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「経営とIT」の検索結果一覧(148ページ目)

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株式会社ロジクール

製品資料

株式会社ロジクール

変化するビデオ会議システムの要件、ハイブリッドワーク移行で求められる5項目

働き方の変化によりコラボレーション環境が複雑化し、ビデオ会議システムには映像やオーディオの性能以外にもさまざまな要素が求められるようになった。特に重要とされる「信頼性」「機能の一貫性」など5項目について詳しく解説する。

2025/02/06

カテゴリ:
情報系システム
テレビ/ビデオ会議

株式会社ロジクール

製品資料

株式会社ロジクール

Microsoft Teamsの環境をそのまま運用、“専用会議室”のメリットとは?

会議室とリモート環境を結ぶハイブリッドな会議が主流な中、コミュニケーションの質の改善、生産性向上の課題は残ったままだ。Microsoft Teams環境をベースに会議室自体を”Teams対応”にするTeams Roomsなら、この課題を解決できるのか。

2025/02/06

カテゴリ:
情報系システム
Web会議

サイボウズ株式会社

市場調査・トレンド

サイボウズ株式会社

調査に見る日本企業のDX、実践は進んでも成果が出ていない理由と対策方法は?

DXに関する2023年の調査結果から、多くの企業がその重要性を認識し、DXに取り組んでいるものの、成果が出るには至っていないことが分かった。国内におけるDX停滞の原因はどこにあり、どうすれば解消できるのか。

2025/02/06

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

サイボウズ株式会社

製品資料

サイボウズ株式会社

ノーコードツール「kintone」のスピード感、柔軟性を保つガバナンス構築

高度なプログラミング知識を必要とせず、現場が主体となってアプリを作成できるという特徴を持つ「kintone」。安心・安全に利用し、持続可能な形で業務改善を進めるためには、自社に合った適切なITガバナンスを構築する必要がある。

2025/02/06

カテゴリ:
システム開発
開発ツール

株式会社Cogent Labs

製品資料

株式会社Cogent Labs

DX時代で増えるデータ入力、次世代型AI-OCRはなぜ作業時間を90%も時短できる?

紙書類のデータ化を効率化するツールとして、AI-OCRの活用が進んでいる。データ入力という単純作業に人手をかけていれば生産性は上がらず、従業員のモチベーションも低下しがちだ。進化したAI-OCRはどこまで効率化できるのか。

2025/02/06

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Cogent Labs

技術文書・技術解説

株式会社Cogent Labs

自社に最適なAI-OCRサービスはどれ? 選定時に見るべき5つのポイント

大量の文書や帳票の読み取りにAI-OCRを導入し、業務を効率化したいと考える企業は多い。しかし、さまざまなAI-OCRの中から、どのサービスを選べばよいのだろうか。本資料では、AI-OCRを比較する際の5つのポイントを解説する。

2025/02/06

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Cogent Labs

製品資料

株式会社Cogent Labs

文書をデータ化するプロセスを容易に自動化、API/RPA連携対応の次世代AI-OCR

バックオフィス業務の負荷を軽減するため、紙書類のデータ化を効率的に実行するAI-OCRを導入する企業が増加している。そうした企業に特に注目されているのが、API/RPA連携機能を搭載した次世代AI-OCRだ。

2025/02/06

カテゴリ:
情報系システム
コンテンツ/ドキュメント管理

株式会社Cogent Labs

事例

株式会社Cogent Labs

AI-OCR活用の効果、30%の業務削減に成功した仙台銀行など5つの事例を紹介

DX推進やペーパーレス化の流れの中でAI-OCRの導入が進み、その活用で業務効率化を実現する組織が増えてきた。30%の業務削減に成功した仙台銀行の取り組みをはじめ、金融業界と保険業界、自治体、NPO法人における事例を5つ紹介する。

2025/02/06

カテゴリ:
情報系システム
コンテンツ/ドキュメント管理

株式会社Cogent Labs

事例

株式会社Cogent Labs

AI-OCR活用術5選、受注処理業務のスピードを5倍にアップした事例などを紹介

紙帳票や手書き書類のデータ化を効率的に実行するツールとして「AI-OCR」の導入が進んでいるが、その活用方法や生み出す成果は三者三様だ。ファンケルや鈴廣蒲鉾本店など5社の事例から、効果的な活用方法を学ぶ。

2025/02/06

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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