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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多くの企業でオフィスDXが進む一方、現場にはアナログ業務が多く残りDXが進んでいない。現場DXを推進し、オフィスと現場のデータを活用するためにはどうしたらよいか。本資料では、ノーコード開発ツールを活用した解決策を紹介する。
工場や倉庫などの現場では、紙中心の業務が今も多く残っている。だが現場DXを進めようにも、人材や予算の不足、システム選定の難しさが障壁となっているケースは多い。この問題を解消する、モバイルアプリ作成ツールの実力とは？
ビジネスに生成AIを利用するのが当たり前になりつつある中、ローコード開発への活用を模索している組織も少なくない。開発者不足の解消や開発コストの削減など、さまざまな問題を解消するために、生成AIをどう活用すればよいのか。
急速に変化する顧客ニーズに応えるような適切な製品を継続的に提供するためには、より多くのアプリを生み出す必要があるが、そのための開発者が不足している。そこで注目されているのが、生成AIやローコード開発プラットフォームだ。
あらゆる組織は、従業員と消費者の双方に良質なエクスペリエンスを提供する義務を負っている。アプリ開発と高度な自動化は、この目的を達成するための有効策の1つだが、それぞれを適切に実装できなければ、むしろリスク要因ともなり得る。
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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