生成系AIのランニングコストの肥大化を防ぐ、最適化へ向けた4つのステップとは
生成系AIをビジネスに活用する際、最初に取り組むべきことは、導入と運用に「どれだけのコストがかかるのか」「コスト要因は何か」を明確化することだ。それにより全体的なコストの最適化が可能になる。本資料で詳細を見ていこう。
2024/07/25
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インフォグラフィックで学ぶ、生成系AIのビジネス価値を引き出す「5つの質問」
生成系AIは今やさまざまなビジネスの現場で採用され始め、そこからいかに価値を引き出していくかが問われる段階となっている。そのヒントを探るため、エグゼクティブが抱く生成系AIへの疑問トップ5とその回答を紹介する。
2024/07/25
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生成系AIをビジネスでどう使う？ スタートアップが抱く6つの疑問と真実
生成系AIへの期待が高まり、スタートアップの間でも活用が進む一方、ビジネスでの利用に向けては考慮すべき点も多いため、導入に踏み切れないケースもある。そこでよく聞かれる6つの疑問と、その回答を紹介する。
2024/07/25
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基礎から学ぶ「生成系AI」、より広くビジネスに組み込むための3つの鍵とは？
昨今、急速に利用が広がる生成系AIだが、ただ単に導入しただけでは期待した効果を得ることはできない。組織が生成系AIをより広くビジネスに組み込むための「3つの鍵」と、それらの実践を支援するソリューションを紹介する。
2024/07/25
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生成系AIでビジネスチャンスをつかむための秘訣、企業は何から取り組むべきか？
世界中の企業が、競合他社に先駆けて生成系AIの活用に取り組んでいるが、大きな成果を挙げるには課題も多い。ビジネスチャンスをつかむために企業は何から取り組めばよいのか、その秘訣を解説する。
2024/07/25
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失敗しない生成系AI活用のヒント、コストを最適化する4つのステップとは？
データを読み込ませるだけで、さまざまな新しいコンテンツやアイデアを生み出すことができる人工知能の一種が、今話題の「生成系AI」だ。本資料では、スタートアップ向けに生成系AIのコストを最適化する方法を解説する。
2024/07/25
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生成系AIはスタートアップをどう変える？ ビジネス活用を成功に導く秘策
ビジネスの現場において、生成系AIがかつてないほど注目度を高めているが、その活用には、大量のデータで事前トレーニングされた基盤モデルが必要となる。コストやリソースに限りがあるスタートアップが参入する手だてはあるのだろうか。
2024/07/25
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機械学習のスケーラビリティ問題を解決するために、「5つの障壁」を理解する
機械学習によってビジネス上の大きな成果を達成している企業が存在する一方で、進捗の遅れや投資の見返りの少なさに不満を募らせる企業も少なくない。この差を埋めるには、原因となっている「5つの障壁」への理解を深める必要がある。
2024/07/25
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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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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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