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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(5ページ目)

「データ分析」/「AI/機械学習/ディープラーニング」の資料は、無料でダウンロードが可能です。「データ分析」/「AI/機械学習/ディープラーニング」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。

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ServiceNow Japan合同会社

製品資料

ServiceNow Japan合同会社

AIと生成AIでフィールドサービスはどう変わる? 効果を最大化するための戦略

AIや生成AIは、フィールドサービス業務にも大きなメリットをもたらすといわれている。資産や機器の分析、作業指示書の作成といったオペレーションを、AIがどう変えるのか。またその効果を最大化するには、どうすればよいのか。

2024/03/04

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

ソフトバンク株式会社

事例

ソフトバンク株式会社

定着率7割超、ソフトバンクは“営業向け生成AI”の導入/活用になぜ成功した?

ソフトバンクの西日本営業本部は、業務効率化によって社員の負担を軽減すべく、提案シナリオ作成などを自動化できる、営業特化型生成AIシステムの導入を決断した。わずか3カ月でリリースに至り、高い定着率を維持している秘訣とは?

2024/03/01

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

ソフトバンク株式会社

製品資料

ソフトバンク株式会社

ChatGPTを業務でフル活用、生成AIの能力を最大限に引き出すための4ステップ

少子高齢化による人手不足が懸念される中、解決策として期待されているのが、ChatGPTに代表される生成AIの活用だ。その能力を最大限に引き出すために押さえておきたい、活用の4ステップを解説する。

2024/03/01

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

ソフトバンク株式会社

製品資料

ソフトバンク株式会社

ChatGPTに社内データを学習されるリスクをどう防ぐ? セキュアな体制の作り方

生成AIの代表格となりビジネスの現場への導入も進んでいるChatGPT。その活用範囲を拡大させるためには、社内データの入力が不可欠となるが、その情報がAIの学習データとして使われてしまう懸念もある。どう解決すればよいのだろうか。

2024/03/01

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

Tableau, A Salesforce Company

レポート

Tableau, A Salesforce Company

AI出力の質はデータ入力の質次第? 調査で見えたAI時代のデータ活用術

「信頼できるデータ」へのニーズは、生成AIの登場でさらに拍車が掛かるようになった。強固なデータ基盤を構築するためにはどのような取り組みが必要か。グローバル規模の調査を基に、AI時代のデータ活用を成功に導くポイントを探る。

2024/03/01

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

シュア・ジャパン株式会社

事例

シュア・ジャパン株式会社

議事録作成の自動化に成功、北海道東神楽町に学ぶ“行政DXのあるべき姿”

多くの自治体が、人や予算の不足に悩む中、DXの推進によって解決を図ってきた北海道東神楽町。その取り組みの1つが、AIを活用した議事録作成の自動化だ。音声認識精度の向上を起点に、会議システム全体のDXにつながった事例を紹介する。

2024/03/01

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

ジェネシスクラウドサービス株式会社

製品資料

ジェネシスクラウドサービス株式会社

CX部門でも期待が高まる「生成AI」、顧客対応において安全かつ便利に使うには?

カスタマーサービス部門の業務効率化を実現する手段として、生成AIの活用に期待が高まっている。一方、データの信頼性、プライバシーの保護などに関する懸念はまだまだ根強い。この問題を解消する、注目のアプローチとは?

2024/02/22

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

ストックマーク株式会社

Webキャスト

ストックマーク株式会社

製品化につながる、技術を軸とした事業アイデア創出の3ステップ

自社技術を市場に受け入れられる形で製品化するには、研究開発の初期段階で将来の市場動向や顧客、技術を予測し、それを事業アイデアに落とし込む必要がある。この困難なミッションに、組織の研究開発部門はどのように取り組むべきか。

2024/02/21

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

ストックマーク株式会社

製品資料

ストックマーク株式会社

コア技術を生かして自社独自の新規事業を、研究開発を加速する3つのステップ

市場環境の変化が激しい現代において、製造業の新規事業化は容易ではない。研究開発チームは日々リサーチし、検討を繰り返しているだろうが、優れたアイデアは一朝一夕には湧かない。この悩みを解消するには「3つのステップ」が重要だ。

2024/02/21

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

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