コンピューティングの新境地ともいえる機械学習が、パブリッククラウドのおかげでかつてなく手頃で使いやすくなった。ただし慌てて飛びつく必要はない。
機械学習はかつての人工知能のコンセプトに基づく。1959年、継続的に更新しなくても学習できる能力を持ったシステムと定義されたのが始まりだった。機械学習はパターン認識やコンピュータ学習から生まれ、最近になって大手パブリッククラウド事業者が独自の機械学習サービスの提供に乗り出したことから脚光を浴びている。
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AIをビジネスで生かし、大きな成果を得るには、「AI対応データ」が必要だ。しかし、AI対応データを手に入れるためには、地道なデータ準備が不可欠となる。本資料では、AI対応データを準備するための6つのステップを紹介する。
カスタマーエクスペリエンス（CX）向上を目的としたAI活用が広がっているが、自社の対応の遅れを危惧している企業も少なくない。そこで、1000人のCXリーダーを対象とした調査の結果から、AIの導入を成功に導くためのヒントを紹介する。
生成AIがビジネスの現場に浸透し、業務の効率化や意思決定の迅速化に貢献している。一方で、期待していたような成果を得られていないという声も聞かれる。その理由とともに、生成AIの価値を最大化するデータ基盤の在り方について解説する。
AI導入の成否は、その土台となるインフラに左右されると言っても過言ではない。企業がAIモデルの性能を最大限に引き出すために、インフラ構築時に検討すべきポイントを体系的に解説する。
文書作成の効率化、マーケティング支援、顧客対応補助など、業務に生成AIの活用を考えている企業は多い。本資料では、生成AIの基本的な仕組みから、ビジネス現場での活用例までを紹介。失敗しない生成AI導入に役立てることができる。
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いまさら聞けない「仮想デスクトップ」と「VDI」の違いとは
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