クラウドによってAIテクノロジーが利用しやすくなり、アプリケーションに自然言語処理を組み込もうと考える開発者が増えている。
より少ないリソースでより多くを実現できるアプリケーションは、市場が変化しても生き残る可能性が高い。開発者がAI（人工知能）に注目しているのはそのためだ。
音声アシスタントの活用が広がったことで、AIに分類されるサービスの中でも、とりわけ自然言語処理APIや同様のサービスの需要が急速に拡大した。こうした自然言語処理のテクノロジーは何十年にもわたって研究されてきた。今ではそのテクノロジーを応用し、音声やテキストを基に言葉や感情を分析する製品、非構造化データを検索する機能を備える製品、会話の話者の意図を分析する製品など、さまざまな製品が登場している。
一般的な製品に広く利用できるほど自然言語処理のテクノロジーが手頃な価格になったのは、ごく最近のことだ。本稿執筆時点では、大手クラウドベンダーだけでなく、小規模ベンダーが自然言語処理のテクノロジーを利用したサービスを提供しているケースも目立っている。ベンダー各社は、人間が読み書きに利用する自然なテキストを処理する独自の機能を提供している。
そこで本稿では、広く利用されている自然言語処理APIとクラウドベースのサービスを紹介し、開発者がそれらをアプリケーションに組み込むための方法を見ていこう。
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プロジェクト管理ツールの乱立を解消するため、一本化を検討するケースが増えている。重要な点は“情シス目線”で選定することだ。そこで8つの主要ツールを比較し、多様な業務に対応しつつ、全社最適も実現できるツールの条件を探った。
組織のスリム化を目指し、バックヤード業務を1つの部署に集約したものの、チームごとに業務管理の方法が異なるという、新たな課題を抱えることになったネクスウェイ。これを解決すべく、同社が採用したアプローチとは？
リアルタイム性や生成AI対応などデータベースに対する期待が急速に高まっている。そこで従来のPostgreSQLでは対応が難しかったスピードやスケーラビリティの課題を解消したデータ基盤が注目されている。本資料で詳細を解説する。
生成AIを業務に生かすには、回答の正確性やセキュリティなど、多くの課題を解決する必要がある。そこで注目したいのが、オペレーショナルデータベースと、検索拡張生成（RAG）技術を組み合わせるアプローチだ。
多くの企業でアジャイル開発の手法が取り入れられるようになった一方、欧米企業を中心にアジャイル開発の大規模化が普及している。これに伴い、「テストの工数やコストの増大」「製品全体像の把握の難しさ」といった課題が出てきた。
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米国TechTarget Inc.とInforma Techデジタル事業が業務提携したことが発表されました。TechTargetジャパンは従来どおり、アイティメディア（株）が運営を継続します。これからも日本企業のIT選定に役立つ情報を提供してまいります。
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