ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 なぜエヌビディアが注目される? 欧州発の大規模「生成AIクラスタ」の実力とは 2024/03/28 生成AIの人気過熱により、演算処理を行うGPU(画像処理半導体)の需要が高まっている。現在、世界で最も注目されているのがエヌビディアが提供しているデータセンタークラスのGPUだ。欧州のあるデータセンターでは、エヌビディアのGPUで構築された生成AIワークロードを導入した。この生成AIクラスタはこれまでの欧州にはないほどの規模で、生成AIモデル学習などの大幅なパフォーマンス向上に貢献しているという。本資料は、エヌビディアのGBUで構築されたクラウドAIコンピューティングがもたらす効果などを解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 機械学習タスクを高速化、AIクラウドを低コストで導入する秘策とは? 2024/03/28 AIと機械学習(ML)の高速化が多くの企業でテーマになっているが、そのためには通常、高速なGPUを搭載したインフラ基盤が必要となる。とはいえ、自社で構築するのはコストや技術面などの理由から容易ではない。そこで、クラウド上に構築されたAIインフラサービスを利用することで、これらの課題を解消し、AI/MLの学習と推論の大幅な高速化が可能になる。本資料では、AI向けのIPU(Intelligence Processing Unit)を搭載したAIクラウドインフラについて、導入事例を交えて解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 エヌビディアAI事例集:生成AIも推進、企業価値を高めるAI活用方法とは 2024/03/28 現在、さまざまな業界の企業がデータとAIを活用して、ビジネスのインサイトを引き出し、生産性を強化し、顧客体験を向上させている。本書は、公共部門や金融サービス、ヘルスケアや通信、小売などで行われている生成AIや翻訳AIなどによる業務の効率化やサービスの向上、サイバーセキュリティの強化など、成果を挙げているさまざまな事例を紹介する。また、エヌビディアによる最新調査に基づいた各企業のAI活用状況についても要点を解説している。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 【生成AI最新トレンド調査】営業関係者1000人に聞いた、生成AIの活用状況 2024/03/22 営業分野においても生成AIの活用が進んでおり、見込み客へのメール作成や営業レポートの作成など活用方法は多岐に広がっている。また、顧客データと連携することで、1人ひとりの顧客に合った的確な営業戦略を策定し、新人担当者がトップクラスの担当者と同じような営業活動を行うことも不可能ではない。1000人を超える営業関係者への調査によると、半数以上の者が、生成AIは売上向上や顧客サービス改善に貢献している、もしくはその可能性があると考えているという。本資料は、調査結果を基に、営業活動への生成AIの活用状況や、直面している課題などについて解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 バラバラのデータと生成AIの連携方法は? 生成AI活用に必要な「3つのポイント」 2024/03/12 いま、多くの企業で生成AIの活用方法が模索されている。業務効率化を超えて、顧客体験の向上などへと活用の幅を拡げるためには、社内のあらゆるデータを接続する必要がある。しかし、企業ではデータがサイロ化したシステムに保管されており、大半のアプリケーションが統合されていない。このような環境下で生成AIの導入を成功させる「3つのポイント」とは? 生成AIを導入だけで終わらせないための指針となる基本的なステップについて解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 生成 AI でエンジニアの生産性向上、開発を超効率化する生成 AI 活用法 2024/03/06 生成 AI が広がりを見せる中、システム開発分野においても生成 AI サービスの活用が加速している。たとえば、エンジニアが用意したプロンプトを元に AI がコードを生成するといったコーディングのサポートの他、運用やノーコード開発、セキュリティの支援など AI が実行し、エンジニアの業務を大幅に効率化することが可能だ。現在ではさまざまな生成 AI サービス登場しており、目的や用途によって使い分けていく必要がある。本資料では、開発を支援する生成 AI サービスとはどのようなものか、機能や特徴、具体的な活用方法などを解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 大規模言語モデル(LLM)の価値を引き出す、拡張機能の活用・構築法 2024/03/06 生成AIにおける大規模言語モデル(LLM)は制約上の理由により、リアルな世界との断絶が発生している。こうした制約を解消する有効な手段が拡張機能だ。拡張機能を活用することで、LLM はユーザーの問い合わせに対し、リアルタイム検索による最新の情報を回答することや、スクリプトを元にしたコード生成などが可能になる。ただし、LLM の拡張機能は 3 つの課題を抱えている。本資料は、これらの課題を解決し、LLM をリアルな世界へとつなぐ拡張機能を構築する方法について事例を交えて解説する。
ホワイトペーパー クラウド 生成 AI により進化した「ベクトル検索」とは? 仕組みから実践法まで基礎から解説 2024/03/06 検索システムに生成 AI の技術を活用することで、新しいユーザー体験を生み出すことが期待されている。たとえば、高度化された検索エンジンにより、ユーザーは欲しい情報を素早くわかりやすく取得できるようになるため、顧客満足度の向上へとつながる。その他にも、マーケティング強化や技術ノウハウの蓄積などの効果を得ることも可能だ。そのためには、「セマンティック検索」という従来の検索技術を生成 AI によって「ベクトル検索」へと進化させる必要がある。本資料は、これら検索システムについての仕組みやベクトル検索を実践する方法を解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 セールス・マーケなどで即効果!生成 AI で業務を効率化する 5 つの方法 2024/03/01 生成 AI とさまざまなツールやアプリケーションとの連携が始まった。その内の 1 つが、生成 AI とグループウェアを連携し、あらゆる規模のチームで効率的な働き方を実現する活用法だ。たとえば、営業担当と見込み顧客とのビデオ通話の文字起こしを AI で生成し、それをプロンプトに使うことで、顧客に合わせた売り込みトークを自動作成することも可能になる。本資料は、このような生成 AI の具体的な活用法についてわかりやすく解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 生成AIで「優先的に投資されている」分野とは? 3つのフォーカス領域 2024/02/15 ビジネスに生成AIを取り入れる動きが広まり、あらゆる分野で活用方法が試行錯誤されている。これにより、生成AIが企業にどのような価値をもたらすのかがわかってきた。同時に、経営層の間では生成AIを導入する上での新たな3つの優先事項が定められ、導入を拡大する計画が進められているという。本資料では経営層が生成AIを活用しようとしている分野や、これから起きる破壊的変化に備えるための3つのフォーカス領域などを解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 なぜ「コストセンターへの投資」を優先? カスタマーサービスに生成AIが広まるワケ 2024/02/15 さまざまな業務領域で生成AIの活用法が模索される中、コストセンター(コストのみがかかる部門)とも呼ばれるカスタマーサービスでの活用が加速している。ある調査では、経営幹部の60%以上がカスタマーサービス担当者への直接的な支援のため、生成AIに投資する意向があり、それにより、高品質な顧客体験を提供することが可能になるという。ただし、生成AIをビジネスの最前線に置くことは大きなリスクがあり、顧客との対応を誤ればブランドに致命傷を与えかねないため注意が必要だ。本資料は、カスタマーサービスに生成AIを活用し、メリットを最大化するポイントを解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 生成AIに仕事を奪われる? 生成AI時代の従業員に求められるスキルとは 2024/02/15 生成AIの広がりに伴い従来の業務が変わりつつある。たとえば、コンテンツ制作やデータ分析、コード開発などの反復作業や日々の定型的作業を、生成AIによって自動化する取り組みが行われており、これにより従業員は単調な作業から解放され、質の高い業務に注力できることが期待されている。その一方で、初歩的業務の職種から経営層まで、あらゆる従業員が職務転換を迫られることも予想されている。本資料は、業務に生成AIの導入が進められる中で、従業員に求められるスキルや、経営層が対応すべきことなど解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 生成AI導入を急ぎすぎると「収益に悪影響」?生成AIによる顧客・従業員体験向上の要点 2024/02/15 あらゆる企業で顧客体験の提供が優先事項となる中、世界の経営層の間では、より高度な体験の実現には、生成AIが必要になるとの見方が強まっている。生成AIを活用することで、パーソナライズされた顧客体験や、従業員体験も提供することが可能だ。ただし、生成AIの導入には倫理的課題への対処や従業員の業務環境を考慮することがとても大切だ。これらを疎かにして導入を急ぐと収益成長率などに悪影響が及ぶという。本資料は、生成AIによって顧客体験と従業員体験を向上させるポイントを解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 生成AI導入に向けた3つの障壁と4つの懸念、経営層がすべき3つのこと 2024/02/15 ほんの数年前まで、AIについて理解できているという経営層は約半数程度だった。だが、ここ最近、生成AIへの関心が急速に高まり続けており、今や経営層の8割超は生成AIへの理解を深めつつある。一方で、多くの経営層は生成AI導入に課題を感じており、さらに約8割は1~4つの懸念を抱いているという。本資料では、企業が生成AIを活用するときの課題と解決のポイントを解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 AIの経験ゼロから正答率90%以上のAIチャットボットを構築したオプテージの取り組み 2024/02/15 オプテージは、携帯電話サービス「mineo(マイネオ)」やFTTHサービスなどを提供している関西電力グループの総合情報通信事業者である。顧客に長く、安心して利用してもらうためサポートに力を入れる同社は、気軽に問い合わせてもらえるようLINEの公式アカウントを開設し、簡易な自動応答に取り組んだ。しかし、思ったような回答精度が得られなかったという。そこで同社が導入したのが、AIを活用したチャットボットだった。AIチャットは社内で初めての取り組みであるため、自分達だけでチューニングし、正答率を上げていくことを決断。試行錯誤の結果、サービス開始時にはトップ200の質問に対して正答率90%以上を達成し、24時間365日のサポートを実現した。AIの専門家や経験なしでAIチャットボット導入を成功に導いた秘訣は何か。その裏側をレポートする。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 生成AIでビジネスを成功させる方法とは? AI戦略の策定で超重要な3つの要素 2024/02/15 近年、AIに関するテクノロジーは大きく進化し、生成AIの登場により、ビジネスの変革が起きようとしている。コードの作成やサイバーセキュリティ、自動化、サステナビリティへの取り組みなど、AIの活用シーンは拡大し、競合他社に後れを取るまいと、多くの企業が取り組みを始めた。ただし、成功に導くためには、AI戦略を決定する際、3つの重要な事項を考慮する必要があるという。本書は、AI戦略の3つの重要事項に加えて、実行するためのインフラストラクチャー、ビジネスにおけるAI活用方法などを解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 データ処理のコストを半減、AIの力を引き出す「データレイクハウス」構築の方法 2024/02/15 企業がAIのさらなる拡張を実現するためには、データの課題を解決する必要がある。調査会社のIDCによると、企業が保管するデータ量は2025年までに250%に増加し、従来のデータレイクやデータウェアハウスでデータ処理を続けると大幅なコスト高を招く可能性があるという。そこで注目されているのが、データウェアハウスとデータレイクの特徴を備えた「データレイクハウス」だ。本資料は、データレイクハウスを用いて、AIが持つ力を引き出す方法についてわかりやすく解説する。
ホワイトペーパー 統合運用管理・サーバ監視 IT部門の増員せずにレジリエンス強化、AI活用により「24時間年中無休」のIT運用を実現 2024/01/16 デジタルテクノロジーの進化によりビジネスが加速する一方で、IT部門が管理する環境はより複雑となってきた。障害発生による数時間の機能停止が企業に大きな損失をもたらす恐れがある中、多くのIT部門は限られたリソースで、増加する要求や問題の対処に追われている状況だ。そこで、AIを活用した24時間・年中無休のIT運用により、IT部門の負荷を軽減してレジリエンスを強化する方法が注目されている。本書は、レジリエンス強化の詳細な内容や、ビジネス成長に及ぼす効果などについて解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 日本マイクロソフトの従業員エンゲージメントを高める「生成AI活用法」とは? 2024/01/10 優秀な人材を確保するため、従業員のエンゲージメントを高めていくことが企業の重要な課題となっている。そのような中、生成AIを活用した従業員体験の向上に取り組んでいるのが、日本マイクロソフトだ。同社の業務執行役員 エバンジェリストの西脇資哲氏は、従業員の生産性を最も発揮させる仕組みづくりに生成AIを活用し、情報の共有やカルチャー構築の重要性も語る。同社の具体的な生成AI活用方法や、社内に浸透させるポイント、エンゲージメント向上のために企業が意識すべきことなどについて、西脇氏とキンドリルジャパン 理事 デジタルワークプレース事業本部の秋吉 香織氏が語り合った。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 生成AIの導入に成功した企業の共通点とは? 導入戦略で重要となる「4つの柱」 2023/12/12 昨今、生成AIが注目を集めるようになり、すでに一部の企業では、複数のビジネス部門やプロセス全体にAIを導入し、幅広い経験と成功を手にしているという。それら先進的な企業の取り組みについて分析したところ、「ビジョン」「価値」といった4つの柱に基づいてアクションを起こしていたことがわかってきた。本書は、生成AI戦略の4つの柱についての詳細や、導入成功のポイントなどについて解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 中堅中小企業のAI導入事例4選、「従業員6名」の企業はどうやってAI導入に成功した? 2023/12/07 「AI(人工知能)に仕事が奪われる」というのは過去の話となり、今やAIは人の仕事の生産性を何百倍にも高めてくれるサポーターであるとの認識が広まりつつある。とはいえ、従業員300名以下の企業のAI導入率は5.5%に止まるというのが現状だ。この理由について、AIは高難度で高額な技術との根強いイメージから、中堅中小規模の企業にはハードルが高いと感じていることが見て取れる。しかし、本当に大企業でなければAI導入は難しいのだろうか。本書は、従業員数が6名の企業など、中堅中小規模の企業がAI導入に成功した事例を時系列に沿って紹介する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 【IDC調査】なぜAI導入は「長期化」するのか? 本番運用までの課題を解決する方法 2023/11/28 多くの企業はAI開発で、「AIモデルのトレーニング」から「本番環境でのAIモデルの実行」へと移行しようとしている。だが、IDCの調査によると、AIモデルの構築には90日以上、本番環境への導入にも30日以上が8割を超え、4割は90日以上かかっていることが明らかになった。また、AIの導入シーンも、ビデオ認識、自然言語処理、画像認識、レコメンデーションなど多数あり、十分に統合された高性能な環境を用意できずに苦心している。このようにさまざまな課題が立ちはだかる中、企業はどのように取り組みを進めればよいのか。調査企業のIDCが全世界を対象に行った調査結果を基に、AI導入における課題解決のポイントを解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 【1200名のCEOに調査】生成AIやサステナビリティへの取り組みは? 戦略の傾向を探る 2023/11/22 生成AIへの注目が高まり、AIへの投資・開発がますます加速している。調査によると、多くのCEOはAIがもたらすメリットに期待を寄せている一方で、AIにより意図しない未知の結果が生じる可能性について、大きな懸念も抱いているという。本資料は、2023年6月~7月にかけて、世界21カ国のCEO 1200名を対象にAIの利用に関する現状と今後の見通しを調査したレポートである。さらにサステナビリティへの対応状況、投資戦略、M&Aなどについても調査し、世界のCEOがいま何を課題と考え、どのような戦略を持っているかを明らかにする。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 日本マイクロソフトの従業員エンゲージメントを高める「生成AI活用法」とは? 2023/11/21 優秀な人材を確保するため、従業員のエンゲージメントを高めていくことが企業の重要な課題となっている。そのような中、生成AIを活用した従業員体験の向上に取り組んでいるのが、日本マイクロソフトだ。同社の業務執行役員 エバンジェリストの西脇資哲氏は、従業員の生産性を最も発揮させる仕組みづくりに生成AIを活用し、情報の共有やカルチャー構築の重要性も語る。同社の具体的な生成AI活用方法や、社内に浸透させるポイント、エンゲージメント向上のために企業が意識すべきことなどについて、西脇氏とキンドリルジャパン 理事 秋吉 香織氏が語り合った。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 ChatGPTなどへの活用で注目集まる、「大規模言語モデル(LLM)」初心者ガイド 2023/09/21 生成AIが話題になる中、「大規模言語モデル(LLM)」への注目度が高まっている。LLMとは、人工知能(AI)システムの一種だ。膨大な量のデータから学習したパターンと関係をベースに、人間が作成したようなテキストを生成することが可能とし、OpenAIのChatGPTにも使用されている。独自のLLM導入や開発にいち早く着手することで、競争上の優位性を獲得することなどが期待できる。本書は、LLMの基礎的知識から独自にLLMを開発するための手順などをわかりやすく解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 ChatGPTも採用「大規模言語モデル(LLM)」の活用事例、新ビジネスのヒントを探る 2023/09/21 OpenAIのChatGPTなどに使用されている「大規模言語モデル(LLM)」。現在、多くの企業がLLMの活用方法を模索している。たとえば、企業が日々行っている言語に関わるタスクをLLMにより自動化することで、業務の効率化やコスト削減などの効果が期待できる。また、LLMを利用したアプリを使用して、より革新的なサービス提供、顧客との関係強化など、さまざまな可能性が広がっており、LLMは新たなビジネスチャンスをもたらすものとして注目を集めている。本書はLLM開発の基本と成功した企業の事例などを解説する。
ホワイトペーパー AI・人工知能・機械学習 ビジネスの意思決定は「自動化」の時代に突入、AIとうまく「協力」するには? 2023/09/12 企業の経営層にとって、意思決定にデータを活用することはもはや当たり前だ。アナリティクスやAIなど、そのためのテクノロジーも急速に進歩している。一方で、意思決定はますます複雑化し、スピードを求められ、説明責任もより強く求められるようになった。そこで必要となるのが「意思決定の自動化」だ。本資料では、意思決定を自動化する際に考えるべきポイント、導入に向けた3つのステップ、推奨される行動について解説。人間とAIが協力する「ハイブリッド型の意思決定」の必要性と実現方法を、ぜひ確認してほしい。
ホワイトペーパー IoT・M2M 川崎フロンターレやアシックス20社事例:自動化・省力化・遠隔化による現場DXの極意 2023/09/11 企業を取り巻く環境は大きく変化し、アジリティ(俊敏性)とレジレンス(回復力)の強化のため、業務の「自動化・遠隔化・省力化」を実現する、現場主導のデジタルトランスフォーメーション(DX)が求められている。たとえば、競技用シューズを数多く手掛けるアシックス フットウエア生産統括部 カスタム生産部は生産現場のIoT化により、品質向上や効率化に加え、脱炭素も実現したという。本書は、川崎フロンターレや、伊藤忠テクノソリューションズなど、多種多様な業界20社の現場DXの事例を紹介する。
ホワイトペーパー IoT・M2M 現場データ活用「虎の巻」、AI・IoTなど現場DXのよくある「5つの悩み」解決ポイント 2023/09/11 企業経営にデータの活用は不可欠となってきたが、工場や店舗などの現場においては、デジタル人材の不足や、本社と物理的に距離が離れていること、複数の拠点が散在していることなどから、現場データを十分に活用できていないのが実情だ。現場データの活用に成功した企業は、これらの課題をどのように克服したのか。本書は、成功した企業の事例を示しながら、デジタルトランスフォーメーション(DX)推進における「5つの悩み」を解決する方法を解説する。
ホワイトペーパー IoT・M2M 成功企業に学ぶ、カメラ・センサーを駆使した「現場主導のDX」 2023/09/11 デジタルトランスフォーメーション(DX)を進める上で、多くの企業がIT人材不足という課題を抱えている。そこで注目されているのが、ITに精通していない現場の人材がデジタル化を進める「現場主導のDX」である。たとえば、センサーやカメラといったデバイスを利用して、現場の情報をデジタル化し、自動化を実現することなど挙げられる。ただし、それには負担や知識を必要とせずにアイデアを具現化する仕組みが必要となる。本書は、現場主導のDXに成功した企業の事例を参照に、そのベストプラクティスを探っていく。