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「AIソリューション」の検索結果一覧(12ページ目)

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アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

事例

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

機械学習のトレーニングとデプロイを加速、4つのユースケースで学ぶ成功への道

今や機械学習は、単に興味関心を引いていた時期を過ぎ、実際にビジネス課題を解決する手段として活用されている。ただ、機械学習モデルのトレーニングはいまだ複雑だ。4つのユースケースと成功事例から、実践のヒントを探りたい。

2024/08/22

カテゴリ:
製造マネジメント
AIソリューション

株式会社セールスフォース・ジャパン

製品資料

株式会社セールスフォース・ジャパン

製品購入からアフターセールスまで、Salesforce+AIで顧客関係はどう変わる?

顧客とはできるだけ長く関係を続けたいところだが、顧客ごとに効果的な施策を見極めるのは難しい。もともとCRMとして評価が高いSalesforceに、進化が目覚ましいAIを組み合わせれば、この難題は解決できるのか。

2024/08/20

カテゴリ:
製造マネジメント
AIソリューション

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品資料

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

インフォグラフィックで学ぶ、生成系AIのビジネス価値を引き出す「5つの質問」

生成系AIは今やさまざまなビジネスの現場で採用され始め、そこからいかに価値を引き出していくかが問われる段階となっている。そのヒントを探るため、エグゼクティブが抱く生成系AIへの疑問トップ5とその回答を紹介する。

2024/08/09

カテゴリ:
製造マネジメント
AIソリューション

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品資料

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

パーソナライゼーションはなぜ難しい? 組織を悩ませる3つの課題と解決策

顧客接点のデジタル化・多様化が加速する今、高度なパーソナライゼーションを実現することは非常に難しくなっている。その背景にある3つの問題を明らかにするとともに、これらを解決し、優れた顧客体験を提供する方法を紹介する。

2024/08/09

カテゴリ:
製造マネジメント
AIソリューション

Elasticsearch株式会社

製品資料

Elasticsearch株式会社

製造業のIT運用・監視に今後必要な変化とは? オブザーバビリティが重要な理由

DXが進む製造業ではシステムやデータの重要性が増しているが、それらを生かし、持続的なビジネス価値を獲得するには、運用の改善と、オブザーバビリティの実現が欠かせない。専門家の対談から、IT運用・監視の今後のあるべき姿を探る。

2024/07/30

カテゴリ:
製造マネジメント
AIソリューション

エムオーテックス株式会社

事例

エムオーテックス株式会社

AIで未知の脅威やEmotetを防御、7つの事例で探るセキュリティ強化のヒント

進化したサイバー攻撃に対抗するため、AIを活用した次世代型アンチウイルスを導入する企業が増加している。未知の脅威を防ぎ、最新のEmotetにも高い効果を発揮するという同アンチウイルスの機能やメリットを、7つの導入事例から探る。

2024/04/10

カテゴリ:
製造マネジメント
AIソリューション

株式会社日立システムズ

製品資料

株式会社日立システムズ

「AI活用」で出遅れ、今から成功をつかむために何から取り組むべきか

DX推進、中でもAI活用に関心を寄せる企業は多いが、大企業以外では取り組みの「出遅れ」が目立つようだ。標準的なアプローチがないように見えるDXだが、しっかりとした手順を踏めば今からでも成功への道筋は見えてくる。

2024/03/18

カテゴリ:
製造マネジメント
AIソリューション

パーソルクロステクノロジー株式会社

製品資料

パーソルクロステクノロジー株式会社

製造業DXに欠かせないAI/機械学習の活用、導入を阻む課題をどう解消する?

DXの推進が求められる製造業の設計開発/生産技術領域で今、AI/機械学習に対する注目度が高まっている。一方、知識や人材の不足などが原因で、導入に二の足を踏む企業も多い。この問題を解決する方法とは?

2024/02/02

カテゴリ:
製造マネジメント
AIソリューション

インフォアジャパン株式会社

事例

インフォアジャパン株式会社

AIによるメンテナンス業務の合理化、事例に学ぶ機器稼働率と顧客満足度の向上術

メーカーやパーツサプライヤーにとって、顧客に万全なメンテナンスやアフターサービスの体制を保証することは、ビジネスを継続する上での必須要件といえる。その実現に向けて、組織は具体的に何を実践すべきか。事例をもとに解説する。

2024/01/05

カテゴリ:
製造マネジメント
AIソリューション

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