AIは「生成」から「エージェント」へ、動画で学ぶエージェントシステム構築
生成AIの登場により世界中でAIが注目を集め、その進化形である「エージェントAI」時代へと急速に移行しつつある。AIエージェントは反復的で時間のかかるタスクの自動化にとどまらず、新たなデジタル労働力として大きく期待されている。
2025/09/16
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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（22ページ目）
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「業務特化型AI」の基盤をオンプレミスに構築する際に直面しやすい課題と解決策
自社のビジネスに特化したデータを利用する「業務特化型AI」のための基盤をオンプレミスに構築するケースが増えている。しかし、構築に当たっては課題も多い。本動画では、構築時に直面しやすい6つの課題とその解決策を紹介する。
2025/09/12
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オンプレミスに生成AI基盤を構築、技術面／運用面で直面する4つの課題と解消策
近年、生成AIのビジネス活用に向けて、基盤をクラウド上に構築する形が一般的になりつつある。一方で機密性の高いデータをクラウドに置くことに対しては、セキュリティ上の懸念も残る。この状況をどう解消すればよいのか。
2025/09/12
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ECサイトを構築した後も残る「FAX注文」、AI-OCRとの連携でどう解決する？
取引先との受発注をFAXからECサイトに切り替えたものの、取引先の都合でFAX注文が残り、二重入力の手間や人的ミスの発生といった課題が発生しているケースは多い。その解決策として、AI-OCRを使ったECサイトとの連携について紹介する。
2025/09/11
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AIエージェント実践ガイド：基本概念からユースケース、克服すべき課題まで
意思決定や計画、行動を自律的にこなす「AIエージェント」に対する関心が高まる一方、実装に向けては、データの正確性やアクセスの制御など、多くの課題が立ちはだかる。その解決策や、代表的なユースケースなどについて、詳しく解説する。
2025/09/10
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RAGを活用したAIアシスタントをどう構築する？ 高い計算要件を満たす方法
検索拡張生成（RAG）の登場により、チャットbotはインテリジェントなAIアシスタントへと進化した。一方、RAGのメリットを最大化するには、高い計算要件や、データ管理の複雑性といった課題をクリアする必要がある。その方法とは？
2025/09/10
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中国製AI「DeepSeek」に冷や水を浴びせた“生成AIの脆弱性”とは？
中国発の生成AI「DeepSeek R1」が注目を集めた一方、あるセキュリティベンダーはDeepSeek R1に特定の脆弱性があることを明らかにした。その具体的なリスク、企業が生成AIを導入する上で気を付けるべきポイントとは何か。
2025/09/08
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美容業界DXの先進事例：ミルボンが生成AI導入をスムーズに実現できた理由とは
ビジネスシーンでの生成AI活用が広がっている。生成AIの導入を成功に導くためには、外部パートナーのサポートを受けながらプロジェクトを進めることも一手だ。ミルボンの事例をもとに、パートナー支援の重要性や効果を探る。
2025/09/02
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先進AI基盤を徹底解剖：生成AIがさらに大きなビジネスメリットを生み出す仕組み
オンプレミスとクラウドの両方にあるデータを生成AI基盤で効率的に利用できるようになれば、生成AIはさらに大きな効果を生み出す。その実現のポイントを2024 Japan AWS Top Engineersなどの受賞歴を持つ生成AIアンバサダーが解説する。
2025/09/01
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クラウドか、オンプレミスか？ AI時代のインフラに求められる要件とは
AI導入の成否は、その土台となるインフラに左右されると言っても過言ではない。企業がAIモデルの性能を最大限に引き出すために、インフラ構築時に検討すべきポイントを体系的に解説する。
2025/09/01
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