音声×AIのテクノロジーで実現、電話応対業務を改革する受電代行サービスとは?
電話応対業務を改革するツールとして、「人」ではなく「AI」を活用した受電代行サービスへの期待が高まっている。本資料では、音声とAIのテクノロジーで実現した同サービスの特徴や仕組み、活用方法や導入効果を紹介する。
2025/03/17
- カテゴリ:
- 経営とIT
- IT経営/IT戦略系ソリューション
電話応対業務を改革するツールとして、「人」ではなく「AI」を活用した受電代行サービスへの期待が高まっている。本資料では、音声とAIのテクノロジーで実現した同サービスの特徴や仕組み、活用方法や導入効果を紹介する。
2025/03/17
生成AIおよび大規模言語モデル(LLM)は今、サンドボックスから実稼働へと移行しつつある。多くの企業がこのテクノロジーに期待を寄せているが、今後、生成AIとLLMはどのように進化していくのだろうか。
2025/03/13
コーポレート(経営管理)機能の重要性が高まる中、管理部門でも生成AIを活用し、業務効率化やリスク検出を目指す動きが進んでいる。しかし、正確性の担保をはじめとした課題もある。これらを解決する、次世代のAIチャットbotとは?
2025/03/12
AIワークロードの実行には膨大な処理能力や電力が必要になるが、AI推論というアプローチならAIトレーニングほどのリソースを消費せず、時間やコストも抑えられる。そこでCPUが果たす役割とは、どのようなものだろうか。
2025/03/11
IoT開発が活発なのがイメージングの分野である。特に人工知能(AI)や機械学習(ML)を利用した人物検出などは、この代表格といえる。一方、こうしたニューラルネットワークを組み込みデバイスで処理するのは容易なことではない。
2025/03/11
大規模言語モデル(LLM)は、クラウドからエッジに至るあらゆる環境でAIの可能性を引き出す上で欠かせないものだが、一方で膨大な演算リソースとエネルギーも必要になる。この問題を解決し、AIの快適な利用を可能にする手段があるという。
2025/03/11
生成AIアプリに対するニーズがかつてないほど高まっているものの、開発の現場では新技術がリリースされるたびに、その対応に忙殺されているのが現状だ。こうした状況を打開すべく、AI/ML開発の主要フレームワークの統合が実現した。
2025/03/11
生成AIへの投資が拡大し、技術革新が進む中、開発者には考慮すべき幾つかの課題が押し寄せている。本資料では、「生成AIワークロードの効率的な実行と規模の拡大」をはじめとする4つの課題を解説した上で、その解決策を紹介する。
2025/03/11
RAGは、ユーザーの質問に関連するデータを外部情報から検索し、生成AIが参照して回答する仕組みを指す。事前学習データにない情報を活用できる点が大きな魅力だが、一方で業務に使用される文書では回答精度が低くなりやすい課題もある。
2025/03/07
財務/管理会計といった経営管理業務におけるデータ/生成AIの利活用は、業務効率化はもちろん、経営面での価値創出も可能にする。しかし実際は、その段階まで進んでいる企業は多くないという。調査結果を基に、現状と課題を解説する。
2025/03/03
「エンタープライズAI」に関連するカテゴリ