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「中堅・中小企業とIT」の検索結果一覧(42ページ目)

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アステリア株式会社

事例

アステリア株式会社

本当に現場で使いこなせるのか? 32組織が実践したノーコード開発のヒント

IT活用が進む一方、依然としてアナログ業務を抱えている現場も多い。それらをアプリ化すれば、導入済みの業務システムとの連携や人材不足にも対応しやすくなる。ただ、その手段であるノーコード開発ツールは現場で使いこなせるのだろうか。

2025/05/09

カテゴリ:
システム開発
開発ツール

LRM株式会社

製品資料

LRM株式会社

開封率から報告率重視へ、重要な指標をカバーする標的型攻撃メール訓練とは

年々増加する標的型攻撃メール。この対策として標的型攻撃メール訓練を実施している企業は多い。こうした訓練では一般に開封率で効果を測るが、実は開封率だけでは訓練の効果を十分に評価できない。評価となるポイントは報告率だ。

2025/05/09

カテゴリ:
セキュリティ
標的型攻撃/サイバー攻撃

SUSE ソフトウエア ソリューションズ ジャパン株式会社

市場調査・トレンド

SUSE ソフトウエア ソリューションズ ジャパン株式会社

ベンダー依存から脱却、柔軟かつ統合的なLinux環境を構築する方法とは?

エンタープライズ向け技術は、Linuxを中核に据え、オープンソースで動作しているものが多い。しかし近年、一部のベンダーが契約による囲い込みを強めており、ベンダーロックインのリスクが高まっている。安定したLinux運用を実現するには?

2025/05/08

カテゴリ:
システム運用管理
OS

チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズ株式会社

製品資料

チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズ株式会社

クラウドメール環境を守る、セキュリティベンダー選定で知っておきたい22の要件

クラウドメール環境への移行を機に、従来型セキュアメールゲートウェイベンダーからのリプレースを検討する組織は多い。そうした組織向けに、クラウドメール環境に特化したセキュリティベンダー選定に際し、求めるべき22の要件を紹介する。

2025/05/07

カテゴリ:
セキュリティ
メールセキュリティ

株式会社シーエーシー

製品資料

株式会社シーエーシー

情シスの負担を解消してDXを加速、「外注」を効果的に活用するための秘訣

業務の効率化だけではなく、付加価値の創出などさまざまな成果を期待されている情報システム部門。しかし、アプリケーションやインフラの管理にリソースが取られ、ビジネス変革に取り組めていないのが実情だ。この課題を解消する方法とは?

2025/05/07

カテゴリ:
経営とIT
アウトソーシング

株式会社マネーフォワード

製品資料

株式会社マネーフォワード

システム導入で終わりじゃない、労務管理を起点とした全社的DXの進め方ガイド

労務管理部門はDXが進まない領域だ。システムを導入しただけではDXではない。単なる業務の効率化にとどまらず、ビジネス全般のイノベーションを促進していくことが真のDXだ。本資料では、労務管理部門のDXを進める方法を探る。

2025/05/01

カテゴリ:
ERP
HR Tech/人事/給与

日本ヒューレット・パッカード合同会社

製品資料

日本ヒューレット・パッカード合同会社

高精度のインサイトを提供する「マルチモーダルAI」、導入に向けたステップとは

音声・画像・テキストといった異種データを融合し、深い洞察を導くマルチモーダルAI。製造業やカスタマーケアなど多様な現場で活用が進む一方、導入には幾つかの課題もある。本資料では、成功事例とともに具体的な進め方を解説する。

2025/04/30

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

TeamViewerジャパン株式会社

製品資料

TeamViewerジャパン株式会社

製造業のアフターサービスを強化、「リモート接続技術+XR」による効果とは

製造業におけるアフターサービスの重要性は言わずもがなだが、近年は人材リソース不足も重なって、その効率化が喫緊の課題となっている。そこで、リモート接続技術とXRを組み合わせて、アフターサービスの品質を向上させる方法を紹介する。

2025/04/30

カテゴリ:
CX
CRM

株式会社日立ソリューションズ東日本

製品レビュー

株式会社日立ソリューションズ東日本

生成AIを自社のどの業務に活用する? 3つのユースケースに学ぶ具体的な使い方

生成AIの導入で成果を挙げるためには、自社のどの業務に生成AIを適用すればよいのか的確に判断することが必要だ。そこで本資料では、あるAI基盤を活用して業務効率化を実現した3つのユースケースを紹介する。

2025/04/30

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

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