分散/多様化する職場環境、ネットワークのモダナイゼーションは何から始める?
既存のネットワークが今日の職場環境の急進的な変化に対応できず、パフォーマンスやセキュリティの質の低下を招いているケースが散見される。ネットワークのモダナイゼーションで、こうした状況から脱却するための2つのステップとは何か。
2025/05/15
既存のネットワークが今日の職場環境の急進的な変化に対応できず、パフォーマンスやセキュリティの質の低下を招いているケースが散見される。ネットワークのモダナイゼーションで、こうした状況から脱却するための2つのステップとは何か。
2025/05/15
AI活用を小規模なパイロットプロジェクトから始める企業は多いが、それを成功させ本格的な活用につなげるには、戦略的なアプローチが必要となる。初めてのAIユースケースを軌道に乗せるために知っておきたい、6つのステップを解説する。
2025/05/15
予測の精度と信頼性の向上、ワークロードの高速化といった、AIのメリットを引き出すには、まずデータを「AI対応」にする必要がある。それを実現するために押さえておきたい、データ作成や管理のポイントを解説する。
2025/05/15
AIを使ったイノベーションの推進が期待されているが、組織全体にAIを導入するためにはいくつかの課題を解消することが必要だ。開発や分析を担うエンジニアやデータサイエンティストのニーズに応えながら、組織全体にAIを導入する方法とは?
2025/05/15
AI活用には処理スピードが重要となる。特に、大規模言語モデルのトレーニングでは、長期的に稼働できる強力なコンピュート性能も求められる。そこで注目したいのが、AIモデルのトレーニングを加速させるスーパーコンピューティングだ。
2025/05/15
多くの企業で生成AIの導入が加速している。しかし、AIの概念実証(PoC)パイロットが本番環境に移行できず、期待していた成果を得られていないという企業も少なくない。効果的な活用を進めるためには、どうすればよいのだろうか。
2025/05/15
世界中への食料の安定的な供給、野心的な宇宙計画、天然資源の保護など、従来は達成不可能だと思われてきた目標は、AIの進化と、膨大なデータの活用により、かつてないほど実現に近づいている。その実態を、4つの事例を基に探る。
2025/05/15
AIの爆発的な成長は、コンピュートリソースとストレージリソースのニーズを急増させ、結果として二酸化炭素排出量を急増させている。この課題に対処するためには、サステナブルなAI戦略の構築が必要だ。本資料でそのヒントを解説する。
2025/05/15
AIを本番環境で運用する際は、データ管理やコストの観点から、パブリッククラウドではなくオンプレミスでの運用を望む企業が多い。しかしその際は、専門知識やインフラ整備が必要となる。この問題を解決するには、どうすればよいのか。
2025/05/15
音声・画像・テキストといった異種データを融合し、深い洞察を導くマルチモーダルAI。製造業やカスタマーケアなど多様な現場で活用が進む一方、導入には幾つかの課題もある。本資料では、成功事例とともに具体的な進め方を解説する。
2025/04/30