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「データ分析」の検索結果一覧(2ページ目)

「データ分析」の資料は、無料でダウンロードが可能です。「データ分析」の比較・検討は ホワイトペーパー ダウンロードセンター をお使い下さい。

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株式会社NTTデータ

製品資料

株式会社NTTデータ

溜めるだけのデータを成果に変える AI時代に求められる伴走型データ活用とは

社内に長年蓄積されてきたデータは、他社にはない独自の資産だ。本資料では、この資産の活用を社内に定着させ、ビジネス価値を引き出すための仕組み作りを、伴走型エンジニアであるFDEが構想から定着まで支援するサービスを紹介する。

2026/09/30

カテゴリ:
データ分析
BI/BA/OLAP

株式会社イトーキ

事例

株式会社イトーキ

採用難や生産性低迷を抱える製造業、“人が辞めない”工場を実現する具体策とは

製造業は人的リソースの確保に大きな課題を抱えている。また広い空間で担当を超えた関係構築が難しく、人材価値や開発力、生産性の向上を実現しにくい。本資料に登場する、工場の各種データを生かした空間最適化事例に着目したい。

2026/09/30

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

アルプス システム インテグレーション株式会社

製品資料

アルプス システム インテグレーション株式会社

まだ社内で眠らせたまま? AI活用の糧となる「データ資産」を有効利用するには

社内に眠るデータを有効活用できずに悩む企業は多い。原因である“サイロ化”や“汚れ”を解消し、単なる“蓄積”を価値ある経営“資産”へと変えるにはどうすればよいのだろうか。本資料では、この解決策を解説する。

2026/09/29

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

ネットアップ合同会社

製品レビュー

ネットアップ合同会社

研究分野でAI活用が進まない? 真の成果につなげるデータ管理の在り方とは

研究分野でAI活用へのニーズが高まる一方、期待したほどの成果が出ないという声も聞かれる。その原因は、AI自体の性能不足ではなく、研究データの分散やサイロ化にある。このような状況を打開し、AI活用で真の成果を出すための鍵とは何か。

2026/09/28

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
ディスクストレージ

リコージャパン株式会社

製品資料

リコージャパン株式会社

社内データ資産をもとに文章を生成、“専属秘書”のように頼れる生成AIサービス

社内文書の散在でナレッジ活用が進まないという課題の解決策として、生成AIとRAGを組み合わせた企業向け生成AIサービスが注目されている。専属秘書のように、社内情報を踏まえて検索から文章生成まで支援する、その実力を解説する。

2026/09/28

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

ネットアップ合同会社

製品資料

ネットアップ合同会社

データを安全に管理しながら製造DXとAI活用を推進、その具体策とは?

工場など、モノづくり現場のシステムも外部とつながるようになり、目に見える成果が創出される一方、リスクに備えることの重要性が高まっている。このような状況において、製造DXを推進させるためのデータ基盤に求められる要件とは?

2026/09/25

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
ディスクストレージ

AvePoint Japan株式会社

市場調査・トレンド

AvePoint Japan株式会社

AIの成果は“受け入れ準備”で変わる? その理由と成功に導く実践ポイント

近年、AI導入の動きが加速しているが、AI活用の成果を最大化するにはAIの受け入れ準備、つまり「AIレディネス」を整えることが大前提となる。その理由を確認しながら、AIレディネスを実装するためのフレームワークを紹介する。

2026/09/18

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

Datadog Japan合同会社

事例

Datadog Japan合同会社

クラウド移行で見えた監視の死角、SBI証券が選んだ統合オブザーバビリティ実践

SBI証券では、オンプレミスで運用していた国内株式取引システムをクラウドへ移行するに当たり、監視とログ管理の統合に課題を抱えていた。本資料では、その課題をどのように解決し、運用効率を高めたのかを紹介する。

2026/09/17

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

株式会社セールスフォース・ジャパン

市場調査・トレンド

株式会社セールスフォース・ジャパン

AIエージェント本番導入約5%の壁を突破、CIOが実践すべき「8つの設計原則」

AIエージェント活用に挑む企業が増加する一方、本番環境に移行している企業はわずか5%にとどまるという。その原因はモデルの性能ではなく既存インフラの不適合にある。成功の鍵となる「8つの設計原則」による基盤の構築方法を解説する。

2026/09/17

カテゴリ:
エンタープライズAI
AI/機械学習/ディープラーニング

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