生成系AIでマーケティング／セールス部門を変革する「4つの方法」とは？
生成AIがあらゆる事業部門にとって有益であることが証明されつつある今、マーケティングやセールスの分野でも活用が進んでいる。そのメリットや導入に向けた課題に加え、生成AIで両部門を強化する具体的な4つの方法を解説する。
2024/08/23
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IT製品導入に関する技術資料を多数掲載 ホワイトペーパーダウンロードセンター
「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（7ページ目）
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機械学習のトレーニングとデプロイを加速、4つのユースケースで学ぶ成功への道
今や機械学習は、単に興味関心を引いていた時期を過ぎ、実際にビジネス課題を解決する手段として活用されている。ただ、機械学習モデルのトレーニングはいまだ複雑だ。4つのユースケースと成功事例から、実践のヒントを探りたい。
2024/08/22
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より身近になったAI、大手ソフトウェア企業10社の事例に学ぶ活用方法
AIはより利用しやすくなり、多くの企業にとって業務の核をなす要素となった。クラウドベンダーが提供するAIサービスは重要なビジネス目標実現のために活用されている。革新的な成果を挙げている大手ソフトウェア企業の事例を紹介する。
2024/08/22
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生成系AIのランニングコストの肥大化を防ぐ、最適化へ向けた4つのステップとは
生成系AIをビジネスに活用する際、最初に取り組むべきことは、導入と運用に「どれだけのコストがかかるのか」「コスト要因は何か」を明確化することだ。それにより全体的なコストの最適化が可能になる。本資料で詳細を見ていこう。
2024/07/25
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失敗しない生成系AI活用のヒント、コストを最適化する4つのステップとは？
データを読み込ませるだけで、さまざまな新しいコンテンツやアイデアを生み出すことができる人工知能の一種が、今話題の「生成系AI」だ。本資料では、スタートアップ向けに生成系AIのコストを最適化する方法を解説する。
2024/07/25
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生成系AIはスタートアップをどう変える？ ビジネス活用を成功に導く秘策
ビジネスの現場において、生成系AIがかつてないほど注目度を高めているが、その活用には、大量のデータで事前トレーニングされた基盤モデルが必要となる。コストやリソースに限りがあるスタートアップが参入する手だてはあるのだろうか。
2024/07/25
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パーソナライゼーションはなぜ難しい？ 組織を悩ませる3つの課題と解決策
顧客接点のデジタル化・多様化が加速する今、高度なパーソナライゼーションを実現することは非常に難しくなっている。その背景にある3つの問題を明らかにするとともに、これらを解決し、優れた顧客体験を提供する方法を紹介する。
2024/07/25
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生成系AIのメリットを最大化、その実現に向けて活用したいサービスの特徴とは
AIの新しい領域として急速に利用が進む生成系AI。安全かつ効果的に活用するためにも、生成系AIサービス選びは慎重に行いたい。生成系AIの柱となる基盤モデルを中心に、活用したいサービスの特徴を解説する。
2023/12/05
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生成系AI活用に不可欠な大規模コンピューティングリソース、どう確保する？
機械学習がメインストリームテクノロジーとなった今、生成系AIが大きく注目されるようになった。この躍進を支えているのが、大規模かつ高性能、高コスト効率のコンピューティングリソースを提供可能なパブリッククラウドだ。
2023/12/05
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データ分析のツールやスキルが不足、それでも高等教育機関にある打開策とは？
教職員の離職や財政の窮迫などを解決するため、高等教育機関でもデータ活用が模索されている。問題は、そういったデータ活用文化がなく、適切に分析するためのツールやスキルが不足している点だ。それでも打つ手はあるのだろうか。
2023/12/01
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