従来型AIインフラでは対応できない？ AI推論時代に必要なエコシステムとは
AIは今、次の段階へ進み、推論によって価値を生み出す時代に入った。インフラも次世代に対応しなければならないが、日本企業はPoCで止まりやすく、短時間での本番稼働が得意とはいえない。本資料では、そのソリューションを紹介する。
2026/03/05
- 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（13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。
大規模AIニーズに対応できるか、ベンチマークでNVIDIA GH200の可能性を探る
AIモデルの大規模化が進み、GPUでもメモリ不足で処理できないケースが多くなった。ただ、CPUのメモリをGPUメモリのように活用できれば、より少ないリソースでAIモデルを動作させることが可能になる。ベンチマークで、その可能性を探った。
2026/03/04
- 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
AI活用における“無視できない問題” データ戦略とAI戦略の不整合への対処法は
多くのAIプロジェクトがデータの断片化や鮮度の低下で失敗する中、メタデータの統合でリアルタイムなデータへのアクセス性を確保する「論理データ管理」が提唱されている。その概要と具体的ソリューションについて、事例を交えて紹介する。
2026/02/27
- 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活用で直面する課題に「論理データ管理」が効く理由
2025年は生成AIが実験段階から経済的価値の創出へと移行した転換点といえるが、実質的な価値創出に至っている企業はわずかというのが現状だ。その背景には、多くの組織が膨大なデータ量に対応できる基盤の構築に苦戦していることがある。
2026/02/27
- 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
製造業において、AI／機械学習の活用を現場で機能させる5つのユースケース
今日の製造業は競争に勝ち抜くため多様な要求に直面している。近年では、AIや機械学習の活用に加え、オブザーバビリティの重要性も高まる。本資料ではセキュリティとオブザーバビリティを統合したプラットフォームの活用例を紹介する。
2026/02/26
- 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
AI活用によるエンドツーエンドのサプライチェーン可視化で、損失や遅延を防ぐ
「サプライチェーン全体の最適化」「ダウンタイムの防止」「トラブル対応」などの観点から、サプライチェーンをエンドツーエンドかつリアルタイムに可視化することが求められている。その実現に役立つのは機械学習とAIだ。
2026/02/26
- 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
【SOC・IT運用向け】生成AIとエージェンティックAIによくある5つの誤解
ビジネスにおけるAI活用が加速する中、生成AIやエージェンティックAIに対する誤解も広がっている。本資料では、SOCやIT運用部門向けに、主な5つの誤解とその真相を解説するとともに、AI活用を高度化するための方法を紹介する。
2026/02/26
- 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
ユーザーの問いを基に修復の道筋を提示、AI駆動型オブザーバビリティの実力とは
システムの複雑化が進むにつれ、次にどこにどのような問題が発生するのかが予見しづらくなっている。そこで注目されているのが、AI駆動型オブザーバビリティだ。特にエージェント型AIの登場以降は大きな進化を遂げているという。
2026/02/24
- 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
AI活用でSOCのスピードと効率を向上、AI時代に対応するための6つの実践ポイント
SIEMやSOARといった先進的なセキュリティプラットフォームには、AIを利用する機能が搭載されており、SOCの変革への貢献が期待されている。そうした機能を活用して、SOCの効率化を実現するための6つのポイントを解説する。
2026/02/24
- 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
「データ＋AI」速習ガイド：7つの業界別に実践的活用方法を解説
生成AIは実験段階を超え、すでに多くの企業で実用化が進んでいる。一方で、AI活用を支えるデータの課題に直面する企業も少なくない。本資料では、AI活用の現状と課題を整理し、7つの業界の事例を通じて有効な解決策を紹介する。
2026/02/20
- 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