「アラート疲れ」に悩まされるSOC、運用変革の5ステップとは？
セキュリティ情報とイベント管理（SIEM）に基づく従来のSOCでは、高度なサイバー攻撃に太刀打ちできなくなりつつある。未来を見据えたSOCを構築し、セキュリティ運用を変革するための「5つのステップ」と「4つの鍵」について解説する。
2024/10/31
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- セキュリティ
- SIEM／SOAR／セキュリティログ管理
IT製品導入に関する技術資料を多数掲載 ホワイトペーパーダウンロードセンター
「データ分析」の検索結果一覧（7ページ目）
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顧客の感情や根底にある問題の検出につなげる、AIを活用したCX戦略
生涯にわたって顧客からの支持を得るためにはどうしたらよいだろうか。本資料では、顧客が真に求めているものを把握するためには、AIの活用が有効だと解説している。具体的にどのようなことが可能になるのかを見ていこう。
2024/10/31
- カテゴリ：
- CX
- CTI／ヘルプデスク
顧客保持率が約50％も変わる、オムニチャネル顧客エンゲージメントを高める秘策
顧客がさまざまなチャネルにアクセスする時代となった今、オムニチャネルの顧客エンゲージメントを高めることは非常に重要だ。その有無によって、顧客保持率に約50％の差が生まれるという。どのような施策が有効なのか、本資料で解説する。
2024/10/31
- カテゴリ：
- CX
- CTI／ヘルプデスク
AI／MLでビジネスを前進させるには？ 8組織の事例に学ぶ実装のヒント
市場での競争優位性を確保するために、今や不可欠なものとなったデータ。このデータを活用するためのテクノロジーが人工知能（AI）や機械学習（ML）だが、成功を収めるにはどう実装すればよいのか。8組織の事例から、そのヒントを探る。
2024/10/31
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
イノベーション加速の鍵となる、クラウドベースのデータ戦略とは？
ビジネスにおけるデータの価値が高まり続けている現在、多くの企業がデータとAIを用いたイノベーションの促進を目指している。その手段として、多くの期待が寄せられているのがクラウドベースのデータ戦略だ。その理由はどこにあるのか。
2024/10/30
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
予測不能な時代に直面、市場の変化に対して高い俊敏性で適応するためには？
将来の予測が困難な時代に直面している。このような状況において、ビジネスに必要なインサイトを獲得し、迅速な意思決定を実現するためにはどうしたらよいだろうか。市場の変化に対して、高い俊敏性で適応する手法を紹介する。
2024/10/30
- カテゴリ：
- 経営とIT
- IT経営／IT戦略系ソリューション
オウンドメディアの記事を生成AIで作成、北海道テレビ放送が採用した手法は？
生成AIの活用に成功した100以上のチームを見ると、技術力に関係しない3つの共通点が見つかった。本資料では、生成AI活用で成果を挙げている北海道テレビ放送の事例とともに、生成AIで成功するためのポイントを紹介する。
2024/10/29
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
AIの精度を高める教師データ、データ作成に必要な人的リソースをどう確保する？
昨今、製造業においても、AIの活用が期待されている。AIの精度を高めるには、質の高い教師データが必要になるが、これを作成するのは簡単ではない。そこで注目したいのが、AI開発を支援するソリューションだ。
2024/10/29
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
高品質AIを効率的に開発するための「教師データ」作成のヒントとは？
AIの活用は医療の世界でも着実に進んでいるが、高度なAIの開発には知識やスキル、工数、時間、費用を要する。高品質AIの効率的開発につながる「教師データ」作成のヒントを、本資料でチェックしてほしい。
2024/10/29
- カテゴリ：
- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
AI開発の品質を向上、良質なデータを確保し続ける仕組みを構築する方法とは？
AI開発のベースとなるデータ。最近では、そのデータに対する考え方に変化が見られている。それがAIの精度改善のためにアルゴリズムを変更するのではなく、データを変更するというアプローチだ。その実践のポイントと事例を解説する。
2024/10/29
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- データ分析
- AI／機械学習／ディープラーニング
「データ分析」に関連するカテゴリ