生成AIのハルシネーションを防止 回答精度を高めるセマンティックレイヤーとは
生成AIの台頭でデータ分析が加速する一方、ビジネスコンテキストの欠如によるハルシネーションが課題となっている。このリスクを回避し、AIの回答精度を高めるための鍵が、データにビジネス上の意味付けを行うセマンティックレイヤーだ。
2026/04/17
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- 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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「グーグル・クラウド・ジャパン合同会社」のホワイトペーパー一覧（1ページ目）
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事例に学ぶ、AIの価値を最大化するデータ基盤のクラウド移行
AIは競争力を高める鍵だが、多くの企業ではその価値を引き出すデータ基盤を構築できていない。その解決方法として注目されているのがBigQueryのような統合型クラウドプラットフォームへの移行だ。
2026/04/17
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- 経営とIT
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真のAI対応を可能にするインフラを構築するには？ クラウド移行のロードマップ
AI時代を迎え、企業はその変化のスピードにキャッチアップすべく、制約の多い従来のインフラのクラウド移行、モダナイズを進めようとしている。クラウド移行が必要となる理由と、移行に向けた理想的なロードマップに迫る。
2026/04/17
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質の高いAIアプリとエージェントを構築する“AI Ready”なデータ基盤とは
AIへの要求が高まる一方、汎用（はんよう）モデルの知識には限界がある。信頼性の高いAIアプリを構築するには、基盤モデルをオペレーショナルデータベースに接続し、企業固有のデータを活用できるデータ基盤を構築することが必要だ。
2026/04/17
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AIエージェントで成果は出る？ 調査結果に見る費用対効果の実態
生成AIから自律的なAIエージェントの時代へと進化し、導入企業の多くが費用対効果を実感している。本資料では、2025年の調査結果から、費用対効果が実証されている分野や投資動向、AIエージェントがもたらすビジネス価値について解説する。
2026/02/25
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厳格なデータ保護規制に対応、「データ主権」を実現する5つの実践的ステップ
世界的に法規制が厳格化する中、チーム間／地域間／組織間のデータ共有を実現・維持するには、データの所在やアクセス権を管理する「データ主権」が不可欠だ。その実現のための5つの実践的なステップについて解説する。
2026/02/25
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AIエージェントを今すぐ使い始めるには？ 10の具体的活用方法と導入のヒント
AIエージェントのビジネス実装が急速に近づいてきた。企業はAIエージェントを具体的にどのような業務で導入し、どのように課題の解決や価値創造につなげられるのか。本資料では、その実際的なユースケースと導入に向けたヒントを紹介する。
2026/02/19
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- AI／機械学習／ディープラーニング
クラウドのマネージドサービスでVMware vSphere環境を運用する方法とは？
VMware vSphere環境の移行はいま多くの企業の関心事となっている。本資料では、定番クラウドで同じプラットフォームを運用できるマネージドサービスについて、その特長と導入・移行に向けた基本的なポイントを紹介する。
2026/02/19
データアナリストだけではない、データ分析をあらゆる従業員に開放するには
日々増加するデータを活用して、ビジネスにおける意思決定に役立てようとする動きが加速している。しかし多くの組織で、データへスムーズにアクセスできるような環境が整備されておらず、リアルタイムの意思決定を阻む要因となっている。
2026/02/19
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- BI／BA／OLAP
セキュリティ運用の意識調査で分かった、現場が抱える“AI活用の不安”とは？
昨今、セキュリティの強化や運用の効率化を目的に、AI技術を組み込んだ製品が登場している。そこで、企業におけるセキュリティ対策の現在地を探るため、セキュリティ運用における課題とAI活用の意識調査を実施した。
2025/12/03
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