AI成功者に見る代表的な3つのユースケース、10の企業から学ぶ課題と解決策
従来に比べて格段に利用しやすくなったAIだが、AIで成功している企業はどのようなメリットを享受しているのだろうか。代表的な3つのメリットにフォーカスし、企業がどのような課題をどのように解決したのか、10の事例を紹介する。
2024/12/09
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導入前が鍵になる？ 機械学習と生成AIの利活用を成功に導く6つのステップ
機械学習や生成AIは、今後のビジネス成長をけん引すると注目されている。しかし、単にAI製品を導入すればよいというわけではない。そこで本資料では、機械学習と生成AIでビジネスの成功を引き寄せるための6つのステップを紹介する。
2024/12/09
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生成AIの期待が高まる中、スタートアップが抱えるセキュリティの4つの課題とは
ビジネスにおける生成AIへの期待が増加する中、生成AIビジネスを手掛けるスタートアップ企業への投資も増えている。しかし、スタートアップ企業の中には、生成AIのセキュリティに対する懸念が拭えないというところもある。
2024/12/06
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最高データ責任者（CDO）を成功に導く「10の鍵」
企業の成長とデータ活用は不可分だが、生成AIの登場によって、その関係はさらに深まった。そのため多くの企業で、最高データ責任者（CDO）を据えている。CDOが成功するためにはどうすればよいのか、調査を基に探る。
2024/12/06
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AIセンターオブエクセレンスを成功させる、3つのベストプラクティスとは？
センターオブエクセレンス（CoE）は、組織の構築手法としてかなり以前からあるが、AI導入の取り組みが重視される昨今、注目されるようになってきた。そこで、AI CoEを成功させるためのステップと、ベストプラクティスを紹介する。
2024/12/06
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業務アプリにAIを追加検討すべき理由5選：CXや製品開発はどう変わるのか？
ビジネスが急速に変化する今、その波に乗り遅れないためにもAI活用は有効な方法の1つかもしれない。業務アプリケーションにAIを追加することを検討すべき5つの理由と、AIを組み込んだアプリケーションで組織を最適化する方法を解説する。
2024/12/06
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データコストの費用対効果を高めるための2つのアプローチとは？
データをビジネスにインパクトのある形で活用し、そこで生まれる成果を最大限享受するには、データに関わる運用コストを最適化することが必要だ。データコストの費用対効果を高めるための2つのアプローチを紹介する。
2024/12/05
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生成AIと自動化のメリットを最大化するために、組織が取り組むべきこととは
今やあらゆるテクノロジートレンドの中心となった生成AIと自動化だが、戦略なく導入しても期待していた成果を得ることはできない。これらのテクノロジーのメリットを最大化するために、組織は具体的にどう取り組むべきだろうか。
2024/12/05
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AI／機械学習環境を構築するための最重要事項とは？
AI／ML／DLの活用によって、データからより多くのビジネス価値を引き出すためには、MLOpsの実践が重要となる。しかし多くの組織で「人材不足」「低品質なデータ」「インフラのサイロ化」などが、その阻害要因となってしまっている。
2024/12/02
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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。
2024/12/02
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