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アドビ株式会社

製品資料

アドビ株式会社

営業活動ですぐ役立つ、アドビ社員が教える「Acrobat DC」の便利機能

資料の共有に欠かせないPDFデータだが、実はあまり活用されていない機能も存在する。見積書などの文書を確実に顧客にチェックしてもらうなど、特に営業活動において効果を発揮する「Acrobat DC」の便利な機能を紹介する。

2017/10/05

カテゴリ:
情報系システム
コンテンツ/ドキュメント管理

アドビ株式会社

製品資料

アドビ株式会社

「Acrobat XI」は2017年10月でサポート終了――最適なアップグレードは?

サポート期限が2017年10月に迫った「Adobe Acrobat XI」。PDFは日々の業務で利用するだけに、利便性が高く、管理負担を軽減できるものがいい。システム管理者必見、最新版Acrobatのお役立ちポイントを解説する。

2017/10/05

カテゴリ:
情報系システム
コンテンツ/ドキュメント管理

日本ヒューレット・パッカード合同会社

事例

日本ヒューレット・パッカード合同会社

ハードの在庫を持たずに即時のITリソース増強、沖縄クロス・ヘッドの調達術とは

新サービスを展開する上で悩ましいのがITリソースの確保だ。データセンター事業であれば、いつ使われるか分からないハードウェアを抱えるリスクは避けたい。そこで注目したいのが、従量課金のハードウェア調達サービスだ。

2017/10/05

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

アイティメディア株式会社

プレミアムコンテンツ

アイティメディア株式会社

金融機関で進む“苦闘”のデジタルトランスフォーメーション、「銀行取引を楽しく」は可能?

金融機関は、強固なシステム基盤を持つその特性上デジタル化の難易度は非常に高い。経済モデルやAI、APIを用いたシンガポールの銀行DBS Bankの事例から、金融機関のデジタルトランスフォーメーションの最適解を探る。

2017/10/05

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

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

AWS活用術“170選” ビッグデータ、AIからマイグレーションまで先進事例を網羅

クラウド導入によるメリットの最大化は、今やほとんどの企業が取り組むミッションだ。そこで、本資料では「アマゾン ウェブ サービス」(AWS)の約170件の成功事例を紹介する。クラウド活用に悩む企業にとって心強いヒントとなるだろう。

2017/10/05

カテゴリ:
クラウド
IaaS/PaaS/PCaaS

日本アイ・ビー・エム株式会社

事例

日本アイ・ビー・エム株式会社

1日当たりのデータ転送量が50TB、Yahoo! JAPANが挑んだ桁外れのバックアップ

Yahoo! JAPANは、企業活動に欠かせないバックアップシステムに1日当たり50TBという桁違いのデータ転送量を求めている。同社は、これだけの規模のデータを効率的に転送するシステムをどのように実現したのだろうか。

2017/10/04

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理

株式会社シマンテック

技術文書・技術解説

株式会社シマンテック

「痕跡のない脅威」が増加――セキュリティ調査で見えた2つの攻撃手法

標的型サイバー攻撃に関する最新レポートによると、攻撃手法のトレンドは「ツールの現地調達」と「ファイルレス攻撃」であるという。攻撃者が身を隠しやすく、痕跡も残さない攻撃とはどのようなものなのか。そしてどう対処すべきか。

2017/10/02

カテゴリ:
セキュリティ
標的型攻撃/サイバー攻撃

日本アイ・ビー・エム株式会社

事例

日本アイ・ビー・エム株式会社

未来の人材マッチング技術が現実に――AIを活用した就職・求人支援システム

製造業における人材確保は年々難しくなっている。そのような中、AIを活用して理工系学生の就活、技術者の転職、製造業企業の技術者求人を支援する人材マッチングが注目され始めた。人材マッチングの世界でAIが切り開く新たな可能性とは。

2017/10/02

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

日本アイ・ビー・エム株式会社

製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

ソースコードや仕様書まで自動生成、Watsonが実現する「超高速開発」とは

エンジニア不足、要件定義の複雑化などの課題を抱えるシステム開発業界で、今、「IBM Watson」を活用した自動化のアプローチが大きな関心を集めている。コグニティブ技術により実現される次世代「超高速開発」とはどのようなものだろうか。

2017/10/02

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

日本アイ・ビー・エム株式会社

技術文書・技術解説

日本アイ・ビー・エム株式会社

データ肥大化を解決する「3つのA」とデータレイクに必須の「4フェーズ」とは

データの有効活用は企業の戦略判断に不可欠だ。しかしIoTやSNSの普及で肥大化するデータがその阻害要因となりつつある。物理的・人材的に限界となりつつあるデータ管理対策に有効な「データレイク」構築に必要な条件を解説する。

2017/10/02

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ

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