
PoC(概念実証)とは?AI開発に必須の理由や、AI導入現場で失敗を防ぐポイントを徹底解説!
AI開発にはPoC(概念実証)が必須だということを聞いたことがある方も多いかもしれません。しかし、PoCとはそもそも何なのか、なぜ必要なのかが分からなかったり、...
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データガバナンスは、AIが誤った学習(バイアス)をしたり、コンプライアンス違反を犯したりするのを防ぐ土台 データガバナンスは、ルール作り(ポリシー、品質管理、セ...

データ管理は、単なるIT部門の業務ではなく、AIプロジェクトの成否を分ける データ管理の手法(DWH、データレイク、MDM等)は、それぞれ目的が異なります 「A...

データマートは全社のデータを集める倉庫(DWH)とは異なり、営業やマーケティングといった部門や目的に特化して必要なデータだけを揃えた「専門店」 専門知識がなくて...

データレイクは画像やSNS投稿といった「非構造化データ」を含むあらゆる形式のデータを加工しない「生」のまま一元的に保存できるシステム データウェアハウスとは異な...

データ基盤は、社内に散らばるデータを一元化し、いつでも使える状態に整えることでAI活用やデータに基づく迅速な意思決定を可能にするための土台 データ基盤は、データ...

RAGは検索した情報を基に回答するため、投入するデータが不正確・古い・不十分だとLLMの性能に関わらず出力の質が低下し、ハルシネーションの原因に 情報の「正確性...

ChatGPT Business(旧Team)は入力したデータがモデルの学習に利用されません。管理者による利用状況の管理も可能なため、企業のセキュリティポリシー...

ChatGPTの企業利用には機密情報漏洩、APIキー管理不備、ハルシネーション、著作権侵害、不正利用、RAG利用時の知識ベースへの不正アクセスといったセキュリテ...

AI導入の成功はデータ、技術、人材、組織、文化の5つの要素から成る組織全体の「AI-Ready」な体質 AIの性能はデータの質に大きく依存するため、特にAI-R...