AIプロトタイプの95％が本番に到達できない？ 実用化に不可欠な戦略とは
多くの企業でAIのPoCが行われる一方で、その95％が本番環境へ移行できていないという現実がある。その主要因を明らかにするとともに、解決のための戦略を提示し、現場の自由な開発を支えつつリスクを制御する方法を紹介する。
2026/02/06
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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（9ページ目）
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業務特化型AIを安全かつ効率的に活用、インフラ構築のポイントとは？
特定業務や専門領域に最適化された「業務特化型AI」を安全かつ効率的に活用するには、オンプレミス環境においてAIインフラを構築することが望ましいが、技術面・運用面で、さまざまな課題が立ちはだかる。この問題を解消する方法とは？
2026/02/02
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文書業務を効率化、部門別に見るAIアシスタントの活用方法と導入効果
AIアシスタントは、文書の読解や要点整理、文章作成などを効率化するうえで非常に有効なツールだ。「研究・開発部門」「設計・生産・品質管理部門」「情報システム部門」における活用方法や具体的な効果を紹介する。
2026/02/02
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営業／広報／法務など職種別に解説、文書業務にAIアシスタントを活用する方法
生成AIのビジネス活用が進む中、AIアシスタントを文書業務に活用し、業務効率化と品質向上を実現する企業が増えている。「営業」「広報／マーケティング」「法務／総務／経営企画」など、職種別の活用方法と効果を紹介する。
2026/02/02
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AIアシスタントの活用で文書業務はどう変わる？ 調査結果に見る導入効果
生成AIの活用が進む中、AIアシスタントを導入し、文書業務の効率化を図る企業が増えている。本資料では、AIアシスタントを活用する企業を対象に実施した調査の結果を基に、文書業務における定量的・定性的な効果を解説する。
2026/02/02
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セキュリティと業務効率を向上、新しいAIアシスタントの効果と活用のポイント
企業が保有するデータが増大する中、安全安心にデータを活用・管理するための課題が多数浮上している。その解消に向け、AIアシスタントの活用が進んでいる。本資料では、AIアシスタントの導入メリットや、活用における注意点を解説する。
2026/02/02
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生成AI活用はどう進める？ 分析業務を変える4つのアプローチを解説
ビジネスにおいて大きな可能性を秘める生成AIだが、その活用を推進するには「どのような業務に適用するのか」「どう実装を進めるのか」を理解した上で、検討する必要がある。分析業務での活用に焦点を当て、4つのアプローチを紹介する。
2026/01/29
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生成AIアプリ開発で直面するリスクとは？ 適切なセキュリティ対策の考え方
生成AIがビジネスの現場に浸透するとともに、誤った情報の拡散、機密情報の漏えいといったリスクも顕在化しつつある。今後の生成AIアプリは、これらのリスクを最小化、回避できるように、安全かつセキュアに開発されなければならない。
2026/01/22
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企業に広がるAIエージェント導入、価値を創出するために必要なステップとは
企業がAIエージェントのビジネス導入・活用に向けて動き出している。AIエージェントによって新たな価値を生み出すためには、どのように取り組めばよいのだろうか。本資料では、その方法や活用事例、設計に必要なステップなどを紹介する。
2026/01/19
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ITリーダー必見、AIインフラのパフォーマンス最適化に向けた推論のポイントとは
AI活用にはさまざまなハードルが存在する。企業のITリーダーは、ユースケースの要求に応えるインフラ構築・最適化をコストとのバランスを取りながら実現しなければならない。本資料では、AI推論のポイントについて解説する。
2026/01/19
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