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絞り込み結果 325 件
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【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 […]

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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 (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 […]

IEEE CISOSE 2026は、全ての基調講演に対し、同時翻訳のサービスとしてSotaTek製品 の「Saydi」を採用
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「IEEE CISOSE 2026、全基調講演のリアルタイムAI通訳にSotaTekの『Saydi』を採用」

SotaTek Japanは、IEEE CISOSE 2026の全基調講演における同時翻訳サービスとして、AIリアルタイム翻訳プラットフォーム「Saydi」が採用されたことをお知らせいたします。 また、SotaTek J […]

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 […]

レガシーを置き換えずに、AIを動かす ── 日本企業のための統合実践ガイド
WHITEPAPER

レガシーを置き換えずに、AIを動かす ── 日本企業のための統合実践ガイド

本記事では、CIO・IT部門・DX推進担当者に向けて、レガシーシステムを刷新することなくAIを導入するための実践的なアプローチを解説します。さらに、横河電機や三菱UFJ銀行の導入事例をもとに、既存インフラを活かしながらAIによる業務改善とビジネス価値を実現するためのポイントをご紹介します。

【セミナー】 GenAI in Action ビジョンから実践へ~生成AIで実現するレガシーモダナイゼーション~
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【セミナー】 GenAI in Action: ビジョンから実践へ~生成AIで実現するレガシーモダナイゼーション~

  AIの急速な進化により、企業のAI活用は「実験段階」から「実業務への適用フェーズ」へと移行しています。しかし、「どの業務にAIを適用すべきか」「PoCから本番導入へどう進めるか」「どのように成果につなげるか […]

零壱製作株式会社、SotaTek-JapanのAI駆動型開発フレームワーク「ADF」を全社導入
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零壱製作株式会社、SotaTek JapanのAI駆動型開発フレームワーク「ADF」を全社導入

株式会社SotaTek Japan(以下 SotaTek Japan)は、株式会社ニーズウェルの子会社である零壱製作株式会社(以下 零壱製作様)が、当社のAI駆動型ソフトウェア開発フレームワーク「ADF(Agentic […]

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 […]