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「ServiceNow Japan合同会社」のホワイトペーパー一覧(2ページ目)

ServiceNow Japan合同会社の製品資料、技術資料は、無料でダウンロードが可能です。比較・検討は ホワイトペーパー ダウンロードセンター をお使い下さい。

306件(11〜20件を表示しています)

製品資料

AIエージェントの力を十分に発揮させ、ITサービスと運用を最新化する方法

企業がより生産性を高めるためには、AIエージェントが組み込まれた自律型ITが必要だ。このAIエージェントの力を発揮させる上では、データをAIに対応させることも求められる。そのために不可欠な要件や、AIがもたらす利点について解説する。

2026/07/02

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
製品資料

CIO(最高情報責任者)必見、AIエージェントの各部門での活用方法と効果

企業がイノベーションを起こせるようにするには、インテリジェントでリアルタイムな意思決定ができる組織への変革が必要だ。その変革を主導する経営幹部が必要とするものを提供してくれるAIエージェントがあるという。

2026/07/02

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
製品資料

「ローコード開発」実践のヒント:AI主導のイノベーションに向けた4つの戦略

急速に変化する顧客ニーズに応えるような適切な製品を継続的に提供するためには、より多くのアプリを生み出す必要があるが、そのための開発者が不足している。そこで注目されているのが、生成AIやローコード開発プラットフォームだ。

2026/07/02

カテゴリ:
システム開発
開発ツール
製品資料

生成AI活用を社内全体で推進し、生産性向上やビジネス変革につなげる方法とは?

生成AIのビジネスにおける活用を検討する際には、実際に自社のどのような業務領域に、どのような形で導入するかを考慮する必要がある。本資料では、生産性向上につながる生成AI戦略について詳しく解説する。

2026/07/02

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
製品資料

IT部門がリードすべきAI変革とは? 「Autonomous IT(自律型IT)」の実現方法

AIエージェントの登場で、IT部門はルーティンワークから解放され、戦略的な変革をけん引する立場へとシフトしつつある。本資料では、監視から最適化までをAIが自律的に行う「Autonomous IT(自律型IT)」の実現方法を紹介する。

2026/07/02

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
製品レビュー

「IT資産管理」はなぜ必要なのか? 実践でもたらされるメリット

ソフトやハード、クラウドリソースなど経済的価値を有するITの構成要素のことをIT資産と呼ぶ。このIT資産をどれだけ所有しているか、どれほどのコストがかかっているのかなどを明らかにして包括的に管理することの必要性やメリットに迫る。

2026/07/02

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理
製品レビュー

AIエージェントで業務はどう変わる? 従来型ワークフローの限界を超える方法

AIエージェントの登場により、従来のワークフローは大きく変わりつつあり、一部の組織ではその効果を実感し始めている。一方で、AIエージェントを前提としたワークフローやITマネジメントの活用は、まだ限られているのが現状だ。

2026/07/02

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
市場調査・トレンド

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。

2026/07/02

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
市場調査・トレンド

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。

2026/07/02

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
市場調査・トレンド

AIを活用したビジネス変革:調査結果に見る銀行業界の現状と変革実現の鍵

AIを活用したビジネス変革の必要性が高まる中、銀行業界でもその対応を迫られている。変革をリードしている組織では、どのように取り組みを進めているのだろうか。1125人を対象に行った調査を基に、変革の現状と変革実現の鍵を探る。

2026/07/02

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

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