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。
2026/05/20
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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（5ページ目）
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約半数がデータ精度に不安、調査で見えた“自律型AI時代”の課題と解決策
IT部門へのプロジェクト依頼が急増しているが、29％のプロジェクトが期限内に完了していない。その解決策としてAIエージェントが台頭している。世界4275人のITリーダーを対象とした調査結果から、自律型AI時代のトレンドについて解説する。
2026/05/20
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AI活用で成果を得るためにやるべきこととは？ 実践的ユースケースを紹介
AIは既にビジネスのさまざまなシーンで効果を発揮している。しかし、日本企業の多くは、どこから着手すべきなのか、最も効果を発揮できるのはどこなのかが分からず、後れを取っている。そこで、実践的なさまざまなユースケースを紹介する。
2026/05/18
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データ活用の未来像 AI時代のデータ基盤に求められる「3つの要件」とは？
AIから真の価値を得るためには、企業固有のデータを活用することが重要だ。本資料を通じて、その鍵となる3つの要素を解説するとともに、安全性を高めてAI-Readyな環境を構築するためのデータ基盤の在り方を探っていく。
2026/05/18
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通信の安定とAI活用のスピード向上、相反する課題をNTT東日本はどう乗り越えた
公共インフラとしての責任を果たすため、通信の安定性とAI活用の迅速さを両立させる「プライベート環境」を選択したNTT東日本。大規模展開に向けた運用管理や開発効率の課題をいかに解決したか、その取り組みについて紹介する。
2026/05/14
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人事リーダー必見：AI導入で仕事を「より有意義なもの」に変える実用的な戦略
従業員一人一人の仕事をより有意義なものとすべくAI活用への期待が高まっているが、実現には幾つかの障壁を解消する必要がある。人事リーダー向けに、障壁を乗り越えAI導入を成功へ導くための実用的な戦略を紹介する。
2026/05/13
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Microsoft 365 Copilotを“実務に即したAIエージェント”にする方法
生成AI市場が拡大する一方、多くの企業が個人利用レベルでとどまっている。その原因である業務のブラックボックス化を解消し、プロセス再構築を通じて全社的な業務効率化と生産性向上を達成する土壌を整えるコンサルティングサービスとは？
2026/05/13
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AIエージェントで業務はどう変わる？ 従来型ワークフローの限界を超える方法
AIエージェントの登場により、従来のワークフローは大きく変わりつつあり、一部の組織ではその効果を実感し始めている。一方で、AIエージェントを前提としたワークフローやITマネジメントの活用は、まだ限られているのが現状だ。
2026/05/11
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IT部門がリードすべきAI変革とは？ 「Autonomous IT（自律型IT）」の実現方法
AIエージェントの登場で、IT部門はルーティンワークから解放され、戦略的な変革をけん引する立場へとシフトしつつある。本資料では、監視から最適化までをAIが自律的に行う「Autonomous IT（自律型IT）」の実現方法を紹介する。
2026/05/11
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生成AI活用を社内全体で推進し、生産性向上やビジネス変革につなげる方法とは？
生成AIのビジネスにおける活用を検討する際には、実際に自社のどのような業務領域に、どのような形で導入するかを考慮する必要がある。本資料では、生産性向上につながる生成AI戦略について詳しく解説する。
2026/05/11
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