ChatGPT Enterprise活用ガイド：業務時間を1万7600時間削減したMIXIの事例も
急速に普及が進む生成AIだが、モデルの持つ高い能力を使いこなせず、ビジネス現場で成果を生み出せずにいる企業は少なくない。本資料では、大企業が安心して展開できる管理機能と安全性を備えたChatGPT Enterpriseの活用方法を解説する。
2026/08/12
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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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オープンウェイトLLMの推論最適化事例：ローカル環境で応答速度を約15分の1へ
トークン課金なしで無制限に使えるローカルLLMは高セキュリティだが、限られたリソースでは応答の遅延が壁となる。本資料では、大規模オープンウェイトLLMの推論処理を大幅に高速化させた実践手法を解説する。
2026/08/10
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ビジネス課題を自律的に解決する「データエージェント」の仕組みと構築ガイド
データ分析に対するビジネスのニーズは高度化する一方で、より有用なインテリジェンスをより迅速に得るには高度な自動化システムが必要となっている。複雑な問題を自律的に解決するデータエージェントの仕組みと構築手順を紹介する。
2026/07/22
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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。
2026/07/22
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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。
2026/07/22
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AIエージェント本番導入約5％の壁を突破、CIOが実践すべき「8つの設計原則」
AIエージェント活用に挑む企業が増加する一方、本番環境に移行している企業はわずか5％にとどまるという。その原因はモデルの性能ではなく既存インフラの不適合にある。成功の鍵となる「8つの設計原則」による基盤の構築方法を解説する。
2026/07/22
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AI活用が部門止まりになるのはなぜ？ 全社展開を支えるデータ基盤とは
AIの普及が進むが、一方でその効果が全社的な経営インパクトにつながらないというジレンマに陥っている企業は少なくない。この原因となるデータ基盤の課題を解消し、継続的な価値創出をかなえる「AIファクトリー」の構築方法を解説する。
2026/07/17
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財務を戦略的組織へ進化させるAI活用術、4つの主要な障壁と解消方法
財務部門がAIで戦略的な組織へ進化するには、データ品質や規制対応、レガシー環境といった4つの主要な障壁の克服が必要だ。意思決定を改善し、ビジネス価値を引き出すためのアプローチを解説するとともに、それを解消する方法を解説する。
2026/07/13
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AIエージェントにうそをつかせない、回答精度を高める“情報収集”の技術とは？
生成AIの活用は、プロンプトを工夫することから最適な追加情報を取得する技術へと焦点が移っている。本資料では、AIのうそや判断力低下を防ぎ、回答精度を大幅に向上させる「ハイブリッド検索」の有用性と安全に導入する方法を紹介する。
2026/07/09
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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。
2026/07/02
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