生成AI活用はどう進める？ 分析業務を変える4つのアプローチを解説
ビジネスにおいて大きな可能性を秘める生成AIだが、その活用を推進するには「どのような業務に適用するのか」「どう実装を進めるのか」を理解した上で、検討する必要がある。分析業務での活用に焦点を当て、4つのアプローチを紹介する。
2025/07/30
- 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
IT製品導入に関する技術資料を多数掲載 ホワイトペーパーダウンロードセンター
「AI／機械学習／ディープラーニング」の検索結果一覧（10ページ目）
「エンタープライズAI」／「AI／機械学習／ディープラーニング」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」／「AI／機械学習／ディープラーニング」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。
検索体験と結果の質をどう高める？ ユーザーに喜ばれる検索体験を実現する方法
ビジネスにおいて、検索体験およびその結果の質の向上が重要なテーマとなっている。顧客はもちろん、自社の従業員に対しても、実用的な答えをより迅速に、手間なく入手できる環境の整備が求められている。
2025/07/25
- 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
データベースをモダナイズし、生成AIを最大限に活用する方法とは？
生成AIの活用にはデータベースが重要となるが、従来のデータベースは最新テクノロジーに対応できないなどの課題がある。本資料では、データベースをモダナイズし、生成AIを用いてビジネスイノベーションを生み出すための方法を探る。
2025/07/25
- 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
会議ツールにとどまらない「Zoom」の活用方法、生成AI機能で解決できる課題とは
昨今、オンライン会議ツールのZoomをコラボレーションツールや情報集約基盤として活用する動きが広がっている。これらの取り組みを支えているのが、生成AI技術を活用したアシスタント機能だ。どのような使い方ができるのか詳しく解説する。
2025/07/24
- 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
システム運用業務の負荷を軽減、「AIエージェント」を100％機能させる方法
システム運用業務の負荷を軽減するため、「AIエージェント」に期待する企業・組織は少なくない。しかし、実際に活用する際には、事前のデータ蓄積が必要な上、人が意思決定・アクションを行うべきケースもあることを理解しておきたい。
2025/07/24
- 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
モダンなシステム運用への転換が求められる中、AIエージェントが果たす役割とは
昨今のビジネス環境では、AIと自動化によるモダンなシステム運用への転換が求められている。実際の調査結果によれば、運用担当者や経営幹部の多くが、自動化の中核を担う技術として「AIエージェント」に注目していることが分かった。
2025/07/24
- 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
製造業の課題を「データとAI」で解決、データドリブン変革の現実解とは
製造業が直面しているさまざまな課題を克服する上で、「データとAIの活用」は重要な鍵となる。本資料では、この取り組みが製造業の変革にどれほど重要なのかを明らかにするとともに、具体的なアプローチを解説する。
2025/07/24
- 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による設計業務の変革、属人化や継承課題への実践的アプローチとは？
人材不足、対応要件の複雑化、蓄積された設計資産の活用などの課題を抱える製造業の設計現場では、属人的な業務スタイルが限界を迎えつつある。こうした課題の解決策として生成AIを活用した実践的な変革アプローチを紹介する。
2025/07/24
- 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
SB C&S本気の生成AI導入、「全社利用率70％」を達成させた秘訣とは？
生成AIのビジネス活用には、既存サービスを利用する方法と、生成AIツールを自社開発する方法がある。その後者の好例として、自社ビジネスに適したAIチャットツールを、あるクラウドサービスを活用して開発したSB C&Sの事例を紹介する。
2025/07/23
- 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の精度を左右する“追加学習データ”作成で陥りがちな課題と解決策
インストラクションチューニングは、生成AIの応答精度を向上させるために重要なステップだが、その学習データを作成する際は、設計面／実務面／運用面で課題が発生しやすい。本資料では、現場でよくある課題と解決策について解説する。
2025/07/23
- 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
「エンタープライズAI」に関連するカテゴリ