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「エヌビディア合同会社」のホワイトペーパー一覧(1ページ目)

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製品レビュー

AIは「生成」から「エージェント」へ、動画で学ぶエージェントシステム構築

生成AIの登場により世界中でAIが注目を集め、その進化形である「エージェントAI」時代へと急速に移行しつつある。AIエージェントは反復的で時間のかかるタスクの自動化にとどまらず、新たなデジタル労働力として大きく期待されている。

2025/09/16

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

RAGを活用したAIアシスタントをどう構築する? 高い計算要件を満たす方法

検索拡張生成(RAG)の登場により、チャットbotはインテリジェントなAIアシスタントへと進化した。一方、RAGのメリットを最大化するには、高い計算要件や、データ管理の複雑性といった課題をクリアする必要がある。その方法とは?

2025/09/10

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

約8割が本番運用に懸念、金融サービス組織のAI活用を阻む4つの課題とは

金融サービス業界においてもAI活用が浸透しつつあり、不正検知の大幅な精度向上やスマートな取引システムの構築を実現したという声も多い。一方で、AIプロジェクトの約半数が研究段階から本番運用に至っていないという現実がある。

2022/11/01

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

AIプロジェクトの50%が失敗するのはなぜ? 変革を妨げる課題を克服する方法

今やAIはさまざまな業界に浸透し、ビジネス変革をもたらし得る存在になった。一方で、AIアプリケーションを単に導入しただけの組織では、必ずしも当初期待した成果を挙げられていないという現実がある。その理由とは何か?

2022/11/01

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

AIとGPUコンピューティングを融合、次世代データセンターがもたらす価値とは?

IT運用が複雑化する中、今後のデータセンターにはソフト/ハードウェアの進歩、5Gなどの新技術の台頭などに対応できる、新たな戦略が求められている。そこで注目したいのが、AIとGPUコンピューティングを融合した次世代データセンターだ。

2022/11/01

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
事例

5業界15社の事例に見るAIの価値、既存ワークフローとの統合で得られる効果とは

世界中のあらゆる業界の企業・組織で人工知能(AI)の採用が進んでいる。医療、小売、金融、製造などさまざまな業界の企業・組織における、AIと既存ビジネスワークフローの統合によってもたらされた成功事例から、AIの真の価値を読み解く。

2022/11/01

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

マンガで分かるAI基盤の構築、「何から始めたらよいか分からない」の答えとは

ある情報システム部では、部長が「AI活用なしには今後生き残れない」と気炎を上げる。一方、部員たちは既存のインフラにAIを統合することの難しさや、運用に対する不安を口にするばかり。両者の満足する解決策はあるのか、マンガで探る。

2022/11/01

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
事例

独創的なものづくりを可能にした、武蔵精密工業の製造現場におけるAI活用術とは

AI/ディープラーニングの活用が企業の成長のカギを握るといわれる一方、導入に成功した企業はまだ少ない。製造現場の要員比率の4割を占めていた搬送/検査の工程にAIを導入した武蔵精密工業の取り組みから、その成功の秘訣を探る。

2022/01/20

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
事例

AIを用いた高精度な異物検出:イシダに学ぶ、食の安全を守るAI技術

精密機器開発メーカーであるイシダは、食品の異物検出精度を高めるべく、いち早くAIの開発を進めてきた。ディープラーニングの学習速度を向上させ、従来と比べて最大約5倍のスピードでの開発を実現した同社の取り組みを紹介する。

2022/01/20

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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