AIベンチマークの読み方：モデル選びで見るべき点
AIベンチマークの点数は、試験条件と自分の作業を合わせて見て初めて役立ちます。代表的な課題を選び、同じ条件で結果を比べ、応答速度だけでなく誤りの修正や確認時間も数える方法を説明します。高い順位と実務で使える結果の違いを整理し、自分の目的に合う小さな評価を作る順序を紹介します。条件の異なる数字の単純比較を避けます。
AI・生産性
人工知能が日々の業務にもたらす変化、そして依然として判断が必要な点。
NVIDIAとAI投資：顧客企業の支出から読み解く
NVIDIAを巡るAI投資は、半導体の売上だけでは評価できません。供給企業の収益と顧客の設備支出、設置容量と有料利用、減価償却と現金支払いを分けて考えます。投資が顧客の利益に結び付くかを確かめる指標や、将来の成長を支える前提を説明します。受注、稼働開始、収益化を同じ需要として重ねて数えない視点も示します。