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「エンタープライズAI」の検索結果一覧(4ページ目)

「エンタープライズAI」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」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。

758件(31〜40件を表示しています)

ServiceNow Japan合同会社

市場調査・トレンド

ServiceNow Japan合同会社

AIを活用したビジネス変革:調査結果に見る銀行業界の現状と変革実現の鍵

AIを活用したビジネス変革の必要性が高まる中、銀行業界でもその対応を迫られている。変革をリードしている組織では、どのように取り組みを進めているのだろうか。1125人を対象に行った調査を基に、変革の現状と変革実現の鍵を探る。

2025/04/14

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

市場調査・トレンド

ServiceNow Japan合同会社

1248人の調査で分かった、DXに成功した行政機関が実践しているアプローチ

行政機関でもデジタル化が進んでいるが、成果が出る機関と成果が出ない機関で明確な差が出ているという。成果が出ている機関は、どのような取り組みを進めているのか。1248人を対象にした調査の結果をもとに、詳しく解説する。

2025/04/11

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

Absolute Software株式会社

製品資料

Absolute Software株式会社

エンドポイントが攻撃対象になるケースが増加、リスクを回避するための方法とは

世界のPC出荷台数が増加するにつれ、エンドポイントが攻撃対象になるケースも増えるとされている。2024年に実施された調査では、エンドポイントの3つの重大なリスク要因が明らかになった。これらのリスクを回避するための方法を探る。

2025/04/10

カテゴリ:
セキュリティ
エンドポイントセキュリティ/EDR/EPP

日本オラクル株式会社

市場調査・トレンド

日本オラクル株式会社

AIセンターオブエクセレンスを成功させる、3つのベストプラクティスとは?

センターオブエクセレンス(CoE)は、組織の構築手法としてかなり以前からあるが、AI導入の取り組みが重視される昨今、注目されるようになってきた。そこで、AI CoEを成功させるためのステップと、ベストプラクティスを紹介する。

2025/04/10

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

株式会社Helpfeel

製品資料

株式会社Helpfeel

従来RAGのリスクを克服、ハルシネーションを起こさない“進化系RAG”とは?

生成AIのビジネス活用が進む中、FAQなどの回答精度を高めるRAGへの注目度が高まっているが、誤回答のリスクもあり現場からは活用しづらいという声が聞こえてくる。その解決策として期待される“進化系RAG”について解説する。

2025/04/10

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

株式会社Helpfeel

製品資料

株式会社Helpfeel

問い合わせ対応の負荷を軽減、効果的な「社内FAQ」を整備・運用する方法

社内問い合わせ対応の負荷を軽減すべく、多くの企業がFAQを整備しているが、このメリットを享受できていない企業も多い。社内問い合わせの現状や課題を確認しながら、FAQづくりのポイントや効果的な運用方法を紹介する。

2025/04/10

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

日本ヒューレット・パッカード合同会社

市場調査・トレンド

日本ヒューレット・パッカード合同会社

AIの概念実証から本番環境への移行が難しいのはなぜ? 解消に導く方法を解説

多くの企業で生成AIの導入が加速している。しかし、AIの概念実証(PoC)パイロットが本番環境に移行できず、期待していた成果を得られていないという企業も少なくない。効果的な活用を進めるためには、どうすればよいのだろうか。

2025/04/09

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

日本ヒューレット・パッカード合同会社

製品資料

日本ヒューレット・パッカード合同会社

宇宙の計画や天然資源の保護にAIはどう役立っている? 4つの事例で学ぶ実態

世界中への食料の安定的な供給、野心的な宇宙計画、天然資源の保護など、従来は達成不可能だと思われてきた目標は、AIの進化と、膨大なデータの活用により、かつてないほど実現に近づいている。その実態を、4つの事例を基に探る。

2025/04/09

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

日本ヒューレット・パッカード合同会社

市場調査・トレンド

日本ヒューレット・パッカード合同会社

AIで懸念される二酸化炭素量排出量の急増、サステナブルな戦略をどう進める?

AIの爆発的な成長は、コンピュートリソースとストレージリソースのニーズを急増させ、結果として二酸化炭素排出量を急増させている。この課題に対処するためには、サステナブルなAI戦略の構築が必要だ。本資料でそのヒントを解説する。

2025/04/09

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

日本ヒューレット・パッカード合同会社

製品資料

日本ヒューレット・パッカード合同会社

HPEとNVIDIAが連携、AIインフラ構築を劇的にスピードアップする注目の手法とは

AIを本番環境で運用する際は、データ管理やコストの観点から、パブリッククラウドではなくオンプレミスでの運用を望む企業が多い。しかしその際は、専門知識やインフラ整備が必要となる。この問題を解決するには、どうすればよいのか。

2025/04/08

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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