AIインフラの課題を一掃、“手のひらサイズのスーパーコンピュータ”の実力
AIのビジネス利用が加速する中、AIインフラにおけるさまざまな課題が顕在化している。そこで本資料では、このような課題を一掃し、クラウドに依存せず、手元で高度なAI処理を行えるようにするスーパーコンピュータを紹介する。
2025/12/08
AIのビジネス利用が加速する中、AIインフラにおけるさまざまな課題が顕在化している。そこで本資料では、このような課題を一掃し、クラウドに依存せず、手元で高度なAI処理を行えるようにするスーパーコンピュータを紹介する。
2025/12/08
これまでクラウド側で行われていたAI処理を、オンデバイスへと移行する動きが進んでいる。そこで注目されているのが、「AI PC」だ。AI PCはAI処理に特化した性能に加え、セキュリティ、電力効率、運用コストの面でも大きな利点を持つ。
2025/12/08
今やAIはビジネスにおいて必須のツールとなりつつある。多くの企業が成果を上げている一方、導入を検討する企業からは事例を参考にしたいとの声も寄せられている。そこで、生成AI・LLMアプリの代表的な利用例をランキング形式で紹介する。
2025/12/08
生成AIの活用が進む中でも営業部門では「一般的な情報しか出力されない」「業務に組み込みにくい」といった課題が残っている。本資料では、生成AIとノーコード開発基盤を組み合わせ、営業現場の生成AI活用を加速させる方法を解説する。
2025/12/05
AI活用が進む一方で、企業ではデータのサイロ化や前処理の負荷増大が課題になっている。本資料では、構造化/非構造化データを一元管理し、AI活用を支える次世代型データベース基盤の特徴を紹介する。
2025/12/05
AIエージェント導入が加速する一方、現場に寄り添わない導入により定着率や成果面で課題を抱えるケースが多いという。真の定着を実現するには、システム利用者だけでなく、運用管理者も含めた全員に配慮した「現場ファースト」が不可欠だ。
2025/12/05
製造現場では人手不足と熟練者減少が深刻化しているが、特に設備保全の品質とスピードをどう維持するかが課題となっている。この解決には生成AIを利用したアプローチが有効だ。豊富な活用事例からその効果を探る。
2025/12/05
DX推進やCX向上、脱炭素・循環型社会の実現と、いま企業にはさまざまな取り組みが求められている。その中で企業のAI活用も急拡大しているが、AIを最大限活用できるインフラを自社のリソースのみで構築するには多くの課題がある。
2025/12/04
生成AIや機械学習の活用が加速する中、「AIのためのインフラ整備」は企業競争力を左右する重要な要素になった。ただ、その構築には技術・運用面などの課題も多い。自社だけでは対応が困難なこれらの壁をどう乗り越えればよいのか。
2025/12/04
ある調査によると手動によるネットワーク操作は、65%に上るという。ネットワークの構成やトラブルシューティングといった手動に頼っている部分をAIによって自動化すれば、運用の効率化が可能だ。本資料では、その実現方法を解説する。
2025/12/04
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