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
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コストや人材不足の問題を解消、生成AIの価値を最大化するためのアプローチ
生成AIのビジネス活用が拡大している。しかし、多くの組織がランニングコストの高さやハードウェア要件の厳しさ、専門人材の不足といった要因により生成AIの価値を十分に引き出せていない。本資料では、この状況を脱却する方法を解説する。
2025/05/15
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ビジネスの現場へのAI導入と活用、何から始めてどのように進めるべきか？
ビジネスシーンでの活用が進むAIだが、その急速な進化に、多くの組織がキャッチアップできていないのが現状だ。AI導入の成果を最大化するために、何から始めるべきか、どのようなポイントを押さえるべきかを解説する。
2025/05/15
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初めてのAIユースケースを軌道に乗せる、6ステップで進める戦略的アプローチ
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
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自社のデータをAI対応に、ハイブリッドクラウドでのデータ作成／管理の最適解は
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
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開発や分析の多様なニーズに応えながら、組織全体にAIを導入する方法とは？
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
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AI活用を加速させる、スーパーコンピューティングの実力
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
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AIの概念実証から本番環境への移行が難しいのはなぜ？ 解消に導く方法を解説
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
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宇宙の計画や天然資源の保護にAIはどう役立っている？ 4つの事例で学ぶ実態
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
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AIで懸念される二酸化炭素量排出量の急増、サステナブルな戦略をどう進める？
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
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