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「データ分析」の検索結果一覧(1ページ目)

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日本ヒューレット・パッカード合同会社

事例

日本ヒューレット・パッカード合同会社

独自AIを生かした画期的新薬開発を支えるスーパーコンピュータとは?

AIは最先端の研究開発における活用も始まっている。AI技術の高度化には、バックボーンとして十二分な計算能力を有したコンピュータリソースが必要になる。これまでにない画期的な新薬のAI創薬に取り組む企業事例に注目してみよう。

2024/10/07

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

日本ヒューレット・パッカード合同会社

事例

日本ヒューレット・パッカード合同会社

東京電力グループに学ぶ、膨大なデータの収集/蓄積/活用を実現する方法

日々大量のデータが生成される東京電力グループ。同社は、これらのデータを活用しイノベーションを加速するために取り組みを進めている。グループのIT領域を担うテプコシステムズが、どうやってデータ活用の体制を構築したのか見ていこう。

2024/10/07

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

アステリア株式会社

事例

アステリア株式会社

従来型の認証より安全な「顔認証」、導入する際のポイントは?

ID/パスワードなどの従来型の認証より安全で利便性の高い手法として、「顔認証」が注目されている。しかし、製品やサービスによって認証精度にばらつきがあり、導入にも手間が掛かるため、検討する際にはサービス選定が重要だ。

2024/10/07

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

東芝デジタルソリューションズ株式会社

製品資料

東芝デジタルソリューションズ株式会社

ものづくり全体を俯瞰し、現場・工場・経営をつなぐための処方箋

事業環境などの変化により、従来の個別最適化では通用せず、今やものづくりプロセス全体での対応が必要だ。それには工程や部門ごとにサイロ化されたデータを連携し、可視化・分析を可能にする「ものづくりのデータ統合基盤」が重要になる。

2024/10/01

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

株式会社シーイーシー

製品資料

株式会社シーイーシー

製造業のビッグデータ活用ガイド:PoC止まりを回避するポイントは?

ビッグデータの活用で多様なメリットが得られるものの、その取り組みに成功しているケースは少ない。自動車産業など、製造業のビッグデータ活用を支援してきたベンダーが、活用プロジェクトに失敗しないためのポイントを解説する。

2024/10/01

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

アズビル株式会社

製品資料

アズビル株式会社

製造現場DXの第一歩、データ収集をプログラムレスで実現する新発想ゲートウェイ

経済産業省によると、製造現場のDXは「データ収集・蓄積」から着手することが推奨されている。そこで課題となる、現場機器の上位ネットワークへの接続をいかに実現するか。有力なソリューションとともに、その勘所を紹介する。

2024/09/26

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

株式会社ライトウェル

製品資料

株式会社ライトウェル

製造業の研究開発部門における文書検索・分析を効率化する方法とは?

製造業の研究開発部門においては情報収集も主要業務の1つだが、「必要な社内文書をすぐに見つけられない」といった悩みも聞かれる。そこで検索エンジンと生成AIを組み合わせた、文書の検索・分析システムに注目したい。

2024/09/24

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

Snowflake合同会社

市場調査・トレンド

Snowflake合同会社

小売・消費財業界のAI/データ活用はどう進む? トレンド予測から見えたもの

小売・消費財業界では、従業員の業務効率化はもちろん、顧客提供価値の向上やエンゲージメント醸成の視点でもAIの進化に熱い視線を向けている。生成AIが実用化された今、AIを導入してデータ活用を進める動きはますます加速するだろう。

2024/09/24

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

Snowflake合同会社

市場調査・トレンド

Snowflake合同会社

製造業の生産性/働き方/意思決定を変える、生成AIとデータ活用の現状を探る

さまざまな業界のビジネスシーンに採用されている生成AI。製造業も例外ではなく、導入や検討を進めている企業は少なくない。製造業における生成AI活用は、今後1年程度でどのように進んでいくのか、本資料で詳しく解説する。

2024/09/24

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

Snowflake合同会社

製品レビュー

Snowflake合同会社

データを取り巻く環境の複雑化を解消し、AI活用で成果を挙げるには

ビジネスの現場で活用が進むAIだが、期待していたような成果を挙げられずにいる企業は少なくない。その理由の1つとして、データのサイロ化が挙げられる。AIの原資となるデータを適切に扱うためには、どのような体制を構築すればよいのか。

2024/09/10

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

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