勘とExcel頼りの物量予測から脱却、需要予測AIで物流リソースを最適化する方法
出荷量の確定が直前になる物流現場では、人員や車両の手配が後手に回り、手待ちや欠員のムラが生じている。本資料は、直前の手配調整を脱し、「明日何人必要か」を出荷確定前に先回りして決めきる需要予測AIの活用方法を解説する。
2026/09/03
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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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AIエージェント連携で限界を打破する、次世代データインフラの全貌
より具体的、現実的な“次の潮流”としてエージェント型AIへの期待が高まっている。しかし従来の同期的なやりとりではAI間の連携が複雑化し、拡張の限界を迎える。そこで注目したい設計思想がイベント駆動型アーキテクチャ（EDA）だ。
2026/09/03
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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。
2026/09/02
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“第4世代AI”開発の軌跡から探る、AI時代に「創造性」が必要な理由とは？
企業が持続的な成長を遂げていくうえで「効率化」の取り組みは不可欠だが、「創造性」も見過ごせない重要な要素の1つだ。AI時代に創造性が必要な理由と、創造性をブーストする“第4世代AI”について解説する。
2026/09/01
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AIとクラウドネイティブの課題を解決する、シンプルで費用対効果に優れた方法
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。
2026/08/31
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複数のAIモデルを一元管理するには？ 開発者の自由と組織の統制を両立する秘訣
ソフトウェア開発の現場でAI活用が加速する一方、全社展開においては予算の超過やシャドーAIのリスクなどが障壁となっている。このような問題を解消するのが、AIの利用状況を一元的に可視化し統制できるクラウドサービスだ。
2026/08/27
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業務効率化の次のフェーズへ、AIエージェントで基幹業務はどう変わる？
さまざまな業務でAIエージェント活用が広がる中、業務効率化のフェーズから「自律型ビジネス運用」のフェーズへの移行も進んでいる。AIエージェントが基幹業務のプロセスをどう再構築しているのか、調達業務などの事例をもとに解説する。
2026/08/24
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AIを継続的な「価値創出装置」に変えるAIファクトリー構築法
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。
2026/08/21
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組み込み開発でもAI駆動開発を取り入れたい――最大の難所をどうクリアする？
セキュリティ要件が厳しい組み込みソフトウェア開発の現場では、機密情報の漏えいやAIへの学習リスクから、一般的なクラウド型AIの導入が難しい。本資料では、このような課題を解決するためのアプローチを紹介する。
2026/08/19
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東大教授と考える、AI時代の「データ主権」「信頼性」「ガバナンス」の在り方
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。
2026/08/18
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