AIの活用領域が「エッジ」へと広がっている。ある大規模展示施設は、「トイレの待ち時間問題」をAIで可視化する実証実験に取り組んだ。その成果と、重要な役割を果たしたエッジインフラの中身とは。
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「担当者の記憶」に頼る異動案作成はもう限界だ。名古屋市立大学は、分散した職員スキルを統合し、データに基づく適材適所へと舵を切った。同大学が選んだ「人事の武器」とは。
CaseHub.News()
コンタクトセンターの呼量削減が業界の通例になる中、サーモスは「応対の効率化」に優先順位を転換した。現場の負担を軽減して顧客の声をAIで資産に変える戦略とは。
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生成AIの導入は実証段階を越え、本番運用が問われる局面に入った。さらに、AI導入の評価軸も変化しつつある。日本や海外の動向は。AI導入を成功に導くに当たってどのような選択肢を選べばいいのか。
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生成AIや大規模シミュレーションの普及により、単体GPUでは処理し切れない計算を効率的にさばく「クラスタ構成」のニーズが拡大している。だがその導入には高いハードルがある。その壁を越えるGPUサーバの選択肢とは。
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失敗が許されない公共インフラを担うNTT東日本。安全性・安定性とAI活用のスピードを両立すべく選んだのは「プライベート環境」でのAI開発・運用だった。業務DXに挑むNTT東日本の事例からAI活用のあるべき姿を探る。
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AIの活用拡大や映像トラフィックの増加、テレワーク対応などを背景に、企業ネットワークが抱える帯域幅不足や品質劣化といった問題が顕在化している。こうした中で求められるのが、企業活動の中核となる「ネットワーク」の見直しだ。
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AI学習や推論の要となるGPUの需要が世界的に高まる中、希少なハイエンドGPUを活用できる国産クラウドサービスがある。最新GPUを搭載した計算クラスタ型サービスは、研究・開発現場の課題をどう解決してくれるのだろうか。
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「AIスロップ」は、企業のデータ品質や経営判断に悪影響を与えたり、低品質なデータをAIモデルが再学習する悪循環を生じさせたりする可能性がある。こうした事態を防ぐために、CIOやIT担当者は何をすべきか。
Sean Michael Kerner()
AIの基礎から法律・倫理まで幅広い領域が問われる資格「G検定」。試験範囲の中でも重要度の高いテーマを1問ずつ取り上げ、理解の定着に役立つポイントを確認していきます。今回は、画像データに人間には判別できないほどの微小な変更を加え、AIの分類結果を誤らせる手法について取り上げます。
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クラウドサービスの利用料金が上昇する中、AWSは「AWS re:Invent 2025」で、クラウドサービスのコスト削減につながる複数の新機能を発表した。具体的な内容と、コスト管理に取り組む同社の戦略を詳しく説明する。
Eric Avidon()
従業員のデータ活用を推進するときに課題となるのが、データ分析スキルの不足とBIツールのコスト増加だ。コクヨはこれらの課題を解消するために、AIエージェントを構築した。同社のAIエージェントの活用方法とは。
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「待たされる」「解決できない」という経験をしたときに、顧客はコンタクトセンターに不満を感じる。顧客のニーズは単純明瞭だが、AIチャットbotでさえ十分とはいえないのが現実だ。顧客満足度を高めるためにはどうしたらよいのか。
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