生成AIのハルシネーションを防止 回答精度を高めるセマンティックレイヤーとは
生成AIの台頭でデータ分析が加速する一方、ビジネスコンテキストの欠如によるハルシネーションが課題となっている。このリスクを回避し、AIの回答精度を高めるための鍵が、データにビジネス上の意味付けを行うセマンティックレイヤーだ。
2026/04/17
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- エンタープライズAI
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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（1ページ目）
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質の高いAIアプリとエージェントを構築する“AI Ready”なデータ基盤とは
AIへの要求が高まる一方、汎用（はんよう）モデルの知識には限界がある。信頼性の高いAIアプリを構築するには、基盤モデルをオペレーショナルデータベースに接続し、企業固有のデータを活用できるデータ基盤を構築することが必要だ。
2026/04/17
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エージェントAIでは限界を迎えるバッチ処理、必要なデータ基盤とは？
AI時代に競争優位性を確立するにはリアルタイムに活用できるデータ基盤が欠かせない。しかし多くの企業ではバッチ処理のみが中心で、AIが求める即時性を十分に引き出せていない。本資料ではこの課題を解決するためのアプローチを紹介する。
2026/04/17
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証券会社のAI導入を成功させるには？ 保守的な文化や規制の壁の乗り越え方
資産運用やアセットマネジメントを担う証券会社においても、AIは業務変革をもたらしている。自動化により効率性が向上する一方、保守的な文化や複雑な規制が壁となり、導入に慎重な企業も多い。本資料では、その活用実態と成功の鍵を探る。
2026/04/09
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【製造業必見】AI活用の成熟度を高め、利益率や生産性を向上させるためのヒント
製造業でもAIテクノロジーの導入が進んでいるが、成熟度スコアが前年比で低下するなど課題も多い。本資料では、AI活用の障壁となっている要因を解説するとともに、AIの成熟度が高い「先駆企業」の具体的な取り組みを詳しく紹介する。
2026/04/01
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AIエージェント活用の落とし穴？ 利用者のガバナンス設計を整備するためのコツ
AIエージェントを活用して業務の変革を実現するためには、このテクノロジーを安全に利用するための仕組みづくりが重要だ。その過程で必要となるのが、利用者である「人」のガバナンス設計だ。その考え方や整備のポイントを解説する。
2026/03/27
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AI活用における“無視できない問題” データ戦略とAI戦略の不整合への対処法は
多くのAIプロジェクトがデータの断片化や鮮度の低下で失敗する中、メタデータの統合でリアルタイムなデータへのアクセス性を確保する「論理データ管理」が提唱されている。その概要と具体的ソリューションについて、事例を交えて紹介する。
2026/02/27
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AIの成果を最大化する鍵、「AI対応データ」を準備するための6つのステップ
AIをビジネスで生かし、大きな成果を得るには、「AI対応データ」が必要だ。しかし、AI対応データを手に入れるためには、地道なデータ準備が不可欠となる。本資料では、AI対応データを準備するための6つのステップを紹介する。
2026/02/19
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AI活用の課題、ミッションクリティカルな現場で使える回答が得られない理由とは
判断が人命に直結するようなミッションクリティカルな現場でのトラブル対応において、AIへの期待は高まっている。しかし、マニュアルなどを取り込むだけでは、現場が判断材料にできる回答を得られないケースもある。
2026/02/18
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DXとAIの融合が加速する時代に求められるデータマネジメントとは？
DX推進にはデータの利活用が欠かせないが、データマネジメント戦略を進める上では多くの課題が残る。近年はDXとAIを融合させる動きが加速し、データマネジメントの複雑さは一段と増している。本動画では、課題と解決策を紹介する。
2025/12/26
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