コストや人材不足の問題を解消、生成AIの価値を最大化するためのアプローチ
生成AIのビジネス活用が拡大している。しかし、多くの組織がランニングコストの高さやハードウェア要件の厳しさ、専門人材の不足といった要因により生成AIの価値を十分に引き出せていない。本資料では、この状況を脱却する方法を解説する。
2025/05/15
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ビジネスの現場へのAI導入と活用、何から始めてどのように進めるべきか？
ビジネスシーンでの活用が進むAIだが、その急速な進化に、多くの組織がキャッチアップできていないのが現状だ。AI導入の成果を最大化するために、何から始めるべきか、どのようなポイントを押さえるべきかを解説する。
2025/05/15
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初めてのAIユースケースを軌道に乗せる、6ステップで進める戦略的アプローチ
AI活用を小規模なパイロットプロジェクトから始める企業は多いが、それを成功させ本格的な活用につなげるには、戦略的なアプローチが必要となる。初めてのAIユースケースを軌道に乗せるために知っておきたい、6つのステップを解説する。
2025/05/15
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自社のデータをAI対応に、ハイブリッドクラウドでのデータ作成／管理の最適解は
予測の精度と信頼性の向上、ワークロードの高速化といった、AIのメリットを引き出すには、まずデータを「AI対応」にする必要がある。それを実現するために押さえておきたい、データ作成や管理のポイントを解説する。
2025/05/15
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開発や分析の多様なニーズに応えながら、組織全体にAIを導入する方法とは？
AIを使ったイノベーションの推進が期待されているが、組織全体にAIを導入するためにはいくつかの課題を解消することが必要だ。開発や分析を担うエンジニアやデータサイエンティストのニーズに応えながら、組織全体にAIを導入する方法とは？
2025/05/15
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AI活用を加速させる、スーパーコンピューティングの実力
AI活用には処理スピードが重要となる。特に、大規模言語モデルのトレーニングでは、長期的に稼働できる強力なコンピュート性能も求められる。そこで注目したいのが、AIモデルのトレーニングを加速させるスーパーコンピューティングだ。
2025/05/15
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AIの概念実証から本番環境への移行が難しいのはなぜ？ 解消に導く方法を解説
多くの企業で生成AIの導入が加速している。しかし、AIの概念実証（PoC）パイロットが本番環境に移行できず、期待していた成果を得られていないという企業も少なくない。効果的な活用を進めるためには、どうすればよいのだろうか。
2025/05/15
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宇宙の計画や天然資源の保護にAIはどう役立っている？ 4つの事例で学ぶ実態
世界中への食料の安定的な供給、野心的な宇宙計画、天然資源の保護など、従来は達成不可能だと思われてきた目標は、AIの進化と、膨大なデータの活用により、かつてないほど実現に近づいている。その実態を、4つの事例を基に探る。
2025/05/15
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AIで懸念される二酸化炭素量排出量の急増、サステナブルな戦略をどう進める？
AIの爆発的な成長は、コンピュートリソースとストレージリソースのニーズを急増させ、結果として二酸化炭素排出量を急増させている。この課題に対処するためには、サステナブルなAI戦略の構築が必要だ。本資料でそのヒントを解説する。
2025/05/15
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HPEとNVIDIAが連携、AIインフラ構築を劇的にスピードアップする注目の手法とは
AIを本番環境で運用する際は、データ管理やコストの観点から、パブリッククラウドではなくオンプレミスでの運用を望む企業が多い。しかしその際は、専門知識やインフラ整備が必要となる。この問題を解決するには、どうすればよいのか。
2025/05/15
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