生成AIには「信頼できるデータ」が必須、BIとの相乗効果で“AIの民主化”を実現
生成AIの登場により、誰もがデータを利活用できる時代になりつつあるが、正確な回答を得るためには「信頼できるデータ」が必須だ。生成AIとBIツールを組み合わせることで、信頼性の担保を実現したAI／BIプラットフォームに注目したい。
2024/04/15
- カテゴリ：
- データ分析
- BI／BA／OLAP
IT製品導入に関する技術資料を多数掲載 ホワイトペーパーダウンロードセンター
「データ分析」の検索結果一覧（39ページ目）
「データ分析」の資料は、無料でダウンロードが可能です。「データ分析」の比較・検討は ホワイトペーパー ダウンロードセンター をお使い下さい。
需給管理におけるシミュレーション精度を、「昭和産業」はどう向上させたのか
正確な需給管理を行うには、非効率なデータ活用環境を改善してシミュレーション精度を向上させることが不可欠だ。ノーコードのクラウドデータベースを導入し、毎月の入力作業の大幅削減を実現させた「昭和産業」の取り組みを紹介する。
2024/04/11
- カテゴリ：
- 経営とIT
- IT経営／IT戦略系ソリューション
医療機関で起こりがちな「データ品質」低下の理由と、改善に向けた方策とは
医療機関は膨大なデータを扱い、そのデータに基づいて重要な決定を下す場合がある。一方、データの質は低くなりがちだ。それはなぜか。データの品質を改善させるために必要な方策と併せて紹介する。
2024/04/08
オンライン教育中の成績評価は「データ分析」が鍵 その中身とは
オンライン教育の導入により、教育機関はさまざまな場所に存在する学習者の主体的な学習を促し、評価する必要に迫られた。その有力な手段となり得るデータ分析の取り組みを事例と共に紹介する。
2024/04/08
「高額で費用対効果が低い」は本当か？ セキュリティ診断の誤解と真相
日本において、セキュリティ診断は高額で費用対効果が低いという誤解が根強く、一度の診断で終わってしまうケースも多い。継続的な診断を実施し、メリットを享受するにはどうすればよいのか。誤解を解消するための正しい進め方を解説する。
2024/04/05
AIがもたらすビジネス価値を高める、ユーザー固有のデータを活用する方法とは
業界を問わず、31％もの組織がすでにAIを導入しており、基幹業務で利用されるケースも増えつつある。こうした状況において、AIがもたらすビジネス価値の精度と迅速性をさらに高めるためにはユーザー固有のデータの利用が不可欠だ。
2024/04/05
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
データドリブン経営におけるAI活用の“落とし穴”と、BI統合による解決方法
先進企業の多くはデータドリブン経営に舵を切っており、そのキーテクノロジーであるAIを活用して、データ分析をより強力に推し進めようとしている。しかし、AIだけで完全な分析を実現しようとすると、大きな落とし穴にはまることになる。
2024/04/05
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
バラバラなBIツールを統合してデータ利活用を加速、日本電子の実現方法とは？
電子顕微鏡の分野で世界トップシェアを誇る日本電子。同社は、データ利活用を各部署に任せており、さまざまなBIツールが個別導入されていた。そこで、この状況を改善すべくBI環境の統一に乗り出す。
2024/04/05
- カテゴリ：
- データ分析
- BI／BA／OLAP
3つの活用方法で分かりやすく解説、人事・労務の業務を効率化するChatGPT活用術
ChatGPTを、採用や入社の手続きなどの人事・労務に関連する業務で活用する動きが広がっている。しかし、具体的にどのように活用していけばよいのか分からず、導入に二の足を踏んでいる企業も少なくないはずだ。
2024/04/04
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
世界と比べて遅れている？ 調査で分かった日本のAI／ML活用の現状と課題
AI（人工知能）／ML（機械学習）への期待が高まり、世界的に導入の動きが加速している。その中で日本の企業はAI／MLをどのように位置付け、またどの程度導入が進んでいるのか。調査を基にAI／ML活用の現状を見ていく。
2024/04/04
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
「データ分析」に関連するカテゴリ