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「エンタープライズAI」の検索結果一覧(5ページ目)

「エンタープライズAI」の資料は、無料でダウンロードが可能です。「エンタープライズAI」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。

918件(41〜50件を表示しています)

株式会社スタディスト

製品資料

株式会社スタディスト

93%の工数削減も可能? マニュアル作成を劇的に効率化するAI活用術

マニュアルは現場の効率維持に欠かせないが、作成者にかかる負担は膨大なもので、要求されるスキルも多岐にわたるなど、課題は少なくない。そこで注目したいのが、AIを活用したマニュアル作成ツールだ。その機能や特長、効果を紹介する。

2025/10/02

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

株式会社バク

製品資料

株式会社バク

要件定義/設計を効率化、AI活用で関係者間の「認識のズレ」を防ぐ方法

システム開発の要件定義や設計は工数の半分を占めるにもかかわらず、非効率さが常態化している。この状況を解消するために、AIを活用して要件定義と設計を効率化するサービスが登場した。本資料では、その機能や導入事例を紹介する。

2025/10/01

カテゴリ:
システム開発
開発ツール

株式会社バク

製品資料

株式会社バク

ソフトウェア開発の要件定義/設計に潜む非効率、AIでどのように解決できる?

ソフトウェア開発の工数肥大化や納期遅延を招く致命的なボトルネックの多くは、要件定義や設計といった上流の工程にある。そこに潜む非効率の正体を暴くとともに、それらを解決するAIの活用方法を紹介する。

2025/10/01

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

発注ナビ株式会社

事例

発注ナビ株式会社

AI活用を阻むリソース不足をどう解消する? 事例に学ぶ上手な補完方法

AI活用が増加する一方、知識や人材の不足から導入に踏み切れない企業も多い。本資料で紹介する大津屋は、画像認識を用いたAI総菜会計システムを構築し、レジ業務の短縮化を実現している。どのように取り組みを進めていったのだろうか。

2025/10/01

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

日本アイ・ビー・エム株式会社

製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

生成AI時代のデータ活用を成功に導く、「第2世代のデータレイクハウス」とは?

生成AIの台頭を機にデータ活用を推進しようとする企業が増える一方、自社データが各システムやオンプレミス/クラウド環境に散在し、手を付けられていないケースも多い。そこで注目したいのが、「第2世代のデータレイクハウス」だ。

2025/10/01

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

NTTドコモビジネス株式会社

製品資料

NTTドコモビジネス株式会社

最適なAIインフラデザインとは何か? 製造業の例から考える構築のポイント

AIがビジネスで幅広く利用されるようになった一方、用途に応じたインフラをどう構築するかという点は、多くの企業で課題となっている。そこで、製造業の例を基に、具体的なAIインフラ構築の課題や、その解決方法を紹介する。

2025/09/30

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

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

AIによる自動対処でマルウェア検知後の対応を1分で完了、進化するEDRの実力とは

人材不足が深刻化し、セキュリティ対策に手が回らない企業が増えている。特にEDRの運用には「人の判断」が必要な部分があり、知識やスキルの不足が原因で導入をためらうケースは多い。この問題を解消する、AIを活用したEDRの実力とは?

2025/09/30

カテゴリ:
セキュリティ
エンドポイントセキュリティ/EDR/EPP

ファインディ株式会社

事例

ファインディ株式会社

DMM.comやSansanなど5社の事例に学ぶ、AI導入の成果とROIを可視化する方法

生成AIやコード生成AIの導入が進む中、AI活用の投資対効果を定量的に示すことが経営判断や採用計画の要となっている。5社の事例から「開発効率とチーム文化を高める具体的な方法」「ROI(投資対効果)を可視化する方法」などを紹介する。

2025/09/29

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

Asana Japan株式会社

市場調査・トレンド

Asana Japan株式会社

AI活用の障壁となる「倫理」と「信頼」の問題をどう解消する?

意思決定の迅速化や生産性向上などによりビジネス成果が期待されるAIだが、導入さえすれば成功するというわけではない。そこで、AI導入成功の道筋を示し、その際に大きな障壁となる「倫理」と「信頼」の問題を解決する方法を紹介する。

2025/09/29

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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