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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(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。

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日本アイ・ビー・エム株式会社

市場調査・トレンド

日本アイ・ビー・エム株式会社

AIで収益成長率が25%以上アップ、成功企業はどんなAI戦略を採用しているのか

企業が持続的な成長を実現するに当たり、今やAIは無視できないものとなりつつある。ただ、その効果を引き出すにはAI戦略が欠かせない。すでにAIで利益を上げているリーダーたちはどのように取り組んでいるのか、その調査結果を解説する。

2025/02/19

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

日本アイ・ビー・エム株式会社

市場調査・トレンド

日本アイ・ビー・エム株式会社

生成AI時代の厳しい競争に打ち勝つために、CEOが克服すべき6つの課題とは?

多くの企業で生成AIをビジネスに導入する動きが加速している。しかし、こうした最新テクノロジーを導入して、真のイノベーションを起こすためには、一定のリスクを取ることも必要だ。このような中で、CEOは何をすべきなのだろうか。

2025/02/19

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

株式会社ナレッジコミュニケーション

製品レビュー

株式会社ナレッジコミュニケーション

データ活用が進まない教育機関、動画で学ぶ効果的な解決策

少子化が進む中、多くの教育機関で学生確保や離脱防止が喫緊の課題となった。その対策ではデータ活用が重要だが、人材不足やデータの分散管理が障壁となり活用が進まない。そこで教育現場の事例をもとに、実践的なデータ活用法を紹介する。

2025/02/17

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

日本アイ・ビー・エム株式会社

製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

生成AIのPoCで成果が出せない? その原因とPoCをうまく進めるためのポイント

生成AIの導入を検討する企業が増加する中、PoC(概念実証)で成果を出せず導入に至らないというケースが散見される。本資料では、生成AIのPoCが失敗する原因や、PoCをうまく進めるためのポイントについて解説する。

2025/02/13

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

日本アイ・ビー・エム株式会社

市場調査・トレンド

日本アイ・ビー・エム株式会社

生成AI活用における懸念をどう解消する? 今必要なAIガバナンスの構築方法

ChatGPTの登場により、企業の生成AI活用は新たなステージに入ったともいえる。しかし、生成AIの活用には、学習データの偏りやデータの流出などいくつかの懸念がある。これらのリスクと向き合うためには、AIガバナンスの構築が必要だ。

2025/02/13

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

株式会社 USEN ICT Solutions

製品資料

株式会社 USEN ICT Solutions

Azure OpenAI ServiceとGPT-4を利用して開発、人材不足を解消する生成AIとは?

生産性向上などの効果を期待して、AI導入を検討する企業が増えている。しかし、人材不足やセキュリティなどの課題があり、なかなか導入に踏み切れないという企業は少なくない。スムーズに導入するためのヒントを探ってみよう。

2025/02/13

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

株式会社セールスフォース・ジャパン

製品資料

株式会社セールスフォース・ジャパン

AIを活用してCXを向上させたいなら絶対に外せない「3つのポイント」とは?

AIの導入は、生産性改善やイノベーション推進、CX向上など、多くのメリットを企業にもたらす。しかしその効果は、供給されるデータや、それを接続するAPIなど、さまざまな要素に左右される。特に押さえたい「3つのポイント」を解説する。

2025/02/12

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

日本アイ・ビー・エム株式会社

市場調査・トレンド

日本アイ・ビー・エム株式会社

AIアシスタントで現場の業務はどう変わる? 人事部門の成功例に学ぶ活用のコツ

人手不足が深刻化する中で、多くの企業がAI技術による業務効率化に期待を寄せている。本資料では、自然言語での指示ができるAIアシスタントに焦点を当て、どのように現場の課題を解消するのか、詳しく解説する。

2025/02/12

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

日本アイ・ビー・エム株式会社

製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

生成AI時代のデータ活用を成功に導く、「第2世代のデータレイクハウス」とは?

生成AIの台頭を機にデータ活用を推進しようとする企業が増える一方、自社データが各システムやオンプレミス/クラウド環境に散在し、手を付けられていないケースも多い。そこで注目したいのが、「第2世代のデータレイクハウス」だ。

2025/02/12

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

株式会社セールスフォース・ジャパン

製品資料

株式会社セールスフォース・ジャパン

ローコードプラットフォームを活用してAIアプリケーションを構築する方法

AIアプリの開発・活用が進むに伴い、IT部門の業務負荷が増大している。いかにIT部門の負荷を軽減し、優れた顧客体験の提供につなげるかが課題となる中、「ローコードプラットフォーム」を活用したAIアプリ構築が注目されている。

2025/02/06

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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