AIをコア業務に活用するなら検討したい、「プライベート生成AI環境」の構築方法
生成AIの活用が日常業務だけでなく、自社特有の情報や機密データを扱うコア業務にも広がる中、自社占有の「プライベート生成AI環境」に対するニーズが高まっている。そうした環境を構築する上での4つのポイントや、進め方を解説する。
2026/03/06
生成AIの活用が日常業務だけでなく、自社特有の情報や機密データを扱うコア業務にも広がる中、自社占有の「プライベート生成AI環境」に対するニーズが高まっている。そうした環境を構築する上での4つのポイントや、進め方を解説する。
2026/03/06
製造業DXの加速によって、IoT機器や自動化システムなど管理対象が一気に増加・複雑化したことから、従来の監視体制は限界を迎えている。本資料では、リソースの制約がある中で高可用性を実現する「オブザーバビリティ」について解説する。
2026/03/05
AI活用が本格化する中で、AI技術やデータを他国や他組織に委ねず、自らの管理下に置こうとする「ソブリンAI」の施策が進展している。そこで本資料では、ソブリンAIを前提としたインフラ整備の方向性を考えるためのヒントを解説する。
2026/03/05
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
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
システム規模の拡大や顧客ニーズの高度化により、アラート対応や通報を担当者の経験に委ねるようなインシデント管理に限界がきている。このような属人化や品質の揺らぎを解消するためには、新たな仕組みへと再設計する必要がある。
2026/03/03
セキュリティチェックシート対応に汎用AIを活用する企業が増えているものの、精度の低さや継続的な調整コストに悩まされるケースも多い。汎用AIにおける「3つの限界」と、それらを解消するためのアプローチを紹介する。
2026/03/03
システム開発はこれまでエンジニアの専権事項であり、現場の声が反映されづらいものだった。このような常識を打ち破るべく登場したのが、生成AIとノーコード開発の組み合わせによって「誰でもシステム開発」を可能にするソリューションだ。
2026/03/02
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
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
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