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
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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（8ページ目）
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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
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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
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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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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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