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アイティメディア広告企画

技術文書・技術解説

アイティメディア広告企画

最新インフラの導入/運用でAIプロジェクトを成功させるための勘所

企業がAIプロジェクトを進める際、その成功にはさまざまな要因が絡んでくる。インフラの導入/運用、予算や人材の配分、計画立案などだ。では、どうすればAIプロジェクトを破綻なく成功させることができるのか、その勘所とは。

2025/09/01

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
IAサーバ/PCサーバ

ファインディ株式会社

製品資料

ファインディ株式会社

AIを導入して終わりにしない、確実に成果を引き出すための仕組み作りのポイント

エンジニア組織でAI活用が加速しているが、開発生産性の面で成果を感じている組織は少ないという。その要因として、AIの投資効果を可視化する仕組みがないことが挙げられる。本資料では、AI活用を成果に結び付けるための方法を解説する。

2025/09/01

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

日本アイ・ビー・エム株式会社

製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

業界別ユースケースで見る、AI/生成AI活用で成功を収めるための方法

AIへの投資意欲は近年急速に高まっているものの、タスクの自動化、業務の効率化を目的とするだけではAIの真の価値を引き出すことはできない。本資料では、AI活用で成功を収めるためのアクションとともに、業界別の展望について解説する。

2025/09/01

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

日本アイ・ビー・エム株式会社

製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

経営層750人の調査に見る、エージェント型AIの価値を最短で引き出す戦略とは

エージェント型AIの登場により、反復タスクの自動化にとどまらない、さまざまな業務オペレーションの自律化が可能になりつつある。本資料では、経営層750人を対象に行った調査の結果などから、価値を最大化する方法を解説する。

2025/09/01

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

日本アイ・ビー・エム株式会社

製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

「2025年の崖」の先へ、2027年のチェックポイントを通過するためのAI活用法とは

「2025年の崖」として不安視されたレガシーシステムや人材不足の問題は、2025年を迎えた今、解消に向かいつつあるという。その理由とともに、次のチェックポイントとなるだろう2027年に向けて取り組みたいAI活用のポイントを解説する。

2025/09/01

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
オフコン/メインフレーム

日本アイ・ビー・エム株式会社

市場調査・トレンド

日本アイ・ビー・エム株式会社

競争優位性を確保するために取り組むべき「ハイブリッドバイデザイン」の全体像

ハイブリッドクラウド環境は、多くの組織でハイブリッドバイデフォルトとして構築されてきた。しかし、この無秩序な環境が、サイロ化や混沌を招いている。今必要なのは、戦略的にハイブリッドクラウド環境を構築することだ。

2025/09/01

カテゴリ:
クラウド
クラウドコンピューティング

日本アイ・ビー・エム株式会社

製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

生成AI時代のハイブリッドクラウド、価値を最大化するためのアプローチとは?

ハイブリッドクラウドと生成AIはDX推進のけん引役とみられているが、ある調査では成功企業が25%にとどまるという結果も出ている。その主な原因が、クラウド導入に計画性がなく、戦略に一貫性がないことだ。どう改善すればよいのか。

2025/09/01

カテゴリ:
クラウド
クラウドコンピューティング

日本アイ・ビー・エム株式会社

製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

複雑化するハイブリッドクラウドの運用管理、可観測性ツールでどう楽になる?

企業のITシステムはハイブリッドクラウドが当たり前になりつつあり、運用/管理の負荷が高まっている。そこで課題解消の鍵となるのがオブザーバビリティー(可観測性)だ。本動画では、可観測性を確保するツールの選び方を解説する。

2025/09/01

カテゴリ:
システム運用管理
パフォーマンス管理

日本アイ・ビー・エム株式会社

製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

生成AI活用を加速、試験段階から生産性向上へと導くツールの条件とは?

エンタープライズ向け生成AIの導入が進む中、期待した成果が得られていない企業もあり、システムの分断やROIの低下といったリスクも顕在化しつつある。このような課題を解消するためには、どのようなツールが求められるのだろうか。

2025/09/01

カテゴリ:
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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