深層学習（Deep Learning）は、過去10年間にわたり、画像認識、自然言語処理、音声処理など多岐にわたる分野で人間を凌駕する性能を達成し、現代のAIブームを牽引してきました。特に、トランスフォーマーや残差接続（ResNet）などのアーキテクチャ革新と、GPU/TPUといった計算資源の進化、そして大規模なデータセットの利用可能性が、この進歩を加速させました。

しかし、その強力な能力の裏側で、深層学習は依然として技術的、倫理的、そして経済的な複数の重要な課題と限界に直面しています。

今回は、「生成AIは機械学習から始まる-その7：深層学習を支える技術革新」と題し、「生成AIは機械学習から始まる-その6：なぜ「深層」なのか」でご紹介した”深層学習”についての深堀記事です。
深層学習の成功は、いくつかの重要な技術革新によって支えられています。今回は深層学習の基盤となる４つの技術をご紹介します。

ビジネスインテリジェンス（BI）は、多くの企業で多大な投資が行われたにもかかわらず、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールが現場の業務に組み込まれず、「機能しない」「活用しきれていない」という現状は、日本企業においても広く認識されている課題です。

今回は、企業に導入されたBI導入の現状と主な課題について調査してみました。

企業のデジタル基盤を支える”ソフトウェア”が、知らぬ間に巨額の損失を生み出している事実をご存知でしょうか。

これは「負債コード」と呼ばれる現象で、一見正常に動作するシステムの内部に蓄積された技術的な問題が、企業の競争力を静かに蝕んでいる状況を指します。

本記事では、多くの企業が直面している負債コードの実態を詳細に分析し、その深刻な影響と対策について専門的な視点から解説いたします。