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「経営とIT」の検索結果一覧(18ページ目)

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エヌビディア合同会社

製品資料

エヌビディア合同会社

AIワークロードの増大に伴い必要な演算能力が上昇、企業がAIを活用するには?

AIはビジネスを根本から変革しつつあるが、AIワークロードの増大に伴い、必要な演算能力が大幅に上昇している。このような中、企業がAIを活用するにはどうすればよいのか。その解決策となる統合型AIプラットフォームを紹介する。

2026/05/20

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

エヌビディア合同会社

事例

エヌビディア合同会社

LLMの学習速度を2倍高速化した企業も 5つの事例に学ぶ生成AI実践術

生成AIと大規模言語モデル(LLM)が産業と社会を変革しつつある今、導入が増えているのが、LLMを構築するためのGPUとAIソフトウェアを搭載したスーパーコンピュータ環境を、月額利用できるAI開発基盤だ。その実力を、5つの事例から探る。

2026/05/20

カテゴリ:
サーバ&ストレージ
HPC/グリッドコンピューティング

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

経費精算の「3つの隠れコスト」を解消、グループ企業に今必要なアプローチとは

グループ企業の経費精算を子会社ごとに個別のシステムで行っていると、さまざまな「隠れコスト」が発生してしまい、DXを進めることも難しくなってしまう。その実態を探るとともに、コスト最適化を実現するためのアプローチを解説する。

2026/05/19

カテゴリ:
ERP
財務/会計

Datadog Japan合同会社

事例

Datadog Japan合同会社

システム横断の統合監視でオブザーバビリティ強化、ワンキャリアが選んだ方法は

システム基盤が複数クラウドにわたっているなど分散した状態では、各システムを横断した監視が難しく、障害対応やボトルネック特定に手間を要するケースもある。ワンキャリアでは、ある統合監視ツールの導入でその課題を解決した。

2026/05/19

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

Datadog Japan合同会社

事例

Datadog Japan合同会社

SREチーム初のクラウド導入、DMM.comが新サービスの安定運用を実現できたわけ

DMM.comは主力の動画配信サービスの刷新に合わせ、インフラからアプリまで一気通貫で監視できる体制を構築した。オンプレミス時代からの知見を生かし、SREチームが開発現場と連携して安定運用を実現した秘訣を紹介する。

2026/05/19

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

Datadog Japan合同会社

製品資料

Datadog Japan合同会社

DatadogでITコストはどれだけ削減できる? 5つの事例に学ぶ効果の実態と活用術

現代のITインフラのコストは多様な要因が複雑に絡み合っており、利便性や安定性を満たしつつ削減することは難しい。こうした中、モニタリング/セキュリティ基盤の「Datadog」を活用し成果を挙げている企業がある。その5つの例を紹介する。

2026/05/19

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

株式会社ブランコ・ジャパン

製品資料

株式会社ブランコ・ジャパン

ライフサイクルが終了したデータを適切に消去し、情報漏えいを防ぐには

ライフサイクルが終了したデータやそのデータを保存したデバイスから機密情報が流出し、深刻な問題に発展するケースが増えている。データ消去を適切に行う必要があるが、課題も多い。それらの課題を一掃するソリューションを紹介する。

2026/05/19

カテゴリ:
セキュリティ
情報漏えい対策

SAPジャパン株式会社

製品資料

SAPジャパン株式会社

AI活用で成果を得るためにやるべきこととは? 実践的ユースケースを紹介

AIは既にビジネスのさまざまなシーンで効果を発揮している。しかし、日本企業の多くは、どこから着手すべきなのか、最も効果を発揮できるのはどこなのかが分からず、後れを取っている。そこで、実践的なさまざまなユースケースを紹介する。

2026/05/18

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

SAPジャパン株式会社

市場調査・トレンド

SAPジャパン株式会社

財務を戦略的組織へ進化させるAI活用術、4つの主要な障壁と解消方法

財務部門がAIで戦略的な組織へ進化するには、データ品質や規制対応、レガシー環境といった4つの主要な障壁の克服が必要だ。意思決定を改善し、ビジネス価値を引き出すためのアプローチを解説するとともに、それを解消する方法を解説する。

2026/05/18

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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