機械学習モデルを短期間でデプロイ、本番移行を円滑化する新たな概念とは？
機械学習モデルを開発環境から本番環境へ移行するには高い壁があるようだ。成功したプロジェクトの多くでも、この段階で問題が生じ、長期化を招いていた。この壁を乗り越えるには、新たなデータアーキテクチャへの理解を深める必要がある。
2022/11/21
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ダイキン工業米国子会社に学ぶAI導入、ROI設定や人材不足の課題をどう克服した
ダイキン工業の米国子会社では、世界最大の空調市場である北米における住宅用・業務用空調機などの販売拡大に向け、販売見通し精度向上のためAIを活用している。その導入においてどんな課題に直面し、またどう克服したのか、詳しく聞いた。
2022/11/11
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約8割が本番運用に懸念、金融サービス組織のAI活用を阻む4つの課題とは
金融サービス業界においてもAI活用が浸透しつつあり、不正検知の大幅な精度向上やスマートな取引システムの構築を実現したという声も多い。一方で、AIプロジェクトの約半数が研究段階から本番運用に至っていないという現実がある。
2022/11/01
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AIプロジェクトの50％が失敗するのはなぜ？ 変革を妨げる課題を克服する方法
今やAIはさまざまな業界に浸透し、ビジネス変革をもたらし得る存在になった。一方で、AIアプリケーションを単に導入しただけの組織では、必ずしも当初期待した成果を挙げられていないという現実がある。その理由とは何か？
2022/11/01
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AIとGPUコンピューティングを融合、次世代データセンターがもたらす価値とは？
IT運用が複雑化する中、今後のデータセンターにはソフト／ハードウェアの進歩、5Gなどの新技術の台頭などに対応できる、新たな戦略が求められている。そこで注目したいのが、AIとGPUコンピューティングを融合した次世代データセンターだ。
2022/11/01
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5業界15社の事例に見るAIの価値、既存ワークフローとの統合で得られる効果とは
世界中のあらゆる業界の企業・組織で人工知能（AI）の採用が進んでいる。医療、小売、金融、製造などさまざまな業界の企業・組織における、AIと既存ビジネスワークフローの統合によってもたらされた成功事例から、AIの真の価値を読み解く。
2022/11/01
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マンガで分かるAI基盤の構築、「何から始めたらよいか分からない」の答えとは
ある情報システム部では、部長が「AI活用なしには今後生き残れない」と気炎を上げる。一方、部員たちは既存のインフラにAIを統合することの難しさや、運用に対する不安を口にするばかり。両者の満足する解決策はあるのか、マンガで探る。
2022/11/01
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AIをビジネスに生かす5ステップ：ユースケースの特定からシャドーAIの回避まで
ビジネスでの利用が4年間で270％増加するなど、AIは業界の枠を超え、予想を上回るペースで普及している。こうしたトレンドにキャッチアップし、先頭に立つために必要な「5つのステップ」を紹介する。
2022/11/01
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データガバナンス／プライバシー改善の5ステップ：自動化の正しい進め方とは？
安全なデータアクセスの実現とデータ保護規制への対応は、世界中の組織で喫緊の課題となっている。そこで、データのガバナンス／プライバシーを改善する5つのステップや、そのカギとなるデータファブリックのメリットを紹介する。
2022/10/03
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競合を制するのは先見性、最新の予測分析を実現するAI導入ガイドブック
ビジネスにおける先見性の重要性は周知の通りだ。信頼性の高い予測分析が可能になれば、意思決定のスピードアップや製品・サービスの市場投入までの時間短縮を実現でき、競合に対する優位性を得られる。では、どう実践すればよいのか。
2022/10/03
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