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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多大なダメージを負うサプライチェーンリスクを回避する方法とは？
今日のサプライチェーンは多くのリスクを内包している。1つのほころびが企業活動へ深刻な影響を与えるため、サプライチェーンの強靭化は経営課題の1つだ。サプライチェーン全体の情報を正確に把握し、迅速な対応を実現するためには。
2025/05/14
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ユーザーの自己解決につながる、効果的なFAQ運用を実現するための4つのステップ
カスタマーサポートにおける業務の効率化や顧客満足度の向上を図るべく、多くの企業が運用しているFAQ。効果的なFAQ運用を実現するためには、ユーザーが自己解決に至るまでのステップに合わせて改善していくことが求められる。
2025/05/14
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従来RAGのリスクを克服、ハルシネーションを起こさない“進化系RAG”とは？
生成AIのビジネス活用が進む中、FAQなどの回答精度を高めるRAGへの注目度が高まっているが、誤回答のリスクもあり現場からは活用しづらいという声が聞こえてくる。その解決策として期待される“進化系RAG”について解説する。
2025/05/14
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