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「エンタープライズAI」の検索結果一覧(1ページ目)

「エンタープライズAI」の資料は、無料でダウンロードが可能です。「エンタープライズAI」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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株式会社ハイレゾ

製品資料

株式会社ハイレゾ

生成AI開発を加速する、GPUクラウドサービスという選択肢

生成AIの開発には、高性能なGPUが不可欠だ。しかし、GPUサーバをオンプレミスで運用するには、高額な初期費用や設置場所の確保などの課題がネックになる。そこで注目したいのが、サブスクリプション形式で利用できるGPUクラウドサービスだ。

2025/07/18

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

富士通株式会社

製品資料

富士通株式会社

価格最適化を行う「ダイナミックプライシング」の小売業への適用

AIなどを活用して価格最適化を行う「ダイナミックプライシング」。近年では海外大手を中心に小売業でも取り組みが進んでいるが、国内での導入はまだ少ない。日本での実現が困難な理由と、その課題を解決するための方法を紹介する。

2025/07/18

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

富士通株式会社

製品レビュー

富士通株式会社

小売業の売り上げと利益を向上させる鍵、AIを活用した最適な価格設定の方法

小売業では、売り上げと利益を向上させる価格設定が重要だが、迅速かつ適切な設定は労力もかかり困難を極める。膨大な商品の需要バランスを見極め、最適な価格調整を自動的に算出することがAI活用にて実現可能だ。その次世代の方法とは。

2025/07/18

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

富士通株式会社

製品資料

富士通株式会社

AI活用で価格を最適化、小売業界のダイナミックプライシング推進方法

リアルタイムで価格を変動させる「ダイナミックプライシング」。小売業界においてその重要性が高まっているが、導入をためらう企業は少なくない。その理由を確認しながら、課題解決策となるAI技術を活用したアプローチを紹介する。

2025/07/17

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

ServiceNow Japan合同会社

製品資料

ServiceNow Japan合同会社

生成AI活用を社内全体で推進し、生産性向上やビジネス変革につなげる方法とは?

生成AIのビジネスにおける活用を検討する際には、実際に自社のどのような業務領域に、どのような形で導入するかを考慮する必要がある。本資料では、生産性向上につながる生成AI戦略について詳しく解説する。

2025/07/17

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

アルテリックス・ジャパン合同会社

製品資料

アルテリックス・ジャパン合同会社

待ったなしのサプライチェーン変革、鍵となるAI・機械学習の活用ガイド

サプライチェーンは市場の大きな変化と、自社IT環境における山積する課題に直面している。本資料ではその背景を考察しつつ、AIを活用したアプローチで、サプライチェーン変革を成功に導くデータインサイト実現の方法を解説する。

2025/07/16

カテゴリ:
ERP
SCM

アルテリックス・ジャパン合同会社

製品資料

アルテリックス・ジャパン合同会社

AIを活用してより良いインサイトを獲得、「AI対応データ」を準備する方法

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。

2025/07/16

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

アルテリックス・ジャパン合同会社

製品資料

アルテリックス・ジャパン合同会社

「AI×データ分析の自動化」がマーケティングにもたらす効果とその実践方法

マーケティングにおいて競合他社に勝っていくためにはデータ活用がキーになるが、そのベースとなるデータ分析にかけられる時間や人的リソースには限界がある。そこで注目したいのが、AIを活用したデータ分析の自動化だ。

2025/07/16

カテゴリ:
CX
マーケティング/営業

株式会社日立システムズ

製品資料

株式会社日立システムズ

生成AIを用いたサイバー攻撃が出現、進化する攻撃手法と対応方法を徹底解説

生成AIのビジネスへの適用が加速しているが、一方でサイバー犯罪・攻撃に利用されるケースも増えてきた。そこで、生成AIを用いたサイバー犯罪・攻撃の進化について深く掘り下げるとともに、これらの対処方法についても解説する。

2025/07/15

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

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