エージェント型AI時代に既存インフラは限界？ AI基盤見直しのポイントとは
AI技術が急速に進化する昨今、エージェント型AIの活用を拡大していくには、従来の基盤からの脱却が不可欠だ。ITリーダー1402人を対象に行った調査の結果をもとに、エージェント型AI時代におけるインフラの動向と基盤構築のヒントを探る。
2026/09/08
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「エンタープライズAI」の検索結果一覧（5ページ目）
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生成AIのコア業務への実装を阻む課題を解消する「ハイブリッド利用」の現実解
一般業務からコア業務への活用が進む生成AIだが、データの国外移転や各種規制の懸念から実装に悩む組織は多い。クラウド型とオンプレミス型を組み合わせたハイブリッド利用により、課題を克服するアプローチを解説する。
2026/09/08
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オンプレからクラウドへ AI時代を勝ち抜くためのインフラ移行完全ガイド
AI時代を迎え、企業はその変化のスピードにキャッチアップすべく、制約の多い従来のインフラのクラウド移行、モダナイズを進めようとしている。クラウド移行が必要となる理由と、移行に向けた理想的なロードマップに迫る。
2026/09/08
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AIエージェントを今すぐ使い始めるには？ 10の具体的活用方法と導入のヒント
AIエージェントのビジネス実装が急速に近づいてきた。企業はAIエージェントを具体的にどのような業務で導入し、どのように課題の解決や価値創造につなげられるのか。本資料では、その実際的なユースケースと導入に向けたヒントを紹介する。
2026/09/08
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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。
2026/09/08
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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。
2026/09/08
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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。
2026/09/08
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生成AIを開発に導入しても効果が見えない？ 実証実験で分かった成果と課題
生成AIを開発に導入する組織が増える中、活用効果を具体的にイメージできないケースも見受けられる。KINTOテクノロジーズは、生成AIを開発プロセスに組み込む1週間の実証実験を部署横断で行い、どのような知見を得たのだろうか。
2026/09/08
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AI時代に成功するための「ナレッジマネジメント」ベストプラクティス
分断されたナレッジが検索の手間や会議の増加を招き、業務の非効率を生んでいる。情報が分散したままではAIを導入しても十分な成果が得られない。本資料では、この悪循環を断ち切り、AIの真価を引き出すための具体的な実践方法を解説する。
2026/09/08
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「フロンティアAI」実践解説：セキュリティ対応に向けた5つのステップ
最先端のAIは今や、サイバー攻撃者と防御側の双方にとって強力な武器となっている一方で、脆弱性管理の面では、防御側が常に劣勢に立たされている。そのため組織は、従来の脆弱性管理の在り方を抜本的に見直す必要に迫られている。
2026/09/07
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