ハイパースケール（大規模）データセンターは、生成AIサービスの需要の高まりに対応するため、ますます巨大化していくという。データセンターの規模と数は今後どうなっていくのか。
GPU（グラフィックス処理装置）の本来の役割はCPU（中央処理装置）を補完することだったが、現在ではGPUがAI関連のタスクを実行するための不可欠な存在となっている。GPUのどのような仕組みが生かされているのか。
アメフトリーグのNFLでデータ活用が進んでいる。攻撃側のトリックプレーを守備側が予測し、幾度も阻止する事例も見られた。一方、専門家はある懸念も示している。
コンタクトセンター業務は従業員のストレスが大きくなりがちだ。Cisco SystemsはAI技術を用いて、コールセンター業務のストレスを改善する方法の開発を進めている。どのような方法なのか。
AIプロジェクトでは、ただAIモデルを構築すれば終わりではない。むしろ「AIモデルの最適化」こそが成功を左右する鍵となる。具体的なアプローチを紹介する。
AI処理のためのプロセッサとして、GPU以外にも「FPGA」がある。どれを採用するかは、それぞれの長所や短所、プロジェクトの要件を慎重に評価した上で判断すべきだ。
データの爆発的な増加に加えてビジネスにおけるAI活用が加速する中、AIのメリットを最大限に引き出すためにもデータガバナンスの重要性が高まっている。AI時代のデータガバナンスにおいて押さえておきたい5つの柱を解説する。
効率的で効果的なデータ活用を推進するためにも、BIツールは積極的に利用したいツールの1つだ。その有効性を確認しながら、BIツール活用の第一歩として、レポート作成の進め方や、活用を支援するサービスを紹介する。
データの利活用を進めるためにはデータ基盤の導入が必要だ。しかし、データ基盤を構築／運用するためにはさまざまな課題を乗り越えなければならない。本資料では、データ活用環境の構築に成功した15社の事例からそのヒントを解説する。
データドリブン経営を実現するために多くの企業がデータ活用の取り組みを進めているが、思うような成果を挙げられていないという声も多い。そこで本資料では、データ活用を加速させるために解消すべき3つの課題を解説する。
データ分析・活用とその前提となるデータ可視化のため、多くの企業で導入されているTableau。有用性の高いツールだが、「運用・保守にコストやリソースが割かれる」などの課題もある。これらの課題を解消する方法を探る。
導入の壁を突破してMicrosoft 365 Copilotを活用する方法 (2025/3/12)
クラウドだけでは足りない AI基盤に求められる新たな条件とは何か (2025/3/6)
データ活用やAIで不良原因も発見 全員参加の現場伴走型で挑むトヨタ車体のDX (2025/2/21)
Dellが解説する生成AIインフラの“今” モデルだけじゃない必要知識 (2024/11/21)
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