製造業の研究開発部門における文書検索・分析を効率化する方法とは？
製造業の研究開発部門においては情報収集も主要業務の1つだが、「必要な社内文書をすぐに見つけられない」といった悩みも聞かれる。そこで検索エンジンと生成AIを組み合わせた、文書の検索・分析システムに注目したい。
2024/09/24
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「エンタープライズAI」の検索結果一覧（20ページ目）
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レガシーアプリのモダナイゼーションの進め方、現状からAI活用のポイントまで
多くの企業が取り組みを進めているレガシーアプリケーションのモダナイゼーション。しかし、それを実現するにはさまざまな課題があるという。本資料では、その現状や課題に加えて「メリット」「AIを活用した効率化のポイント」を解説する。
2024/09/20
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AIの高速性を追求、エッジに近い場所でAI推論を走らせる方法とは？
AIアプリケーションの高速性をさらに追求するには、エンドユーザーやエッジに近い場所でAI推論を走らせる必要がある。しかし現状では、ハードウェアやコンピューティングリソース、技術的な制約から、それは難しい状況にある。
2024/09/18
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無限の可能性が開く瞬間：AIが実現する革新的ワークマネジメントの全貌とは
多様な業種が垣根を超えてプロジェクトを組むことが増えている現在、チームをまたいで仕事を計画し、管理することが求められている。そこで注目したいのが、AIを搭載したワークマネジメントプラットフォームだ。
2024/09/17
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優れたAIモデル基盤をオンデマンドで利用可能に、この技術的背景に迫る
AIが身近になり、そのユースケースも拡大している。優れたAIモデルを構築するためにはハイエンドなコンピューティング環境が必要というのがこれまでの通説だったが、昨今では、この常識を打破するサービスが登場しているという。
2024/09/13
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企業が注力すべき8つの領域とは？ データ活用で組織全体の機能を変革する方法
高度な分析、機械学習、AI、生成AIなどを活用して、ビジネスにデータを生かそうという動きが活発化している。ここでは、変革に際して最適な8つの領域を提示し、具体的なソリューションを絡めたアプローチ方法について解説する。
2024/09/12
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生成AI時代のデータ基盤、データから価値を引き出すための3つのポイントとは
データドリブンな組織を志向する企業は多いが、思ったようにデータを活用できている企業はそう多くはない。資料では、この理由を掘り下げるとともに、データから価値を引き出すための3つのポイントについて解説する。
2024/09/12
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データから高い価値を引き出す、生成AI時代に求められるデータ戦略とは？
データはビジネス意思決定の中心にある。しかし、データから十分にその価値を引き出せている企業はそう多くない。今後、生成AIがビジネスに深く関与してくることを考えると、企業はどのようなデータ戦略を構築すればよいのだろうか。
2024/09/12
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基盤モデルを活用したデータ戦略で、生成AIのポテンシャルを引き出すには
生成AIは今後、年間2.6～4.4兆米ドルの経済効果をもたらすと予想されている。しかし、企業が生成AIの価値を最大化させるためには、自社のニーズに合致した適切なデータ戦略が必要だ。そのカギとなるのが、「基盤モデル」だ。
2024/09/12
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334人の最高データ責任者（CDO）調査に見る、生成AI活用で抱える課題とは？
生成AIの登場により、データの重要性はますます大きくなった。生成AI時代を迎え、企業はビジネスとデータの関係をどう捉えているのだろうか。それを理解するために、334人の最高データ責任者（CDO）を対象とした調査結果を見ていこう。
2024/09/12
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