生成AI時代のデータ基盤、データから価値を引き出すための3つのポイントとは
データドリブンな組織を志向する企業は多いが、思ったようにデータを活用できている企業はそう多くはない。資料では、この理由を掘り下げるとともに、データから価値を引き出すための3つのポイントについて解説する。
2024/09/12
- 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
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）
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。
データから高い価値を引き出す、生成AI時代に求められるデータ戦略とは？
データはビジネス意思決定の中心にある。しかし、データから十分にその価値を引き出せている企業はそう多くない。今後、生成AIがビジネスに深く関与してくることを考えると、企業はどのようなデータ戦略を構築すればよいのだろうか。
2024/09/12
- 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
基盤モデルを活用したデータ戦略で、生成AIのポテンシャルを引き出すには
生成AIは今後、年間2.6～4.4兆米ドルの経済効果をもたらすと予想されている。しかし、企業が生成AIの価値を最大化させるためには、自社のニーズに合致した適切なデータ戦略が必要だ。そのカギとなるのが、「基盤モデル」だ。
2024/09/12
- 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
334人の最高データ責任者（CDO）調査に見る、生成AI活用で抱える課題とは？
生成AIの登場により、データの重要性はますます大きくなった。生成AI時代を迎え、企業はビジネスとデータの関係をどう捉えているのだろうか。それを理解するために、334人の最高データ責任者（CDO）を対象とした調査結果を見ていこう。
2024/09/12
- 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
スタートアップが知っておきたい、自社独自の生成AIアプリを構築するまでの道筋
スタートアップが独自性を打ち出す手段として注目されているのは、やはり生成AIだろう。自社独自のデータを生かして生成AIアプリを構築し、イノベーションを実現するためにはどうしたらよいだろうか。その道筋を探る。
2024/09/12
- 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
生成AI活用に向けたデータ戦略の考え方と、独自の価値を生み出す3つのステップ
生成AIを活用して企業が競争力を確保するためには、非構造化データを含めたデータを生成AIに関するアプローチの中心に据える必要がある。本資料では、それを実践するための3つのステップを解説する。
2024/09/12
- 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
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
- 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
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
- 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
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
- 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
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
- 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