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「経営とIT」の検索結果一覧(181ページ目)

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双日テックイノベーション株式会社

事例

双日テックイノベーション株式会社

さくらインターネットのサポート窓口が「Zoom Phone」を選んだ理由とは?

さくらインターネットのカスタマーセンターにおける電話システムは、耐久年数や可用性・冗長性に課題が出ていた。また、在宅環境での通話品質の劣化も発生していた。これらの課題の解決に向けて、同社が導入したのが「Zoom Phone」だ。

2025/06/10

カテゴリ:
情報系システム
IP電話/IP-PBX

日本マイクロソフト株式会社

製品資料

日本マイクロソフト株式会社

“普通の社員”のPC活用が根底から変わる、Copilot+ PCがもたらすAI改革の姿

生成AIによって既存業務の生産性向上といった成果を上げる企業が増えている今、AIをより効果的に活用するための鍵になるといわれているのが、AI処理に特化した「Copilot+ PC」だ。AI PCが具体的にどのような変化をもたらすのかを解説する。

2025/06/10

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

アイティメディア広告企画

比較資料

アイティメディア広告企画

グループウェア主要製品を徹底比較、ユーザーが評価した項目は?【2025年春版】

業務効率化や社内外のコミュニケーション活性化などを目的に、多くの企業でグループウェアの採用が進んでいる。製品選びのヒントとして、レビューサイト「ITreview」のユーザーレビューを基にした製品レポートを紹介する。

2025/06/10

カテゴリ:
情報系システム
グループウェア

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

技術文書・技術解説

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

AWSセキュリティ入門ガイド:DDoS攻撃の概要と対策方法を分かりやすく解説

大量の不正トラフィックを送り込み、標的のシステムに障害を引き起こすDDoS攻撃。近年、クラウドインフラが標的にされるケースが急増し、クラウドプロバイダーの対策だけでは不十分なため、ユーザー自身のセキュリティ対策が欠かせない。

2025/06/10

カテゴリ:
セキュリティ
DoS攻撃対策/DDoS攻撃対策

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

技術文書・技術解説

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

プライベートサブネット内リソースを生成AIサービスと連携させる方法

クラウドベースのAIエージェント開発において、プライベート空間内のリソースとAIサービスとの連携方法が分からないという声がしばしば聞かれる。この疑問に応えるべく、両者のAPI連携の方法を、ステップバイステップで解説する。

2025/06/10

カテゴリ:
ネットワーク
ネットワーク管理

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

事例

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

先進的なIT企業に学ぶ、業務に必要なAIを現場で開発するための環境作りの極意

企業のDX支援などを手掛けるSpeeeでは、各チームの業務に最適化されたAIエージェントを、現場レベルで自律的に開発/活用するための環境を提供している。このようにAIとデータの活用を民主化した理由とシステム構成を解説する。

2025/06/10

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

株式会社Zendesk

市場調査・トレンド

株式会社Zendesk

調査で判明:AIを活用したCX変革、成功に向けて押さえておきたい5つのトレンド

あらゆる領域でAI活用が広がる中、カスタマーサービスの分野でもAI活用の動きが加速している。消費者と、カスタマーサービス部門のリーダーや担当者などを対象に行った調査をもとにAIを活用したCX変革につながる5つのトレンドを紹介する。

2025/06/10

カテゴリ:
CX
マーケティング/営業

株式会社SHIFT

市場調査・トレンド

株式会社SHIFT

ビジネスリーダー必見:DevOpsとアジャイル手法を実践するためのヒント

日々進化を続ける技術に対応するためには、その技術を活用するための組織文化を進化させることが重要になる。そこで本資料では、その実現のカギとなる「DevOps」と「アジャイル手法」の重要性や実践方法を解説する。

2025/06/10

カテゴリ:
システム開発
DevOps/DevSecOps

株式会社SHIFT

製品資料

株式会社SHIFT

AIシステムのアウトプット品質を担保するための方法とは?

ビジネスにおけるAIへの依存度が高まる一方、AIのアウトプット品質に関する懸念が広まっており、導入をためらう組織も増えている。本資料では、AIシステムの精度を高め、アウトプットの品質を担保するための具体的な方法を解説する。

2025/06/10

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

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