「拡張現実」と「IoT」さえあれば専門知識はもういらないのか?作業員をすぐさま“熟練工”に変える(2/2 ページ)

2017年01月10日 08時00分 公開
[Beth StackpoleTechTarget]
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AR×IoTの将来像

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製品資料 ニュータニックス・ジャパン合同会社

AIの実装/管理を成功させる4つのポイント:データやコストの課題と解決策

AIは生産性や顧客満足度の向上などさまざまな効果をもたらすが、その導入時に、AIモデルの管理/監視、従業員のスキルギャップ、データの一貫性などの課題に悩まされる企業は多い。これらを解消するために必要な、AI戦略の進め方とは?

製品資料 ニュータニックス・ジャパン合同会社

PoC段階で30%の企業が導入を断念、生成AIプロジェクトを成功に導くためには?

企業にとって生成AIは、生産性向上や収益性増加をもたらす重要な技術だが、導入には多くの課題が存在する。PoC(概念実証)段階で約30%の企業が導入を断念するといわれる生成AIプロジェクトを成功に導くための方法を紹介する。

製品資料 日本マイクロソフト株式会社

“普通の社員”のPC活用が根底から変わる、Copilot+ PCがもたらすAI改革の姿

生成AIによって既存業務の生産性向上といった成果を上げる企業が増えている今、AIをより効果的に活用するための鍵になるといわれているのが、AI処理に特化した「Copilot+ PC」だ。AI PCが具体的にどのような変化をもたらすのかを解説する。

事例 アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

先進的なIT企業に学ぶ、業務に必要なAIを現場で開発するための環境作りの極意

企業のDX支援などを手掛けるSpeeeでは、各チームの業務に最適化されたAIエージェントを、現場レベルで自律的に開発/活用するための環境を提供している。このようにAIとデータの活用を民主化した理由とシステム構成を解説する。

製品資料 株式会社SHIFT

AIシステムのアウトプット品質を担保するための方法とは?

ビジネスにおけるAIへの依存度が高まる一方、AIのアウトプット品質に関する懸念が広まっており、導入をためらう組織も増えている。本資料では、AIシステムの精度を高め、アウトプットの品質を担保するための具体的な方法を解説する。

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