AI活用を“自社に最適な形”で実現、カスタマイズも容易な「基盤モデル」とは？
自社独自のタスクに対応したAIへのニーズが高まっている。しかし、従来の機械学習では、膨大な学習データを準備しなければならない上に、別のタスクに適用するには新たな学習データが必要となる。こうした手間を省く方法はあるのだろうか。
2024/07/11
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「日本アイ・ビー・エム株式会社」のホワイトペーパー一覧（2ページ目）
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導入に前向きな一方で懸念も多数、生成AIの本格活用における課題と解決策
生成AIの活用に前向きなCEOが多数を占める一方、信頼性や既存環境との連携など懸念は少なくない。経営者を対象としたグローバル調査の結果を踏まえつつ、本格活用における懸念を解消する次世代AIプラットフォームについて紹介する。
2024/07/01
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生成AIの利用者から価値創造者へ、独自モデルを構築してビジネスに活用するには
生成AIが盛り上がりを見せ、多くの企業が導入する中で差別化を実現するには、単なる利用者ではなく「価値創造者」となるための取り組みが必要だ。独自モデルの作成から運用の統制まで実現できる次世代のAIプラットフォームに注目したい。
2024/07/01
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ビジネスにおける生成AI活用：まず理解すべき3つの原則と5つの基本特性とは？
従来のAIとは異なり、“新しいものを生み出す”能力を持った生成AI。業務への活用も進む中で、他社の導入成果が気になる人も多いだろう。本資料では、生成AIの活用事例から、活用に当たって、まず始めに理解すべきことまで詳しく解説する。
2024/07/01
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AI活用や高度な分析に適した基盤を実現するための、新たなデータ管理方法とは
生成AIの登場によりデータの価値が高まっているが、有効なデータ活用を実現するには、質の高いデータ管理が必要になる。しかし、その管理は決して容易ではない。本資料では、データ管理を高度化させる方法について解説する。
2024/07/01
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生成AIで企業はどう変わる？ 基礎からAI導入のスタートを切る方法までを解説
生成AIの登場で、AI活用は以前と比べて容易になった。多くの企業が、他社に乗り遅れないように先を競ってAI導入に取り組んでいるが、あくまで目指すべきは新たな価値創造だ。そこに向けて押さえたいポイントがあると本資料は指摘する。
2024/07/01
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生成AIの導入でROIを達成、実現の鍵は適切なユースケースとAI基盤の「4要素」
競争優位性の確保や業種そのものの変革など、さまざまな可能性を秘める生成AIだが、導入には膨大なデータ量と複雑性が障壁となる。既存環境に組み込む方法とともに、AIプラットフォームに求めたい重要な4つの要素について考察する。
2024/07/01
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誤った想定や判断を防止、“責任あるAI活用”を加速させるガバナンス強化策
AI活用が高度化していく中で、AIに対する公平性と倫理性の確保を前提としたガバナンスの強化が不可欠のものとなっている。本資料では、昨今のAI市場の状況を解説した上で、AIガバナンスのためのツールキットを紹介する。
2024/07/01
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データストアの新アーキテクチャ「データレイクハウス」はAI拡張にどう役立つか
ビジネスにおけるAI活用は着実に進展しており、さらに高度な成果を目指すAIの拡張も視野に入っている。ただ、その環境を支えるはずのデータウェアハウスやデータレイクは、進化するAIのニーズに効率よく対応できていないようだ。
2024/07/01
AI戦略における「3つの重要要素」を実現、AIとデータのためのプラットフォーム
過去10年で大きく進歩した人工知能（AI）だが、生成AIのベースとなる「基盤モデル」の登場で、ビジネスを根本から変革するほどの革新的なテクノロジーへと進化した。こうした時代にAI戦略を成功に導く、3つの重要要素を解説する。
2024/07/01
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