企業導入

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ローカルLLM導入の実際と選定基準 企業が押さえるべき5つの視点

ローカルLLMの導入背景、選定基準、そして実際の運用ポイントを整理します。
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小売業における生成AI導入の現実と可能性

小売業における生成AI導入の実情と、今後の可能性を整理します。
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「自社専用モデル」と「特化型モデル」──企業の生成AI導入が“第二段階”に進む理由

「自社専用モデル(カスタムLLM)」と「特定用途特化型モデル」の違いと導入の考え方を整理しながら、企業の生成AI戦略が次の段階へ進んでいる現状を解説します。
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AI導入、進む企業と止まる企業──二極化する企業戦略の最前線

MetaによるWhatsAppの「汎用AIチャットボット禁止」などの実例を交えながら、AI導入をめぐる企業戦略の変化を読み解きます。
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AIが“社員の知識”を学ぶ時代へ:社内ナレッジを活かす生成AI運用術

AIが人を支援する時代から、AIが“人の知を学び、企業の頭脳を形成する”時代へと変化する流れの中での、具体的なAIの運用法と注意点を解説します。
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“自社AI”を持つという選択:ローカルLLM導入の実際とコスト分析

自社AIの導入を検討中の方に向けて、ローカルLLM導入の実際とコスト分析について詳しく掘り下げて紹介します。
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“AI部門”は本当に必要? 社内での推進体制の最適解とは

AI部門の意義を整理し、企業がどのように社内の推進体制を整えるべきかを解説します。
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企業向け 業務効率化のためGPT-5でできること10選

企業が実務でGPT-5をどう活かせるのか を「10のユースケース」に整理し、具体例を交えて紹介していきます。
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ローカルLLM vs クラウド型生成AI:企業が知るべき導入の分岐点

「ローカルLLM」と「クラウド型生成AI」を比較し、企業が導入を検討する際に押さえるべきポイントを整理します。
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顧客サポートの未来:生成AIコンタクトセンター最前線

顧客サポートは、企業と顧客をつなぐ「最前線」です。しかし近年、コンタクトセンターは人材不足・コスト増・対応品質のばらつきという課題を抱えています。顧客は迅速かつ的確な対応を求めている一方、現場のオペレーターには過大な負担がかかり続けているの...
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製造業における生成AI活用:設計から品質管理まで

「設計から品質管理まで」製造業での生成AI活用シーンを整理し、導入時の課題や注意点まで解説します。
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人とAIの役割分担:責任ある生成AI活用の設計図

企業内で生成AIを使う際に、どこまでをAIに任せ、どこからを人が担うのか。境界線を明確にすることについて詳しく紹介します。
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プロンプト設計からワークフロー設計へ:企業で成果を出すAI活用の新常識

生成AIの普及初期、注目を集めたのは「良いプロンプトの作り方」でした。ChatGPTやClaudeに的確な指示を与えることで、より望ましい回答を引き出せる——そのテクニックは多くの担当者が試行錯誤しながら磨いてきました。しかし、企業での本格...
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IT担当者必見:生成AI導入を成功させる“落とし込み”テンプレ完全ガイド

企業のIT担当者に向けて、生成AIの導入を成功に導くための実践的な“落とし込みテンプレ”を紹介します。
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生成AI導入で成果を上げた企業事例5選【IT担当者必読】

国内外5社の生成AI導入成功例をもとに、どのポイントが効いたのかを解きほぐし、最後に“すぐ真似できる”設計原則と落とし込みテンプレを示します。自社でも再現できるかどうかの判断材料として活用してください。
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事務職の仕事が変わる!生成AIで実現するバックオフィス効率化

、企業のIT担当者が事務部門へAI導入を提案する際に役立つ知識として、「なぜ事務職にAIが必要か」「具体的な活用シーン」「導入時の注意点」「90日での実践ロードマップ」を整理しました。
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なぜ企業によるAI投資の95%が売上や利益に結びつかないのか?

MITの最新調査をもとに、AI投資が実験止まりで終わってしまう理由と、成果を上げる企業の共通点を解説します。
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ディープフェイクからインサイダーまで:2025年下半期AIリスク対策トレンド

2025年下半期に注目すべきAIリスクマネジメントの最新トレンドを整理し、実務で役立つポイントを解説します。
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契約レビューから判例調査まで―弁護士業務を変えるLLM活用の最前線

法律業界におけるLLM活用について詳しく紹介します。
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特許事務所も待ったなし!生成AI・LLM導入で業務効率はここまで変わる

特許業界で働く方に向けて生成AI・LLM導入のメリットならびに注意点を紹介します。
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