルを構築してビジネスに活用するには

生成AIが盛り上がりを見せ、多くの企業が導入する中で差別化を実現するには、単なる利用者ではなく「価値創造者」となるための取り組みが必要だ。独自モデルの作成から運用の統制まで実現できる次世代のAIプラットフォームに注目したい。

2024/05/23

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

日本アイ・ビー・エム株式会社

市場調査・トレンド

日本アイ・ビー・エム株式会社

ビジネスにおける生成AI活用:まず理解すべき3つの原則と5つの基本特性とは?

従来のAIとは異なり、“新しいものを生み出す”能力を持った生成AI。業務への活用も進む中で、他社の導入成果が気になる人も多いだろう。本資料では、生成AIの活用事例から、活用に当たって、まず始めに理解すべきことまで詳しく解説する。

2024/05/23

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

日本アイ・ビー・エム株式会社

製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

AI活用や高度な分析に適した基盤を実現するための、新たなデータ管理方法とは

生成AIの登場によりデータの価値が高まっているが、有効なデータ活用を実現するには、質の高いデータ管理が必要になる。しかし、その管理は決して容易ではない。本資料では、データ管理を高度化させる方法について解説する。

2024/05/23

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

日本アイ・ビー・エム株式会社

技術文書・技術解説

日本アイ・ビー・エム株式会社

生成AIで企業はどう変わる? 基礎からAI導入のスタートを切る方法までを解説

生成AIの登場で、AI活用は以前と比べて容易になった。多くの企業が、他社に乗り遅れないように先を競ってAI導入に取り組んでいるが、あくまで目指すべきは新たな価値創造だ。そこに向けて押さえたいポイントがあると本資料は指摘する。

2024/05/23

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

ウイングアーク1st株式会社

事例

ウイングアーク1st株式会社

グループ全体で使用するDBを3人で内製化、事例に学ぶデータ分析基盤活用の勘所

ビジネス環境の不透明度が高まる中で、データドリブン経営を目指す企業が増えている。そのためには、手作業のデータ収集から脱却し、自動集計を行うデータ分析基盤の導入が必要だ。この導入で大きな成果を挙げた2社の事例を紹介する。

2024/05/23

カテゴリ:
データ分析
BI/BA/OLAP

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