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。
2025/02/03
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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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「日本アイ・ビー・エム株式会社」のホワイトペーパー一覧（5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。
2025/02/03
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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。
2025/02/03
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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。
2025/02/03
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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。
2025/02/03
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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。
2025/02/03
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製造・建設業で後を絶たない労災、AI／生成AI活用は解決策となるのか
ビジネスにおける多様なシーンでAI／生成AI活用が進んでいる。中でも、製造・建設現場で期待が高まるのが「労災」防止策としての活用だ。労災対策というと実効性が課題になりがちだが、AI／生成AIはその壁をどう乗り越えるのか。
2025/02/03
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回答精度を向上させる、生成AIを活用した“賢い”チャットbotの構築方法
顧客や社内の問い合わせ窓口として導入が広がるチャットbot。その回答精度を高めるべく、昨今「生成AI」の活用が進んでいる。生成AI活用の「アリ・ナシ」の差を確認しながら、“賢い”チャットbotを構築するポイントを解説する。
2025/02/03
AIへの投資が世界的に加速する中、そのROIは期待に応えられているのか
大規模言語モデルを利用する生成AIの台頭など、ここ数年で改めてAIへの注目度が高まったことにより、世界中の組織でその収益化を目指した取り組みが加速した。その一方でAIのROIは平均で5.9％にとどまっているという現実がある。
2025/02/03
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生成AIの導入・活用を成功に導く、経営層が注目すべき3つの領域と具体策
多くのビジネスリーダーが“生成AIの時代”が到来しつつあると認識し、活用に向けた投資を加速させている。しかし「導入に踏み出せない」「十分な投資対効果が得られない」という声も多い。成果を最大化するためには、どうすればよいのか。
2025/02/03
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