AI テクノロジの統合は、イノベーションの推進、生産性の向上、競争力の獲得を目指す組織にとって極めて重要なものとなっています。
最も有望な進歩の中には、生成 AI 機能を導入するための大規模言語モデル (LLM)、Retrieval-Augmented Generation (RAG)、アクセラレーテッド データ処理の利用があります。これらのテクノロジは、業界を再構築し、顧客体験に革命をもたらし、リスク管理を最適化し、効率化を推進する可能性を秘めています。
AI の最新動向を探るために、3 月 18 日から 21 日までカリフォルニア州サンノゼとオンラインで開催される NVIDIA GTC に参加し、業界リーダー、開発者、研究者、経営戦略家から知見を得ましょう。
3 月 18 日 (月) 午後 1 時 (PT) (日本時間 3 月 19 日 (火) 午前 5 時) からの NVIDIA の創設者/CEO ジェンスン フアン(Jensen Huang)の GTC 基調講演をお見逃しなくご覧ください。
GTC の業界セッションの全カタログをご覧になり、AI がどのように価値を高め、生産性を向上させるかを学んでください。
金融サービスにおけるより速い洞察
RAG 機能で強化された LLM は、トレーディング リサーチやプライシング、リスク分析のための高度な文書処理、顧客サービスのためのチャットボットなど、銀行業務やトレーディングの多くの分野で効率性を高めます。金融会社は、言語とデジタル体験のためのカスタマイズされた生成 AI モデルを構築することができます。
以下の金融サービスのセッションをご覧ください：
- Cohen & Steers のクオンツおよびデリバティブ戦略の責任者である Yigal Jhirad 氏と、NVIDIA のシニア ソリューション アーキテクトである Siddharth Samsi (シッダールタ サムシ) が登壇する「金融時系列予測への LLM/LLaMA の応用」
- Walleye Capital のポートフォリオ マネージャー Trevor Mottl 氏と NVIDIA の主任 ソリューション アーキテクトである Ioana Boier (イオアナ ボイエ) が登壇する「計量ファイナンスに応用される生成 AI」
- Blackrock, Inc. の応用 AI 研究責任者である Dhagash Mehta 氏が登壇する「Retrieval-Augmented Generation のための金融知識グラフ」
公共セクターにおける安全性とセキュリティの強化
生成 AI と自然言語処理の進歩は、意思決定の強化、セキュリティの向上、情報へのアクセスの拡充と透明性の推進によって、政府の業務と公共サービスを変革する態勢を整えています。
公共部門のセッションをご覧ください：
- NVIDIA のシニア ソリューション アーキテクトである Ryan Simpson (ライアン シンプソン) と、Steampunk のデータ活用プラクティス リードである Mihnea Birisan が登壇する「Retrieval-Augmented Generation：行政効率化の新たなフロンティア」
- 米国海軍の機械学習開発者である Colin Dablain 氏と David Liedtka 氏による「長いコンテキストの大規模言語モデルの効率的な展開」
- NVIDIA のサイバーセキュリティ エンジニアリング ディレクターであるバートリー リチャードソン (Bartley Richardson) による「サイバーセキュリティを向上させるための生成 AI の導入方法」
再定義された医療提供と患者へのアウトカム
生成 AI は、診断から個別化医療までヘルスケアに革命をもたらし、医学研究とトレーニングを進歩させ、患者ケアを強化し、医療経済を牽引しています。
ヘルスケアおよびライフサイエンスのセッションをご覧ください：
- ARK Investment Management LLC、Microsoft、Scripps Research、NVIDIA が登壇する、「現代医療における生成 AI の役割」
- NVIDIA のヘルスケア ライフサイエンス担当エコシステム事業開発担当 Renee Yao (レニー ヤオ)、Not Boring Capital のバイオ テクノロジ パートナーの Elliot Hershberg 氏、Artisight の共同設立者兼 CEO、Andrew Gostine 氏が登壇する「新たな巨人たち： 生成 AI と LLM スタートアップがヘルスケアとライフサイエンスをどう変えるか」
- Hippocratic AI の共同設立者兼 CEO である Munjal Shah 氏が登壇する「生成 AI と LLM による超人的医療」
小売業におけるAIを活用した顧客のショッピング体験の向上
小売業者は、生成 AI ショッピング アシスタントを使用して、顧客に合わせた商品の提案を行い、推薦する商品のビジュアル表示を行うことができ、顧客体験と満足度を高め、マーケティング戦略の精度と効果を向上させます。
小売セッションをご覧ください：
- NVIDIA の小売兼消費財担当人工知能バイスプレジデントである Azita Martin (アジタ マーティン) と、Lowe’s のエグゼクティブ バイス プレジデント兼最高デジタル情報責任者である Seemantini Godbole 氏が登壇する「Lowe’s はどのように AI で革新と敏捷性を推進しているか」
- WPP の CTO、Stephan Pretorius 氏による「AI とマーケティングの根本的変革」
- L’Oréal のチーフ デジタル＆マーケティング オフィサーの Asmita Dubey 氏が登壇する「生成 AI による美容分野の拡張マーケティング」
テレコミュニケーションにおける接続とコラボレーションの簡素化
通信会社は AI を活用して顧客体験を向上させ、ネットワーク運用を改善し、従業員の生産性を高めています。データ保護の強化とシームレスな接続性により、業界の状況は再定義されつつあります。
テレコミュニケーションのセッションをご覧ください：
- Amdocs のテクノロジ部門グループ プレジデント兼戦略責任者の Anthony Goonetilleke 氏が登壇する「もしもの力：生成 AI でビジネス価値を提供する」
- NVIDIA の通信事業者向け事業開発グローバル責任者であるリリアック イーアン (Lilach Ilan) と、ServiceNow のテレコム、メディア、テクノロジ業界担当 ジェネラル マネージャー兼バイス プレジデントである Rohit Batra 氏が登壇する「生成 AI のエコシステムとパートナーシップ」
- Quantiphi の共同設立者 Asif Hasan、NVIDIA のテレコ事業担当事業開発グローバル ヘッドであるリリアック イーアン (Lilach Ilan)、Verizon の製品戦略イノベーション担当バイス プレジデントである Chris Halton が登壇する「通信事業のイノベーション アクセラレータとしての生成 AI」
- NVIDIA の通信事業向け事業開発グローバル ヘッドである Chris Penrose (クリス ペンローズ) と、KT のシニア バイス プレジデントである Soonmin Bae 氏が登壇する「通信事業者の進化に力を与える AI によるデジタル トランスフォーメーション」
製造業と産業のデジタル化における高度な可視化
LLM、生成 AI、デジタル ツイン、RAG は、優れた製品品質と競争上の優位性を実現するために、製品設計の進歩、安全性とコンプライアンスの強化、製造工程の最適化を推進しています。
製造および産業デジタル化のセッションをご覧ください：
- Amazon Robotics、Cesium、Jaguar Land Rover、Microsoft、Siemens Digital Industries Software、VentureBeat、Wistron Corporation、NVIDIA が登壇する「OpenUSD と生成 AI による世界最大の産業のデジタル化」
- Jaguar Land RoverWaabi、Wayve、NVIDIA が登壇する「イノベーションの推進:自動車産業における生成 AI と産業のデジタル化」
- SoftServe の技術担当副社長 Taras Bachynskyi 氏が登壇する「産業用メタバース アプリケーションのための生成 AI と OpenUSD を始めよう」
エネルギー業界におけるデータ処理の最適化
LLM を活用した AI アシスタントが、エネルギー企業の地震データ処理のワークフローを高速化し、業界のメンテナンスとオペレーションを変革します。
エネルギー関連のセッションをご覧ください：
- Saudi Aramco EXPEC ARC のリード地球物理学者 Abdulmohsen Alali 氏による「地震データ処理ワークフローへの AI アシスタントの統合の先駆け」
- Electric Power Research Institute (EPRI) のシニア テクニカル リーダーの Christine Lee 氏が登壇する「大規模言語モデルのパワーを解き放つ： 電力セクターにおけるRetrieval-Augmented Generation の課題と考察」
ロボティクスにおける革新的なデータ生成とマルチモーダル理解
生成 AI と自然言語処理は、開発者が人間のオペレーターとより効率的にコミュニケーションをとり、協力し、全体的な効率を向上させることができるロボットをプログラムするのに役立ちます。LLM や RAG と統合されたロボットは、リアルタイムで正確な情報を取得、生成し、意思決定を改善し、ロボットが操作できるタスクや環境の種類を広げることができます。
ロボティクスのセッションをご覧ください：
- Google DeepMind のロボティス シニア ディレクターの Vincent Vanhoucke 氏による「生成 AI 時代のロボティクス」
- Ambi Robotics、Covariant、Scaled Foundations、Vayu Robotics、NVIDIA が登壇する「生成 AI がロボティクスに与える影響に関するパネル ディスカッション」
- The AI Institute のエグゼクティブ ディレクターである Marc Raibert 氏と、NVIDIA のロボティクス研究シニア ディレクターである Dieter Fox (ディーター フォックス) による「ロボティクスと AI の役割：過去、現在、そして未来」
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