top of page

Generatived(Beta)|生成AIの最新ニュースとトレンドを提供

logo.png

KMS AIソリューション進化と新モデル発表

Generatived

26/2/3 9:00

KMS(東京都品川区)は、Azure AI Foundryを活用した『KMSのAIソリューション』で、生成AIの実務への応用を進めている。最近、MCPサーバーを導入し、M365 Copilotと連携する環境を整えた。これにより、セキュリティとガバナンスを保ちつつ、M365 Copilotを通じてAIソリューションを安全に使用できるようになった。

同社は、新AIモデル「GPT-image-1.5」の追加も発表。画像生成や文章作成、データ分析を一貫してサポートする環境が整い、業務の迅速化と精度向上が見込まれる。企業の生産性向上と意思決定のスピードアップに貢献する。

『KMSのAIソリューション』は、RAG技術を用いて、データを最大限に活用し、業務効率化を促進する。Teams上での利用や、SharePoint、Boxとの連携により、新たな体験を提供する。GPT-image-1.5は、直感的な日本語指示で高品質な画像を生成し、マーケティング素材や広告ビジュアルなどに活用可能だ。

KMSは、AIモデル「GPT-5.2」「GPT-5.1-codex」「Deep Research」「Grok 4」「Anthropic Claude Sonnet/Opus」などを含むAzure AI Foundryを通じて、多様なタスクに対応するカスタムエクスペリエンスを提供している。これにより、企業のDX推進を支援し、新たなテクノロジーへの挑戦を続けている。

この記事を共有:

最新のニュース
HRbase労務AIエージェントへ刷新

HRbase労務AIエージェントへ刷新

26/4/22 9:00

HRbase(大阪市中央区)は、労務管理サービスを「労務専門AIエージェント」へ進化させるリブランディングを実施し、新機能を4月20日に公開したと発表した。

AWSとSHIインドAI開発支援連携

AWSとSHIインドAI開発支援連携

26/4/22 9:00

Amazon Web Services(米国ワシントン州シアトル)は、SHI Indiaとの協業によりIndiaAI Missionのもとで国産AIモデル開発支援を開始したと発表したとされる。

チョイスホテルズAI全社導入推進

チョイスホテルズAI全社導入推進

26/4/22 9:00

Choice Hotels International(米国メリーランド州ノースベセスダ)は、Amazon Web Servicesとの連携により全社規模でAI導入を進めたと発表したとされる。

NVIDIAエッジAIメモリ最適化戦略

NVIDIAエッジAIメモリ最適化戦略

26/4/22 9:00

NVIDIA(米国本社)は、生成AIの普及がエッジ領域へ拡大する中、限られたメモリ環境で大規模モデルを効率的に動作させる手法を示したとされる。

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

この記事を共有:

この記事を共有:

Generatived AI Logo

Generatived は、Generative AIに特化した情報やトレンドをお届けするサービスです。大きく変わりゆく世界の情報を全力でお届けします。

  • Facebook
  • X

フォローをお願いします

言語

最新のニュース
HRbase労務AIエージェントへ刷新

HRbase労務AIエージェントへ刷新

26/4/22 9:00

HRbase(大阪市中央区)は、労務管理サービスを「労務専門AIエージェント」へ進化させるリブランディングを実施し、新機能を4月20日に公開したと発表した。

AWSとSHIインドAI開発支援連携

AWSとSHIインドAI開発支援連携

26/4/22 9:00

Amazon Web Services(米国ワシントン州シアトル)は、SHI Indiaとの協業によりIndiaAI Missionのもとで国産AIモデル開発支援を開始したと発表したとされる。

チョイスホテルズAI全社導入推進

チョイスホテルズAI全社導入推進

26/4/22 9:00

Choice Hotels International(米国メリーランド州ノースベセスダ)は、Amazon Web Servicesとの連携により全社規模でAI導入を進めたと発表したとされる。

NVIDIAエッジAIメモリ最適化戦略

NVIDIAエッジAIメモリ最適化戦略

26/4/22 9:00

NVIDIA(米国本社)は、生成AIの普及がエッジ領域へ拡大する中、限られたメモリ環境で大規模モデルを効率的に動作させる手法を示したとされる。

bottom of page