パーソナライゼーションはなぜ難しい？ 組織を悩ませる3つの課題と解決策
顧客接点のデジタル化・多様化が加速する今、高度なパーソナライゼーションを実現することは非常に難しくなっている。その背景にある3つの問題を明らかにするとともに、これらを解決し、優れた顧客体験を提供する方法を紹介する。
2024/07/25
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「AI／機械学習／ディープラーニング」の検索結果一覧（2ページ目）
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導入加速の一方で高まる懸念を解消する、「責任あるAI」を実現する方法とは？
生成AIの導入が拡大する一方、法的・倫理的問題への懸念から「責任あるAI」の構築が求められている。しかし、「責任あるAI」とガバナンスの運用に苦戦する企業も少なくない。本資料ではこの実践方法を解説する。
2024/07/25
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世界中で変革を起こす生成 AI、先進企業の事例に学ぶ成功の6つのステップ
生成 AIは今後10年で世界のGDPを約7％押し上げると予測され、顧客体験やアプリケーションの変革が発生している。こうした転換期において生成 AIでビジネス成果を実現するためのアプローチについて、先行企業の事例を交えて解説する。
2024/07/25
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生成AIを迅速・安全に導入するための4つの要件とは？
生成AIの活用が加速度的に進む一方、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス、有害性などの懸念もあり、導入・活用には慎重さが求められている。ここでは、生成AIを迅速かつ安全に導入するための方法を紹介する。
2024/07/25
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生成AIのビジネス活用事例7選：成功企業の取り組み方と具体的な成果を解説
AIをビジネスに活用しようという機運が高まる中で、セキュリティやプライバシーなどを懸念する声も強まっている。AIを活用してビジネスの成果を挙げるためにはどうすればよいのか。7社の事例からそのヒントを解説する。
2024/07/25
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生成AIはビジネスにどう生かされている？ 7つのユースケースを公開
生成AIを活用してビジネスを加速している企業がある一方、多くの企業は、どのように自社に生成AIを採り入れればよいのか分からないのが現状だ。そこで、実際に生成AIをビジネスに生かした、7つのユースケースを紹介する。
2024/07/25
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AI／MLでビジネスを前進させるには？ 8組織の事例に学ぶ実装のヒント
市場での競争優位性を確保するために、今や不可欠なものとなったデータ。このデータを活用するためのテクノロジーが人工知能（AI）や機械学習（ML）だが、成功を収めるにはどう実装すればよいのか。8組織の事例から、そのヒントを探る。
2024/07/25
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多分野の予期せぬ問題に即応、各国政府はどうやってインサイトを得ているのか
世界の変化が加速し続ける現代において、政府は予期せぬ事態にどう備えているのか。特に注目すべき4つのテクノロジーを軸に、どのような事態が起きても迅速かつ優れた意思決定を行うための手法を解説する。
2024/07/22
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社会福祉プログラムを狙う不正行為、膨大なデータから迅速に見極める方法とは
政府や自治体の社会福祉プログラムにおいて国内外で不正事件が相次いでいる。個人から国際組織まで、悪質な行為者はさまざまだが、急速に進化するテクノロジーや新たな手法を利用することが多い。限られた人員でどう対処すればよいのか。
2024/07/18
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Google Cloud最前線：開発者向け生成AI「Vertex AI」はどう進化するのか
AIプラットフォームとしての存在感をますます高めているGoogle Cloud。2024年4月に開催されたセッションにおいて、同プラットフォームが提供する最先端テクノロジーや新機能が数多く披露された。その内容を紹介する。
2024/07/12
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