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「アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社」のホワイトペーパー一覧(3ページ目)

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社の製品資料、技術資料は、無料でダウンロードが可能です。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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事例

エンドツーエンドのデータ基盤を、パブリッククラウド上に構築するという選択肢

自動車メーカーのBMWグループでは、120万台の車両が生成するデータのスケーリングを要因とした、データ活用の停滞に直面していた。この状況から脱却すべく、データレイクをはじめとするデータ活用基盤のクラウド化を決断する。

2024/12/06

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション
製品資料

データ管理コストを抑えながら、データ活用によるイノベーションを促進するには

データがもたらすビジネス価値がますます高まる一方で、データ量とその管理コストは増大の一途をたどっており、ITリーダーにとっての懸念事項となっている。こうした状況から脱却するための方法の1つがデータ基盤のクラウド移行だ。

2024/12/06

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション
製品資料

データコストの費用対効果を高めるための2つのアプローチとは?

データをビジネスにインパクトのある形で活用し、そこで生まれる成果を最大限享受するには、データに関わる運用コストを最適化することが必要だ。データコストの費用対効果を高めるための2つのアプローチを紹介する。

2024/12/05

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
製品資料

マイクロサービスベースのアプリ開発における、インメモリキャッシュ活用の利点

アプリケーション開発において、マイクロサービスベースのアプローチは欠かせないものとなった。一方で、マイクロサービスベースではネットワークレイテンシが発生するため、アプリケーションがその影響を受けやすい点が課題となる。

2024/12/05

カテゴリ:
システム運用管理
パフォーマンス管理
市場調査・トレンド

生成AIを迅速・安全に導入するための4つの要件とは?

生成AIの活用が加速度的に進む一方、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス、有害性などの懸念もあり、導入・活用には慎重さが求められている。ここでは、生成AIを迅速かつ安全に導入するための方法を紹介する。

2024/12/02

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
製品資料

インフォグラフィックで学ぶ、生成系AIのビジネス価値を引き出す「5つの質問」

生成系AIは今やさまざまなビジネスの現場で採用され始め、そこからいかに価値を引き出していくかが問われる段階となっている。そのヒントを探るため、エグゼクティブが抱く生成系AIへの疑問トップ5とその回答を紹介する。

2024/12/02

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
製品資料

より身近になったAIがもたらすイノベーション、中堅・中小企業の成功事例4選

AIが利用しやすくなったことで、多くの中堅・中小企業が業務の核として導入を始めている。「カスタマ―エクスペリエンス改善」「イノベーション推進」「ビジネスオペレーション最適化」の3つの観点から、4社の成功事例を紹介する。

2024/12/02

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
技術文書・技術解説

スタートアップ向け生成系AIガイド、効果を最大化する6つのユースケースとは

生成AIアプリケーションが発展し、多くのスタートップが導入を進めようとしている。しかし、導入に当たって壁に直面するスタートアップも多い。本資料では、課題を解消し、生成AIの効果を最大化するためのユースケースを解説する。

2024/12/02

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
製品資料

生成系AIをビジネスでどう使う? スタートアップが抱く6つの疑問と真実

生成系AIへの期待が高まり、スタートアップの間でも活用が進む一方、ビジネスでの利用に向けては考慮すべき点も多いため、導入に踏み切れないケースもある。そこでよく聞かれる6つの疑問と、その回答を紹介する。

2024/12/02

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
製品資料

基礎から学ぶ「生成系AI」、より広くビジネスに組み込むための3つの鍵とは?

昨今、急速に利用が広がる生成系AIだが、ただ単に導入しただけでは期待した効果を得ることはできない。組織が生成系AIをより広くビジネスに組み込むための「3つの鍵」と、それらの実践を支援するソリューションを紹介する。

2024/12/02

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

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