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「エンタープライズAI」の検索結果一覧(29ページ目)

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アイティメディア広告企画

技術文書・技術解説

アイティメディア広告企画

AI活用基盤にクラウドを選ぶこれだけの理由と企業がはまる“落とし穴”とは

企業におけるAI活用基盤の整備が急務となっている。そのAI活用基盤の最有力候補となるのが「クラウドサービス」だ。では、AI活用基盤としてクラウドを選ぶ理由はどこにあるのか。そこに“落とし穴”はないのか。

2025/09/04

カテゴリ:
クラウド
クラウドコンピューティング

オリックス株式会社

製品資料

オリックス株式会社

生成AI-OCRでバックオフィス業務改革、その活用メリットとは?

ビジネスにおける生成AI活用が広がる中、生成AI-OCRの活用でバックオフィス業務改革を実現するケースが増えてきた。従来のOCRとの違いを確認しながら、指定項目抽出機能を搭載した生成AI-OCRを取り上げ、導入メリットや特徴を紹介する。

2025/09/03

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

事例

株式会社ナレッジコミュニケーション

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

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

日立ヴァンタラ株式会社

製品資料

日立ヴァンタラ株式会社

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

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

アイティメディア広告企画

技術文書・技術解説

アイティメディア広告企画

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

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 WORK WELL

製品資料

株式会社USEN WORK WELL

生成AIを導入したのに効果が出ないのはなぜ? 適切な活用シーンを見極めるコツ

生成AIがもたらすメリットは既に広く知られているが、実際に導入した企業からは、思ったような成果が挙がっていないという声もよく聞かれる。適切な活用シーンを見極め、安全かつ効果的に生成AIを導入/運用するには、どうすればよいのか。

2025/08/27

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

ServiceNow Japan合同会社

製品資料

ServiceNow Japan合同会社

調査で見えた生成AI活用の実態、課題解決の鍵は「AIプラットフォーム」の導入

ビジネスにおける生成AI活用が進む中、多くの企業がPoC(概念実証)から本番環境への移行に課題を抱えている実態が明らかになった。その解決策の1つである「AIプラットフォーム」の必要性や導入価値について解説する。

2025/08/19

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

オーティファイ株式会社

事例

オーティファイ株式会社

ソフトウェア開発のテストはこう乗り越える、8社の事例に学ぶ課題解決のヒント

ソフトウェア開発における「テスト」では、コストを抑えながら迅速に対応することが求められる。人材やスキルが不足していても、品質の確保は怠れない。本資料では、このような課題に企業がどのように向き合い、解決したかを紹介する。

2025/08/12

カテゴリ:
システム開発
テスト/デバッグ/チューニングツール

SB C&S株式会社

製品レビュー

SB C&S株式会社

「AI駆動開発」で実現する開発高速化とセキュリティ強化、実践のポイントは?

AIをソフトウェア開発のあらゆるプロセスに活用し、開発の高速化やセキュリティの強化を実現する「AI駆動開発」。先進的な企業の事例を通じて、AI駆動開発の現在地を解説するとともに、その実践において取り組みたいポイントを紹介する。

2025/08/08

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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