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「ServiceNow Japan合同会社」のホワイトペーパー一覧(3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。

301件(21〜30件を表示しています)

市場調査・トレンド

AI時代の人事リーダーには何が求められる? 調査で見えた必要なスキル

テクノロジーの進化と世界情勢の急変を受け、組織内におけるHRの重要性がこれまで以上に高まっている。役割が劇的に変化する中、従業員と組織の成長に必要な支援とは何か。グローバル調査の結果から、リーダーシップの在り方を解説する。

2026/04/01

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション
製品資料

21世紀の「リスク・コンプライアンス課題」に対応するためのアプローチとは?

企業がビジネス規模を拡大し、サプライチェーンやビジネスパートナーとの協業が進んだことで従来型のリスク/コンプライアンス管理の限界が露呈しつつある。リスク管理を次のステップに進めるためには、これまでと異なる仕組みが必要だ。

2026/04/01

カテゴリ:
経営とIT
リスク管理
市場調査・トレンド

サイバー攻撃を効果的に“予測・排除・阻止”するための優れた10の方法

サイバー脅威に対するレジリエンスと脆弱性管理を強化することは、多くの企業にとって喫緊の課題になっている。リソースとコストが限られている中で、効果的に進めるにはどうすればよいのか。そのヒントを解説する。

2026/04/01

カテゴリ:
セキュリティ
標的型攻撃/サイバー攻撃
製品資料

脅威はランサムウェアだけではない、重大なセキュリティインシデントをどう防ぐ

ランサムウェア以外にもさまざまなサイバー攻撃が企業を襲い続けているが、重大なセキュリティインシデントへの対策を適切に行えている企業は今も少ない。その理由や、状況を改善するための4つのステップを詳しく解説する。

2026/04/01

カテゴリ:
セキュリティ
標的型攻撃/サイバー攻撃
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。

2026/04/01

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

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。

2026/04/01

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。

2026/04/01

カテゴリ:
システム開発
開発ツール
製品資料

要求の解決時間が約4時間から1分未満に、IT運用の限界を超えるAI活用とは?

急増するITサービスとIT資産の管理運用に、課題を抱えている組織は少なくない。予測分析や問題解決の迅速化、生産性の向上を実現するためにはどうすればよいのか。本資料では、解決策としてAIエージェントを活用する方法を解説する。

2026/04/01

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。

2026/04/01

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

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。

2026/04/01

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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