AI技術が進化する中で企業に求められる対策とは？ 5つの領域から解説
生成AIの登場によって企業や個人の知識活動は大きく変化した。一方で規制への対応や透明性の確保などが重要な課題になっている。本資料では、今後10年を見据え、AI技術がどのように進化し、企業にどのような対策が求められるのか解説する。
2025/05/16
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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（25ページ目）
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生成AIの導入をシンプル化／高速化する、ターンキー型のプラットフォームとは？
生成AIは企業の競争力を左右する技術として注目を集めているが、その導入にはデータ準備をはじめ、多くの課題が立ちはだかる。こうした中、注目を集めているのが、HPEとNVIDIAが提供するターンキー型のプラットフォームだ。
2025/05/16
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AI活用を成功させるカギ、「インテリジェントなデータ管理」の実現方法とは？
AI活用に必要なデータだが、日々生成されるデータの量が急増し、あらゆる場所に分散する今、複雑なクラウド環境でそれらのデータをどのように管理すべきかに悩む企業は多い。この問題を解消する、インテリジェントなデータ管理の方法とは？
2025/05/15
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初めてのAIユースケースを軌道に乗せる、6ステップで進める戦略的アプローチ
AI活用を小規模なパイロットプロジェクトから始める企業は多いが、それを成功させ本格的な活用につなげるには、戦略的なアプローチが必要となる。初めてのAIユースケースを軌道に乗せるために知っておきたい、6つのステップを解説する。
2025/05/15
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自社のデータをAI対応に、ハイブリッドクラウドでのデータ作成／管理の最適解は
予測の精度と信頼性の向上、ワークロードの高速化といった、AIのメリットを引き出すには、まずデータを「AI対応」にする必要がある。それを実現するために押さえておきたい、データ作成や管理のポイントを解説する。
2025/05/15
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開発や分析の多様なニーズに応えながら、組織全体にAIを導入する方法とは？
AIを使ったイノベーションの推進が期待されているが、組織全体にAIを導入するためにはいくつかの課題を解消することが必要だ。開発や分析を担うエンジニアやデータサイエンティストのニーズに応えながら、組織全体にAIを導入する方法とは？
2025/05/15
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AI活用を加速させる、スーパーコンピューティングの実力
AI活用には処理スピードが重要となる。特に、大規模言語モデルのトレーニングでは、長期的に稼働できる強力なコンピュート性能も求められる。そこで注目したいのが、AIモデルのトレーニングを加速させるスーパーコンピューティングだ。
2025/05/15
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AIの概念実証から本番環境への移行が難しいのはなぜ？ 解消に導く方法を解説
多くの企業で生成AIの導入が加速している。しかし、AIの概念実証（PoC）パイロットが本番環境に移行できず、期待していた成果を得られていないという企業も少なくない。効果的な活用を進めるためには、どうすればよいのだろうか。
2025/05/15
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宇宙の計画や天然資源の保護にAIはどう役立っている？ 4つの事例で学ぶ実態
世界中への食料の安定的な供給、野心的な宇宙計画、天然資源の保護など、従来は達成不可能だと思われてきた目標は、AIの進化と、膨大なデータの活用により、かつてないほど実現に近づいている。その実態を、4つの事例を基に探る。
2025/05/15
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AIで懸念される二酸化炭素量排出量の急増、サステナブルな戦略をどう進める？
AIの爆発的な成長は、コンピュートリソースとストレージリソースのニーズを急増させ、結果として二酸化炭素排出量を急増させている。この課題に対処するためには、サステナブルなAI戦略の構築が必要だ。本資料でそのヒントを解説する。
2025/05/15
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