蓄積された社内情報を価値あるデータに変換、検索システムを改善するAI活用とは
ある調査によると、クラウドやオフラインに蓄積された社内情報から、業務に必要な情報を見つけられない人が過半数を占めるという。この状況を改善し、膨大な社内情報から必要な情報を素早く的確に見つけるためには、どうすればよいのか。
2021/11/10
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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（52ページ目）
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外観検査などの現場で「エッジAI」が活躍、AI向けワークステーションが追い風に
研究開発の現場にとどまらず、AIをビジネスに組み込もうとする動きが活発化している。オフィスや製造現場でも利用できるAI向けワークステーションと組み合わせて、AIによる外観検査／画像判定ソリューションを提供する企業も現れ始めた。
2021/11/09
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仮想化でGPUも共有、AI開発者がリソースを取り合わずに済む開発環境のつくり方
AI開発の悩ましい課題といえばGPUリソースだ。さまざまな要件に対応するために、多種多様なAIワークロードを処理できるだけの環境を用意するとなるとリソースが不足する。そこで解決策となるのが、仮想化技術を生かしたGPUサーバだ。
2021/10/29
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DXの早期実現に向けて、AI／機械学習の活用で押さえるべき3つのポイントとは
数あるDX推進アプローチの中でも、AI／機械学習の活用は特にビジネス成果が出やすく、DXの早期実現に貢献する。2社の成功事例を交えながら、AI／機械学習によるDX推進を成功に導く3つのポイントと、その具体策について解説する。
2021/10/26
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Salesforceも本腰 「倫理的データ活用」の大原則とは
「データを倫理的に扱う」とは、そもそもどういうことなのか。実現のためには何をすればよいのか。先駆者であるSalesforceの話を基に、データの倫理的活用のポイントを紹介する。
2021/10/21
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製造業のスピーディーなデジタル化を支援、データ活用プロセスをどう改善する？
製造現場のデジタル化の波は、他業界より早いスピードで押し寄せており、日々生成される膨大なデータからより高い付加価値を引き出すことが求められている。その中でも、データ活用の効果が特に顕著に表れる5つのユースケースを紹介する。
2021/10/18
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ビジネス価値を創出する機械学習モデル、実務移行・運用を支える「MLOps」とは
機械学習モデルを研究開発から実務環境に移行し、それを維持、拡張し続けることは、多くの組織にとって多大な労力を要する課題となっている。機械学習のあらゆる運用プロセスの遂行を支援するMLOpsは、課題解決の切り札となるか。
2021/10/18
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企業向け「機械学習」機能の構築、困難な理由と成功に導く3つの方法とは？
実務に活用可能な形での機械学習やAIの機能の実装は、企業が今後も市場での競争優位性を維持し続けるために重要な取り組みだ。しかし、この取り組みでビジネスを成功に導くためには、現状の課題を解決、あるいは軽減する必要がある。
2021/10/18
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DX推進の鍵となるAI／機械学習、プロジェクトを成功させるポイントとは？
DXを推進する手段の1つとして、AIや機械学習の活用が進んでいる。しかし、そこには3つの課題があり、導入に至らない企業は多い。これらを解決するためには、適切なプラットフォームと技術パートナーの選定がポイントとなる。
2021/10/15
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HPCとAIで実現するデータ集約型アプリ、インフラはいまどう変わるべきか？
HPCとAIの連携により、モデリングやリアルタイム分析、予測分析などのデータ集約型アプリが実現しつつある。一方で、従来型のインフラストラクチャはこれらのアプリを支えられない恐れがある。いまサーバに求めるべき要件とは何なのか。
2021/10/07
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