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絞り込み結果 181 件
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COBOLシステムのモダナイゼーションとは?進め方・手法・AI活用を解説
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システムマイグレーション

COBOLシステムのモダナイゼーションとは?進め方・手法・AI活用を解説

COBOLは、金融・保険・製造・公共などの基幹業務を支えるシステムで、長年にわたって利用されてきました。一方で、長期運用によるCOBOL技術者の不足や保守負担、他システムとの連携、新しいIT環境への対応など、さまざまな課 […]

レガシーシステムでも生成AIは導入できる?既存システムを活かしたAI活用の進め方
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システムマイグレーション

レガシーシステムでも生成AIは導入できる?既存システムを活かしたAI活用の進め方

「生成AIを活用したいが、自社の基幹システムが古く、導入は難しいのではないか」——このような課題を抱える企業は少なくありません。 総務省「令和7年版 情報通信白書」によると、自社における生成AI活用の方針について「積極的 […]

【2026年版】AI開発向けプログラミング言語8選
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AI・機械学習

【2026年版】AI開発向けプログラミング言語8選

AIはもはや特定の業界や用途に限られた技術ではなく、製造、金融、医療、小売など、さまざまな分野で活用が進んでいます。機械学習市場は2026年に1,203億2,000万ドル規模に達し、2035年には1兆8,800億ドルまで […]

A2A(Agent2Agent)とは?MCPとの違いと企業におけるAIエージェント活用
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AI・機械学習

A2A(Agent2Agent)とは?MCPとの違いと企業におけるAIエージェント活用

AIエージェントの活用が広がる中で、近年新たに注目を集めているのがA2A(Agent2Agent)です。 これまで企業では、AIがERPやCRM、データベースなどの業務システムへアクセスするための標準プロトコルとして、M […]

企業システム連携で注目される理由と、AIエージェント実装における「次の課題」
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AI・機械学習

MCP(Model Context Protocol)とは?企業システム連携で注目される理由と、AIエージェント実装における「次の課題」

「AIを導入したいが、既存の業務システムと連携できない」「チャットボットを導入しても、社内データを活用できない」こうした課題を解決する技術として、近年急速に注目を集めているのがMCP(Model Context Prot […]

【2026年版】スマートファクトリーを実現するAI技術5選 (1)
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AI・機械学習

【2026年版】スマートファクトリーを実現するAI技術5選

日本のスマートファクトリー市場規模は2025年に42億米ドルに達し、2034年までに92億米ドル、年平均成長率9.03%で拡大すると予測されています。矢野経済研究所の調査では、2024年度の工場デジタル化国内市場規模は1 […]

スマートファクトリー検査完全ガイド|導入効果・実装ステップ・AI活用まで徹底解説 (1)
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AI・機械学習

スマートファクトリー検査完全ガイド|導入効果・実装ステップ・AI活用まで徹底解説

日本の製造業では、人手不足への対応や品質要求の高度化、グローバル競争の激化を背景に、スマートファクトリーへの取り組みが加速しています。IIoTやAIを活用して設備や生産プロセスをリアルタイムで可視化する企業が増える一方で […]

AIカスタマーサポート自動化を成功させるための重要ポイント
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AI・機械学習

AIカスタマーサポート自動化を成功させるための重要ポイント

生成AIやAIエージェントの進化により、多くの企業がAIカスタマーサポート 自動化の導入を加速させています。24時間対応や問い合わせ処理の効率化、運用コストの削減など、AIがもたらすメリットは非常に大きく、BPO(ビジネ […]

製造業におけるVision AIとは? 目視検査の限界と品質管理の未来を解説 (1)
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AI・機械学習

製造現場におけるVision AI:目視検査の限界を超え、スケーラブルな品質管理を実現する方法

日本の製造業は今、二重の構造的課題に直面しています。ひとつは労働力不足の加速です。製造業の就業者数は2023年に1,055万人、2024年には1,046万人とわずかに減少しており、その傾向は今後さらに深刻化する見通しです […]

日本企業のためのAI導入戦略ガイド失敗を防ぎ成功へ導く実践法
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AI・機械学習

日本企業のためのAI導入戦略ガイド|失敗を防ぎ成功へ導く実践法

生成AIの認知度は日本でも着実に広がっています。GMO Research & AI(2025年2月)によると、日本における生成AIの利用率は2024年2月の33.5%から2025年2月には42.5%へと9ポイント […]

AI統合とAI導入の違いとは? 日本企業が知るべき成功ポイント
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AI・機械学習

AI統合とAI導入の違いとは? 日本企業が知るべき成功ポイント

2025年、世界の大企業はAIへの取り組みに6,840億ドルを投じました。しかし、RAND Corporationの調査によれば、AIプロジェクトの80%が意図したビジネス価値を生み出せていません。通常のITプロジェクト […]

【2026年完全版】-AI音声翻訳ツール徹底比較!
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AI・機械学習

【2026年完全版】AI音声翻訳ツール徹底比較!

グローバル化が加速する中で、企業における多言語コミュニケーションの重要性はこれまで以上に高まっています。海外顧客との商談、国際会議、多国籍チームとのコラボレーションなど、リアルタイムで正確なコミュニケーションを求められる […]