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「システム開発」の検索結果一覧(27ページ目)

「システム開発」の資料は、無料でダウンロードが可能です。「システム開発」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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SOPPRA Digital transformation株式会社

製品資料

SOPPRA Digital transformation株式会社

急速に進化するAI自動プログラミング、IT技術者不足の解決策

ソフトウェアへの依存度がますます高まる一方で、その開発を担うIT技術者は慢性的に不足している。この問題の解決策として期待されるのが、AIでプログラミングを自動化するアプローチだ。現段階でどこまでAIに任せられるのか。

2024/09/17

カテゴリ:
システム開発
開発支援サービス

サイボウズ株式会社

事例

サイボウズ株式会社

メルカリなど6社の事例に学ぶ、申請業務をラクにする賢い方法

紙やメールを用いた申請業務から脱却すべくワークフローツールを導入する企業は多いが、承認フロー設計の自由度が低いと、使いづらいという不満も生まれてしまう。これらの課題を解消し、申請業務を劇的に改善した6社の事例を紹介する。

2024/09/13

カテゴリ:
システム開発
開発ツール

日本オラクル株式会社

技術文書・技術解説

日本オラクル株式会社

優れたAIモデル基盤をオンデマンドで利用可能に、この技術的背景に迫る

AIが身近になり、そのユースケースも拡大している。優れたAIモデルを構築するためにはハイエンドなコンピューティング環境が必要というのがこれまでの通説だったが、昨今では、この常識を打破するサービスが登場しているという。

2024/09/13

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

Okta Japan株式会社

製品資料

Okta Japan株式会社

社内構築は難しい? CIAMシステムを活用してCXとセキュリティを両立するには

顧客体験(CX)とセキュリティを両立するCIAMの仕組みづくりは重要な取り組みだ。しかし構築には時間も労力もかかり、自社で行うのは難しい。そこで注目されているのが、事前構築されたCIAMシステムを利用するという選択肢だ。

2024/09/11

カテゴリ:
システム運用管理
アイデンティティー管理

株式会社MatrixFlow

製品資料

株式会社MatrixFlow

需要予測における精度・工数・属人性の課題、AIを活用した解決策とは?

製造業や小売・流通業では、需要予測の精度・工数・属人性に課題を感じているという企業も多い。そこで本資料では、これらの課題を解決するための方法として、AIを活用した精度の高い需要予測を紹介する。

2024/09/10

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

レッドハット株式会社

製品資料

レッドハット株式会社

開発者にはマネージドクラウドが必要、コンテナ管理の負担を大きく軽減可能に

クラウドネイティブ開発が普及したことで、開発者の多くはコンテナとKubernetesの管理にリソースを割かれている。他社との差別化を実現できるアプリケーション構築に集中するために、マネージドクラウドサービスを活用したい。

2024/09/09

カテゴリ:
システム開発
クラウドネイティブ開発

クエスト・ソフトウェア株式会社

製品資料

クエスト・ソフトウェア株式会社

データベース管理者が悩む“慢性的な危機”、通常に戻すための10のステップとは

データパイプラインのパフォーマンスと可用性の管理上、さまざまな形で危機が訪れる。その責任はデータベース管理者に問われがちだが、これは正しいとはいえない。その原因の多くは、データパイプラインの慢性的な問題にあるからだ。

2024/09/06

カテゴリ:
システム開発
DBMS

ServiceNow Japan合同会社

技術文書・技術解説

ServiceNow Japan合同会社

「ローコード」と「生成AI」でリソース不足を解消し、生産性を高める方法

リソース不足を解消するには、従業員の生産性を高めることが重要だ。コードやデータベースの知識がない新人の開発者でも、生成AIのサポートを受けながらローコードを活用できるローコード開発基盤について紹介する。

2024/09/05

カテゴリ:
システム開発
開発ツール

ServiceNow Japan合同会社

製品資料

ServiceNow Japan合同会社

生成AIを活用したアプリケーション開発、注意が必要な点とその解決策

ローコード開発を生成AIが支援し、アプリケーションを開発するという手法が広がっている。生成AIを用いることで、初心者ユーザーでもコーディングや自動化を容易に活用できるようになるわけだが、一方で注意が必要な点もある。

2024/09/05

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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