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「エンタープライズAI」の検索結果一覧(34ページ目)

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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

オンプレミスに生成AI基盤を構築、技術面/運用面で直面する4つの課題と解消策

近年、生成AIのビジネス活用に向けて、基盤をクラウド上に構築する形が一般的になりつつある。一方で機密性の高いデータをクラウドに置くことに対しては、セキュリティ上の懸念も残る。この状況をどう解消すればよいのか。

2025/09/12

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ecbeing

製品資料

株式会社ecbeing

ECサイトを構築した後も残る「FAX注文」、AI-OCRとの連携でどう解決する?

取引先との受発注をFAXからECサイトに切り替えたものの、取引先の都合でFAX注文が残り、二重入力の手間や人的ミスの発生といった課題が発生しているケースは多い。その解決策として、AI-OCRを使ったECサイトとの連携について紹介する。

2025/09/11

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

Snowflake合同会社

技術文書・技術解説

Snowflake合同会社

AIエージェント実践ガイド:基本概念からユースケース、克服すべき課題まで

意思決定や計画、行動を自律的にこなす「AIエージェント」に対する関心が高まる一方、実装に向けては、データの正確性やアクセスの制御など、多くの課題が立ちはだかる。その解決策や、代表的なユースケースなどについて、詳しく解説する。

2025/09/10

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

エヌビディア合同会社

製品資料

エヌビディア合同会社

RAGを活用したAIアシスタントをどう構築する? 高い計算要件を満たす方法

検索拡張生成(RAG)の登場により、チャットbotはインテリジェントなAIアシスタントへと進化した。一方、RAGのメリットを最大化するには、高い計算要件や、データ管理の複雑性といった課題をクリアする必要がある。その方法とは?

2025/09/10

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

中国製AI「DeepSeek」に冷や水を浴びせた“生成AIの脆弱性”とは?

中国発の生成AI「DeepSeek R1」が注目を集めた一方、あるセキュリティベンダーはDeepSeek R1に特定の脆弱性があることを明らかにした。その具体的なリスク、企業が生成AIを導入する上で気を付けるべきポイントとは何か。

2025/09/08

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

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

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

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