AI活用を停滞させるデータのサイロ化を解消、複雑な環境を整備する方法とは？
ビジネスの現場で活用が進むAIだが、期待していたような成果を挙げられずにいる企業は少なくない。その理由の1つとして、データのサイロ化が挙げられる。AIの原資となるデータを適切に扱うためには、どのような体制を構築すればよいのか。
2024/07/25
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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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AIの得意／不得意から考える、経理業務にもたらす変化と適用業務の判断ポイント
AI活用は業務効率化に大きく貢献するが、その活用で成果を挙げるには「AIに任せる業務」と「人間がすべき業務」を使い分け、変化する役割に適応していく必要がある。経理業務に焦点を当てそのポイントを解説する。
2024/07/25
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生成系AIのランニングコストの肥大化を防ぐ、最適化へ向けた4つのステップとは
生成系AIをビジネスに活用する際、最初に取り組むべきことは、導入と運用に「どれだけのコストがかかるのか」「コスト要因は何か」を明確化することだ。それにより全体的なコストの最適化が可能になる。本資料で詳細を見ていこう。
2024/07/25
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インフォグラフィックで学ぶ、生成系AIのビジネス価値を引き出す「5つの質問」
生成系AIは今やさまざまなビジネスの現場で採用され始め、そこからいかに価値を引き出していくかが問われる段階となっている。そのヒントを探るため、エグゼクティブが抱く生成系AIへの疑問トップ5とその回答を紹介する。
2024/07/25
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生成系AIをビジネスでどう使う？ スタートアップが抱く6つの疑問と真実
生成系AIへの期待が高まり、スタートアップの間でも活用が進む一方、ビジネスでの利用に向けては考慮すべき点も多いため、導入に踏み切れないケースもある。そこでよく聞かれる6つの疑問と、その回答を紹介する。
2024/07/25
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基礎から学ぶ「生成系AI」、より広くビジネスに組み込むための3つの鍵とは？
昨今、急速に利用が広がる生成系AIだが、ただ単に導入しただけでは期待した効果を得ることはできない。組織が生成系AIをより広くビジネスに組み込むための「3つの鍵」と、それらの実践を支援するソリューションを紹介する。
2024/07/25
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生成系AIでビジネスチャンスをつかむための秘訣、企業は何から取り組むべきか？
世界中の企業が、競合他社に先駆けて生成系AIの活用に取り組んでいるが、大きな成果を挙げるには課題も多い。ビジネスチャンスをつかむために企業は何から取り組めばよいのか、その秘訣を解説する。
2024/07/25
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失敗しない生成系AI活用のヒント、コストを最適化する4つのステップとは？
データを読み込ませるだけで、さまざまな新しいコンテンツやアイデアを生み出すことができる人工知能の一種が、今話題の「生成系AI」だ。本資料では、スタートアップ向けに生成系AIのコストを最適化する方法を解説する。
2024/07/25
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生成系AIはスタートアップをどう変える？ ビジネス活用を成功に導く秘策
ビジネスの現場において、生成系AIがかつてないほど注目度を高めているが、その活用には、大量のデータで事前トレーニングされた基盤モデルが必要となる。コストやリソースに限りがあるスタートアップが参入する手だてはあるのだろうか。
2024/07/25
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機械学習のスケーラビリティ問題を解決するために、「5つの障壁」を理解する
機械学習によってビジネス上の大きな成果を達成している企業が存在する一方で、進捗の遅れや投資の見返りの少なさに不満を募らせる企業も少なくない。この差を埋めるには、原因となっている「5つの障壁」への理解を深める必要がある。
2024/07/25
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