職場へのAI技術の導入に失敗しないためには、現在のAIが可能なことと不可能なことを把握しなければならない。本稿ではAI技術の得意分野と、AI技術を利用した最新ソフトウェアについてまとめる。
生活の中に人工知能(AI)技術が寄り添う場面がますます増えている。信じられないなら、Amazonの「Alexa」に聞いてみるとよい。
人間や機械が生み出す大量のデータは、AIシステムの優れたトレーニングツールになる。未熟なAIシステムは、トレーニングによって一流のパターン検出システムへと変わる。現状のAI技術では、次のようなことが可能になる。
今後AI技術は、これまで人間がしてきたことをさらに多くできるようになる。
ただしビジネスへのAI技術の導入を考えている最高情報責任者(CIO)やビジネスリーダーは、AI技術が可能にすることとそうでないことを理解する必要がある。理解が足りないと、非現実的な期待を抱き、検討不足の目標に時間と予算を浪費することになる。本来なら膨大な労力を必要とするタスクを自動化する機会も逃すだろう。
本稿では、AI技術が役立つ業務分野を確認しながら、AI技術のビジネス活用について考える。企業の業務課題を解決するAIソフトウェアの例も幾つか紹介する。
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多くの企業が人材不足やコストの課題に直面する中、限られたリソースでより多くの成果を挙げるためにAIツールの活用を検討している。AIツールはどのような業務に活用できるのか、本資料で詳しく解説する。
生成AI開発において重要な役割を担う「GPU」。需要が拡大する一方、VRAM不足やコストなどさまざまな課題が浮上している。そこで、生成AI開発におけるGPUの課題を確認しながら、解決策として期待されるGPUクラウドサービスを紹介する。
さまざまな業界・業務領域で活用され始めている生成AI。生産性の向上やコストの削減などのメリットをもたらすが、生成AIの活用に当たっては品質面やセキュリティ面、運用面での課題に適切に対処していくことが重要となる。
ビジネスが急速に変化する今、その波に乗り遅れないためにもAI活用は有効な方法の1つかもしれない。業務アプリケーションにAIを追加することを検討すべき5つの理由と、AIを組み込んだアプリケーションで組織を最適化する方法を解説する。
AI活用が増加する一方、知識や人材の不足から導入に踏み切れない企業も多い。本資料で紹介する大津屋は、画像認識を用いたAI総菜会計システムを構築し、レジ業務の短縮化を実現している。どのように取り組みを進めていったのだろうか。
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