生成AIと自動化のメリットを最大化するために、組織が取り組むべきこととは
今やあらゆるテクノロジートレンドの中心となった生成AIと自動化だが、戦略なく導入しても期待していた成果を得ることはできない。これらのテクノロジーのメリットを最大化するために、組織は具体的にどう取り組むべきだろうか。
2025/03/19
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生成AIで設備の点検保守はどう変わる？ 効果を最大化するための戦略
生成AIは、フィールドサービス業務にも大きなメリットをもたらすといわれている。資産や機器の分析、作業指示書の作成といったオペレーションを、AIがどう変えるのか。またその効果を最大化するには、どうすればよいのか。
2025/03/19
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AI自動翻訳の訳出精度が劇的に向上する「10のテクニック」とは
AI自動翻訳の精度は年々向上しているが、正しい翻訳結果を得るには、その特性を理解した上で適切に原文を作成する必要がある。初級編から上級編まで、AI自動翻訳の訳出精度を劇的に向上させるための10のテクニックを紹介する。
2025/03/17
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テクノロジーエキスパートの見解から読み取る、生成AIとLLMの未来
生成AIおよび大規模言語モデル（LLM）は今、サンドボックスから実稼働へと移行しつつある。多くの企業がこのテクノロジーに期待を寄せているが、今後、生成AIとLLMはどのように進化していくのだろうか。
2025/03/13
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コーポレート機能を強化、管理部門のAI活用を促進する次世代チャットbotとは
コーポレート（経営管理）機能の重要性が高まる中、管理部門でも生成AIを活用し、業務効率化やリスク検出を目指す動きが進んでいる。しかし、正確性の担保をはじめとした課題もある。これらを解決する、次世代のAIチャットbotとは？
2025/03/12
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膨大な処理能力や電力が必要なAIワークロード、その要求に対応可能なCPUとは？
AIワークロードの実行には膨大な処理能力や電力が必要になるが、AI推論というアプローチならAIトレーニングほどのリソースを消費せず、時間やコストも抑えられる。そこでCPUが果たす役割とは、どのようなものだろうか。
2025/03/11
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組み込みデバイスにおける人物検出を可能にする、ベクトル拡張の実力
IoT開発が活発なのがイメージングの分野である。特に人工知能（AI）や機械学習（ML）を利用した人物検出などは、この代表格といえる。一方、こうしたニューラルネットワークを組み込みデバイスで処理するのは容易なことではない。
2025/03/11
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クラウドからエッジまでのあらゆる環境で、AIの性能を限界まで引き出す方法
大規模言語モデル（LLM）は、クラウドからエッジに至るあらゆる環境でAIの可能性を引き出す上で欠かせないものだが、一方で膨大な演算リソースとエネルギーも必要になる。この問題を解決し、AIの快適な利用を可能にする手段があるという。
2025/03/11
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AIやMLワークロードを民主化し、全ての環境で開発を加速させる方法とは
生成AIアプリに対するニーズがかつてないほど高まっているものの、開発の現場では新技術がリリースされるたびに、その対応に忙殺されているのが現状だ。こうした状況を打開すべく、AI／ML開発の主要フレームワークの統合が実現した。
2025/03/11
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技術革新が進む生成AI、開発者に押し寄せる4つの課題をどう解決するか？
生成AIへの投資が拡大し、技術革新が進む中、開発者には考慮すべき幾つかの課題が押し寄せている。本資料では、「生成AIワークロードの効率的な実行と規模の拡大」をはじめとする4つの課題を解説した上で、その解決策を紹介する。
2025/03/11
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