質の高いAIアプリとエージェントを構築する“AI Ready”なデータ基盤とは
AIへの要求が高まる一方、汎用（はんよう）モデルの知識には限界がある。信頼性の高いAIアプリを構築するには、基盤モデルをオペレーショナルデータベースに接続し、企業固有のデータを活用できるデータ基盤を構築することが必要だ。
2026/07/22
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「AI／機械学習／ディープラーニング」の検索結果一覧（4ページ目）
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生成AIのハルシネーションを防止 回答精度を高めるセマンティックレイヤーとは
生成AIの台頭でデータ分析が加速する一方、ビジネスコンテキストの欠如によるハルシネーションが課題となっている。このリスクを回避し、AIの回答精度を高めるための鍵が、データにビジネス上の意味付けを行うセマンティックレイヤーだ。
2026/07/22
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生成メディアで変わるクリエイティブの現場、リーダー8人が語る“AIの可能性”
AI技術が急速に進化する中、生成メディアの普及によって画像や動画などのクリエイティブ制作を取り巻く環境が大きく変化している。8人の業界リーダーの視点をもとに、スタートアップがAIを中核に据えて競争優位を築くための戦略を探る。
2026/07/22
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AIエージェント本番導入約5％の壁を突破、CIOが実践すべき「8つの設計原則」
AIエージェント活用に挑む企業が増加する一方、本番環境に移行している企業はわずか5％にとどまるという。その原因はモデルの性能ではなく既存インフラの不適合にある。成功の鍵となる「8つの設計原則」による基盤の構築方法を解説する。
2026/07/22
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AIベースのアプリケーションを自社構築する上で克服すべき課題と解決策
多くの組織がAIとクラウドネイティブへの取り組みを進める一方、その成功への道筋が見えていないケースも散見される。特に自社でアプリを構築する際には、AIに対する知見やスキルの不足、セキュリティなどの課題を克服する必要がある。
2026/07/17
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AI活用が部門止まりになるのはなぜ？ 全社展開を支えるデータ基盤とは
AIの普及が進むが、一方でその効果が全社的な経営インパクトにつながらないというジレンマに陥っている企業は少なくない。この原因となるデータ基盤の課題を解消し、継続的な価値創出をかなえる「AIファクトリー」の構築方法を解説する。
2026/07/17
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生成AIで文書活用を進めるには？ 効率化と安全性をどう両立する
生成AI隆盛の一方で、シャドーAIをはじめとしたさまざまな課題が企業での活用を阻んでいる。文書活用の効率化と安全なAI活用を両立するには、何が求められるのだろうか。その実現に向けたポイントを解説する。
2026/07/17
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次世代のAIを強化 ファインチューニング・推論のためのプラットフォームの実力
AIはビジネスを根本から変革しつつあるが、AIワークロードの増大に伴い、必要な演算能力が大幅に上昇している。このような中、企業がAIを活用するにはどうすればよいのか。その解決策となる統合型AIプラットフォームを紹介する。
2026/07/15
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「作る前に最適化」 ものづくりを変えるAIシミュレーション導入・展開の秘訣
製造業を中心にAIシミュレーション／デジタルツイン活用への期待が高まる一方、環境の構築が大きな課題となっている。そこで、20年超の実績を生かして要件定義の段階から伴走し、最適なハードウェアを提案するBTOサービスを紹介する。
2026/07/15
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財務を戦略的組織へ進化させるAI活用術、4つの主要な障壁と解消方法
財務部門がAIで戦略的な組織へ進化するには、データ品質や規制対応、レガシー環境といった4つの主要な障壁の克服が必要だ。意思決定を改善し、ビジネス価値を引き出すためのアプローチを解説するとともに、それを解消する方法を解説する。
2026/07/13
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