営業部門における「非商談時間の削除」を実現した、freeeのAI活用方法
営業部門として成果を挙げながら、部門そのものを強化するという難しいミッションに取り組んできたfreee。同社ではこれらの目的を達成すべく、AI機能を搭載した会話型インテリジェンスソフトウェアを導入することになった。
2024/03/22
- 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
IT製品導入に関する技術資料を多数掲載 ホワイトペーパーダウンロードセンター
「AI／機械学習／ディープラーニング」の検索結果一覧（38ページ目）
「エンタープライズAI」／「AI／機械学習／ディープラーニング」の資料は、無料でダウンロードが可能です。「エンタープライズAI」／「AI／機械学習／ディープラーニング」の比較・検討は ホワイトペーパー ダウンロードセンター をお使い下さい。
OpenAIを社内ナレッジと連携、Microsoft Azure上でAI活用を最大化する方法
生成AIのビジネス活用が進んでいるが、その効果をさらに向上させるには、社内ナレッジとの連携が必要になる。「Azure OpenAI Service」であれば連携も容易だが、まずはPoC（概念実証）環境で試したい。その方法を紹介する。
2024/03/21
- 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
【検証レポート】CDI技術でGPUのスケーラビリティはどう変わるのか？
機械学習においてGPUが果たす役割は大きい。そこで従来とは一線を画す次世代技術「CDI」（Composable Disaggregated Infrastructure）を採用した場合、GPUの数に応じて、機械学習のパフォーマンスがどう向上していくのかを検証した。
2024/03/19
- 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
AIを左右するGPU間通信性能、次世代技術「CDI」の検証で見えた新基準とは
機械学習を左右する要素の1つに、サーバのGPU間通信性能がある。次世代技術「CDI」（Composable Disaggregated Infrastructure）により、GPUを複数サーバの共有プール化できるPCIeボックスと、従来のサーバ内蔵GPUの性能評価を行った。
2024/03/19
- 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
AIが“従業員体験の向上”に最大限の効果を発揮する理由と活用のポイント
AIの活用で得られる効果はさまざまだが、特に従業員体験に関しては最大のゲームチェンジャーとなる可能性を秘めている。活用のポイントはどこにあるのか、経営幹部の考え方や複数の調査レポートを通じ、成功へのヒントを探る。
2024/03/18
- 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
「AI活用」で出遅れ、今から成功をつかむために何から取り組むべきか
DX推進、中でもAI活用に関心を寄せる企業は多いが、大企業以外では取り組みの「出遅れ」が目立つようだ。標準的なアプローチがないように見えるDXだが、しっかりとした手順を踏めば今からでも成功への道筋は見えてくる。
2024/03/18
- 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
ITリーダーへの調査で分かった、「インフラへのAI機能の導入」の実態と成果
デジタルインフラへの投資が加速する中、特に重視されているのがAIの導入だ。ITリーダーを対象にした最新の調査結果から、AIを活用した“インテリジェントインフラ”の実現に向けた取り組みの進捗状況が見えてきた。
2024/03/12
- 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
社内データ漏えいを防ぎ、自社専用のセキュアなChatGPT環境を構築するには
生成AIへの注目度が高まるにつれて、企業がビジネスでの活用を検討するケースも増えてきた。数ある生成AIの中でも特に注目されているのがChatGPTだが、SaaS版をそのまま利用するとデータセキュリティ上の問題があると指摘される。
2024/03/08
- 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
ChatGPTベースの生成AIサービスの比較表から探る、自社に最適な製品の選び方
生成AI活用が広がる中、多くの企業が最初に興味を持つのが「ChatGPT」だろう。しかし、市場にはChatGPTをベースにしたさまざまなサービスが登場しており、どれを選べばよいのか分からないという企業も多い。その解決策を解説する。
2024/03/08
- 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
用途開発の成功に欠かせない「情報」を効率的に収集する方法
自社の既存技術を生かした「用途開発」が注目されているが、行うに当たっては3つの課題が立ちはだかる。本動画では、それらの課題を解説した上で、解決の土台となる「情報」を効果的に収集するための方法を紹介する。
2024/03/05
- 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
「エンタープライズAI」に関連するカテゴリ