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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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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334人の最高データ責任者（CDO）調査に見る、生成AI活用で抱える課題とは？
生成AIの登場により、データの重要性はますます大きくなった。生成AI時代を迎え、企業はビジネスとデータの関係をどう捉えているのだろうか。それを理解するために、334人の最高データ責任者（CDO）を対象とした調査結果を見ていこう。
2024/09/12
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スタートアップが知っておきたい、自社独自の生成AIアプリを構築するまでの道筋
スタートアップが独自性を打ち出す手段として注目されているのは、やはり生成AIだろう。自社独自のデータを生かして生成AIアプリを構築し、イノベーションを実現するためにはどうしたらよいだろうか。その道筋を探る。
2024/09/12
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生成AI活用に向けたデータ戦略の考え方と、独自の価値を生み出す3つのステップ
生成AIを活用して企業が競争力を確保するためには、非構造化データを含めたデータを生成AIに関するアプローチの中心に据える必要がある。本資料では、それを実践するための3つのステップを解説する。
2024/09/12
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商用プラットフォームへ移行し、AI／MLのビジネス価値を最大限に引き出すには
AI／MLは飛躍的に進化し、多くの組織がAI／MLを活用するためのアプリケーション開発に注力している。AI／MLのビジネス価値を最大限に引き出すためには、より柔軟でスケーラブルなAIプラットフォームへの移行も検討したい。
2024/09/12
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「ChatGPT」「Gemini」の違いや活用方法は？ 生成AIツール実践ガイド
「ChatGPT」と「Gemini」にはどのような違いがあるのか。生成AIの回答を改善するためのプロンプトの作り方とは。生成AI活用に当たっての基礎知識と、利用時のこつをまとめて紹介する。
2024/09/11
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できることから苦手な領域まで、カスタマーサポート現場におけるAIの現状
カスタマーサポート現場の負担が増大する中で、AIを用いた業務効率化が注目されている。しかし、現場の負担を軽減できる一方で、AI活用には幾つかの課題もある。本資料では、カスタマーサポート現場におけるAIの現状について解説する。
2024/09/11
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AIで変革するカスタマーエクスペリエンス分野、失敗しないツール選びのコツ
カスタマーエクスペリエンス分野でもAIの活用が進む一方、システムやデータが散在する環境での運用は難しく、ツール選定に苦労するケースが散見される。問い合わせの削減やセットアップ時間の短縮を視野に、ツール選びのコツを解説する。
2024/09/11
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AIOpsでIT運用はどれだけ楽になる？ 問題の原因分析や修復に与える影響力
高まるIT運用の負荷を軽減すべく、AI技術を取り入れた「AIOps」のアプローチが注目されている。その導入でIT運用がどう変わり、どのような効果が得られるのか。予測AIやコーザルAIなどを搭載したツールを例に解説する。
2024/09/11
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