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「経営とIT」の検索結果一覧(8ページ目)

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サイボウズ株式会社

事例

サイボウズ株式会社

DXに必要な「Dスキル」「Xスキル」を持った人材を育成するには?

世界中のあらゆる企業でDX人材の育成や確保が急務になっている。しかし、国内企業では、その取り組みの立ち遅れが目立っているという。本資料では、その背景にある問題を解説するとともに、効率的にスキルを習得する方法を紹介する。

2026/09/10

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

市場調査・トレンド

サイボウズ株式会社

データで見る、DXが「順調に進む企業」と「つまずく企業」の違い

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。

2026/09/10

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

ServiceNow Japan合同会社

事例

ServiceNow Japan合同会社

農林中金に学ぶ内製開発 処理効率を約2倍に高めAI活用も加速させた方法とは?

2021年から業務プロセスの見直しを伴うDXを開始した農林中央金庫では、アプリケーション開発の内製化と高度化を実現し、AI活用も加速させるなど、大きな成果を挙げている。その中で導入されたツール群と、活用のヒントを紹介する。

2026/09/10

カテゴリ:
システム開発
開発ツール

ServiceNow Japan合同会社

事例

ServiceNow Japan合同会社

NTTグループのデジタル変革術、17万人が利用する決裁プロセス刷新の全貌

NTTグループでは「お客さまのDX」「自らのDX」を中期経営戦略に掲げ、従業員体験や顧客体験の向上を目指している。デジタルプラットフォームの導入により、17万人が利用する決裁プロセスの変革へ挑んだ同グループのDX推進手法を解説する。

2026/09/10

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

ServiceNow Japan合同会社

事例

ServiceNow Japan合同会社

開発期間は3年余、なぜNTTデータグループはSaaSで基幹システム開発を行ったのか

社会の急速なデジタル化を受け、DXプロジェクトに注力してきたNTTデータグループ。その中核となったのがSaaSによる巨大な基幹システムの開発だ。3年余りの期間を経て稼働を開始したシステムはどのような狙いで開発されたのか。

2026/09/10

カテゴリ:
ERP
財務/会計

ServiceNow Japan合同会社

事例

ServiceNow Japan合同会社

富士通のAI変革、人が介在しないサービスデスク実現に向けた取り組みとは?

2020年から全社的なDXプロジェクトを推進する中、AIアシスタントを活用した社内サービスデスク変革を進める富士通。将来的に、人が介在しない“ゼロタッチサービスデスク”の実現も見据える同社の取り組みを紹介する。

2026/09/10

カテゴリ:
CX
コンタクトセンター/CTI

ServiceNow Japan合同会社

事例

ServiceNow Japan合同会社

業務効率化とサービス品質向上をどう両立する? JTBのデジタル変革に学ぶ

自社サービスの提供価値を最大化すべく、デジタル技術による業務変革を推進するJTB。同社はワークフロー刷新を“入口”とし、生成AIなどの活用で業務の効率化とサービス品質の向上を進めている。本資料では取り組みを詳しく紹介する。

2026/09/10

カテゴリ:
情報系システム
ワークフロー

ServiceNow Japan合同会社

市場調査・トレンド

ServiceNow Japan合同会社

証券会社のAI導入を成功させるには? 保守的な文化や規制の壁の乗り越え方

資産運用やアセットマネジメントを担う証券会社においても、AIは業務変革をもたらしている。自動化により効率性が向上する一方、保守的な文化や複雑な規制が壁となり、導入に慎重な企業も多い。本資料では、その活用実態と成功の鍵を探る。

2026/09/10

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

ServiceNow Japan合同会社

市場調査・トレンド

ServiceNow Japan合同会社

銀行業界のAI成熟度スコアが低下したのはなぜ? 4473組織の調査で分かった実態

AI成熟度に関する最新の調査によると、銀行業界のスコアが前年比10ポイント低下したことが判明した。急速なAI技術の進化に組織の対応が追い付かない現状を浮き彫りにしつつ、大きな成果を挙げる先駆者が実践する戦略を解説する。

2026/09/10

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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