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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(7ページ目)

「エンタープライズAI」/「AI/機械学習/ディープラーニング」の資料は、無料でダウンロードが可能です。「エンタープライズAI」/「AI/機械学習/ディープラーニング」の比較・検討は ホワイトペーパー ダウンロードセンター をお使い下さい。

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株式会社日立ソリューションズ東日本

製品資料

株式会社日立ソリューションズ東日本

頻繁に更新する各種手続きを効率化、生成AIを社内の窓口として有効活用する方法

LLM(大規模言語モデル)が登場したことで、中堅中小企業における生成AI活用が加速している。特に、頻繁に更新される各種手続きでの活用が期待されているが、どのように活用していけばよいのか。その方法を解説する。

2025/06/05

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

ジェネシスクラウドサービス株式会社

市場調査・トレンド

ジェネシスクラウドサービス株式会社

1000人のCXリーダーに聞いた、CX向上に向けたAI活用で失敗しないためのポイント

カスタマーエクスペリエンス(CX)向上を目的としたAI活用が広がっているが、自社の対応の遅れを危惧している企業も少なくない。そこで、1000人のCXリーダーを対象とした調査の結果から、AIの導入を成功に導くためのヒントを紹介する。

2025/06/04

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

株式会社primeNumber

製品資料

株式会社primeNumber

生成AIの価値を最大化するための「新しいデータ基盤」の在り方とは?

生成AIがビジネスの現場に浸透し、業務の効率化や意思決定の迅速化に貢献している。一方で、期待していたような成果を得られていないという声も聞かれる。その理由とともに、生成AIの価値を最大化するデータ基盤の在り方について解説する。

2025/06/04

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

アイティメディア広告企画

技術文書・技術解説

アイティメディア広告企画

クラウドか、オンプレミスか? AI時代のインフラに求められる要件とは

AI導入の成否は、その土台となるインフラに左右されると言っても過言ではない。企業がAIモデルの性能を最大限に引き出すために、インフラ構築時に検討すべきポイントを体系的に解説する。

2025/06/02

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

東京エレクトロン デバイス株式会社

製品資料

東京エレクトロン デバイス株式会社

生成AI活用の鍵、セキュリティと利便性を両立するための方法とは?

生成AIの活用には機密情報漏えいなどのリスクがあるため、利用を制限しているケースもある。しかし、完全に利用を制限してしまうと競合に後れを取る可能性がある。そこで重要なのが、セキュリティと利便性を両立できるような環境構築だ。

2025/05/30

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

ストックマーク株式会社

製品レビュー

ストックマーク株式会社

AI技術を使って必要な情報を自動で抽出/要約する「情報収集サービス」の実力

日々情報が増え続ける今、業務に必要な全ての情報を、社内外の関連ニュースや論文、特許情報などから収集していくのは至難の業だ。そこで業務に必要な情報を着実に届けるための仕組み作りに役立つサービスを紹介する。

2025/05/22

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

ゼットスケーラー株式会社

製品資料

ゼットスケーラー株式会社

セキュリティリーダー必見:データセキュリティの複雑化によるリスクの解消方法             

クラウド利用の拡大に伴い、データが分散・肥大化する中、従来のセキュリティ対策の限界が見え始めている。データの所在や利用状況を可視化し、リスクを事前に把握して対応することが求められる今、有効となる新たなアプローチを探る。

2025/05/22

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

ゼットスケーラー株式会社

市場調査・トレンド

ゼットスケーラー株式会社

AI/MLトランザクション分析から読み取る、企業のリスク管理とセキュリティ課題

AIの活用が急速に進む一方で、セキュリティリスクの増大が懸念され、企業の対応が急務となっている。本資料では、2024年2~12月までの5365億件のAI/ML(機械学習)トランザクションの分析に基づき、その実態と対策を多角的に考察する。

2025/05/22

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

富士通株式会社

製品資料

富士通株式会社

チャットbotだけで終わらせない、生成AIの“高度な活用”を実現するには?

多くの企業が業務における生成AIの有用性を実感する一方、高度な活用を目指すに当たり、壁に突き当たっているケースは多い。既存の業務やシステムと生成AIをスムーズに組み合わせ、自社に合った形で活用するには、どうすればよいのか。

2025/05/22

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

日本ヒューレット・パッカード合同会社

製品資料

日本ヒューレット・パッカード合同会社

真のビジネス価値を引き出すAI活用、プロジェクトを前に進めるためのポイントは

AI活用で真のビジネス価値を引き出すには、ビジネス目標の策定やデータインフラストラクチャの整備、スキルを持った人材の確保などが必要となる。AIプロジェクトを進める上で押さえておきたい5つのポイントを紹介する。

2025/05/22

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

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