AIやMLワークロードを民主化し、全ての環境で開発を加速させる方法とは
生成AIアプリに対するニーズがかつてないほど高まっているものの、開発の現場では新技術がリリースされるたびに、その対応に忙殺されているのが現状だ。こうした状況を打開すべく、AI/ML開発の主要フレームワークの統合が実現した。
2025/03/11
- 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
生成AIアプリに対するニーズがかつてないほど高まっているものの、開発の現場では新技術がリリースされるたびに、その対応に忙殺されているのが現状だ。こうした状況を打開すべく、AI/ML開発の主要フレームワークの統合が実現した。
2025/03/11
生成AIへの投資が拡大し、技術革新が進む中、開発者には考慮すべき幾つかの課題が押し寄せている。本資料では、「生成AIワークロードの効率的な実行と規模の拡大」をはじめとする4つの課題を解説した上で、その解決策を紹介する。
2025/03/11
現在のカスタマーサービスやフィールドサービスは、顧客と顧客対応にあたる従業員の双方を疲弊させがちで、体験と満足度を高められない残念な状況にある。原因はどこにあり、どうすれば解決できるのか。鍵は生成AIの活用にある。
2025/03/10
RAGは、ユーザーの質問に関連するデータを外部情報から検索し、生成AIが参照して回答する仕組みを指す。事前学習データにない情報を活用できる点が大きな魅力だが、一方で業務に使用される文書では回答精度が低くなりやすい課題もある。
2025/03/07
企業は顧客に対して、より優れた製品・サービスを低コストで提供することが求められている。その課題解決の一助になるのがAIであると期待されているが、単に現状のITアーキテクチャの中にAIを無計画に導入しても良い結果は得られない。
2025/03/07
AIへの関心が高まる一方、早く使いこなさなければ後れを取るといった誤解も広がっている。AI活用に踏み出したばかりの企業には多数の不安が生じるが、その多くに対処法がある。AIプロジェクトをコントロールする術を学んでおこう。
2025/03/06
銀行業界はアプリのモダナイゼーションを進める上で特有の課題を抱えているが、生成AIは、この課題を解決する機能を備えている。生成AIの活用により、継続的なモダナイゼーションを実現するとともに、戦略的成果を挙げる方法を探る。
2025/03/06
近年、多くの企業が生成AIに注目して積極的に投資を行っている。しかし、投資収益率(ROI)が明確ではないという課題もある。生成AIに対する投資から生み出される価値を最大化し、ROIを向上させるためにどうすればよいのか。
2025/03/06
AIに関しての実験・試行段階が多かった2024年が終わり、2025年はより具体的な価値を得るため、拡大・最適化に乗り出す企業が増えていくだろう。本資料では、AI活用で他社に差をつけるためにリーダーが知っておきたいトレンドを紹介する。
2025/03/05
急速に進化する生成AIの登場以降、技術進化のペースに合わせてビジネスの形を変化させることは難しくなっている。この時代、企業のCTO/CIO/CDOといったテクノロジーリーダーたちは、自社のビジネスにどう関わっていけばよいのか。
2025/03/05
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