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「エンタープライズAI」の検索結果一覧(9ページ目)

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日本マイクロソフト株式会社

技術文書・技術解説

日本マイクロソフト株式会社

ITヘルプデスクを例に解説、「Copilotエージェント」の仕組みと作り方

業務を自律的に遂行する「AIエージェント」は、業務効率化や生産性向上を実現していくうえで非常に有効なツールだ。Microsoftが提供する「Copilotエージェント」を取り上げ、ITヘルプデスクの運用を例に仕組みや作り方を紹介する。

2026/04/21

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

日本マイクロソフト株式会社

製品資料

日本マイクロソフト株式会社

Microsoft 365 CopilotとCopilotエージェントのユースケース

ビジネスにおけるAI活用が進む中、生成AIやAIエージェントを使い業務改善を実現する事例が増えてきた。5つの部門別に、Microsoft 365 CopilotとCopilotエージェントを使った業務フロー変革のユースケースを紹介する。

2026/04/21

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

日本マイクロソフト株式会社

製品レビュー

日本マイクロソフト株式会社

学習データ外の情報も回答可能に、最新・内部情報に答えるAIエージェント構築術

生成AI導入が進む中、学習データにない最新状況や内部情報の回答が困難というLLMの課題を、AIエージェントへの拡張によって解消する手法が注目されている。本動画では、AIエージェントの構築方法をデモンストレーションを交えて解説する。

2026/04/21

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

株式会社クオリティア

製品資料

株式会社クオリティア

「日本語の防壁」はもう通用しない 自然な会話でなりすますAIにどう対抗する?

生成AIを悪用したメール攻撃が増加する中、高度化・巧妙化する脅威からいかに自社を守るかが喫緊の課題となっている。本資料では、「AI産メール攻撃」の特徴を確認しながら、企業に求められるメールセキュリティ対策について解説する。

2026/04/20

カテゴリ:
セキュリティ
メールセキュリティ

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

市場調査・トレンド

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

質の高いAIアプリとエージェントを構築する“AI Ready”なデータ基盤とは

AIへの要求が高まる一方、汎用(はんよう)モデルの知識には限界がある。信頼性の高いAIアプリを構築するには、基盤モデルをオペレーショナルデータベースに接続し、企業固有のデータを活用できるデータ基盤を構築することが必要だ。

2026/04/17

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

Confluent Japan合同会社

技術文書・技術解説

Confluent Japan合同会社

バッチ処理の限界を超える「データストリーミング」、AIを含む10のユースケース

AIを含むデータドリブンビジネスにはスピード感が求められるが、多くの組織はバッチ処理に依存しており、リアルタイム性が課題である。そこで注目されているのが、データストリーミングだ。AIをはじめとする10のユースケースを紹介する。

2026/04/17

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

Confluent Japan合同会社

市場調査・トレンド

Confluent Japan合同会社

コンテキストエンジニアリングへの移行が進む? 2026年のAI主要動向を予測

生成AIが本格的に台頭して企業の活用も進むなど、AIの動向は急速に変化している。2025年は「推論して自律的に行動できるAIサービス」が注目されたが、2026年は何が起こるのか。2026年に予測される主要な動向について解説する。

2026/04/17

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

Confluent Japan合同会社

製品資料

Confluent Japan合同会社

エージェントAIでは限界を迎えるバッチ処理、必要なデータ基盤とは?

AI時代に競争優位性を確立するにはリアルタイムに活用できるデータ基盤が欠かせない。しかし多くの企業ではバッチ処理のみが中心で、AIが求める即時性を十分に引き出せていない。本資料ではこの課題を解決するためのアプローチを紹介する。

2026/04/17

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

ファインディ株式会社

製品資料

ファインディ株式会社

ソフトウェア開発のAI投資、ROIをどう測る? 経営と現場の共通言語を作る極意

開発組織の9割近くにAI活用が浸透する一方、25%の企業がROIを測定できず課題を感じている。ROIが不明慮では適切な投資判断を下せず、開発競争力の低下は免れない。開発組織に即した適正なROI測定方法と生産性を可視化する方法を解説する。

2026/04/17

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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