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「ストックマーク株式会社」のホワイトペーパー一覧(1ページ目)

ストックマーク株式会社の製品資料、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。

19件(1〜10件を表示しています)

製品レビュー

AI技術を使って必要な情報を自動で抽出/要約する「情報収集サービス」の実力

日々情報が増え続ける今、業務に必要な全ての情報を、社内外の関連ニュースや論文、特許情報などから収集していくのは至難の業だ。そこで業務に必要な情報を着実に届けるための仕組み作りに役立つサービスを紹介する。

2025/05/22

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

製造業必見:効果的な情報収集を行うための心得/4つのステップ/鉄則を解説

現代社会において、情報報集はビジネス活動の基盤ともいえる重要な要素だ。特に製造業では、問題の解決やイノベーションの促進など、さまざまな用途で情報が活用されており、効果的かつ効率的な情報収集を行うことが求められている。

2025/02/04

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション
製品レビュー

技術革新だけで終わらない、研究開発部門が果たすべき新しい役割とは

製造業を取り巻く環境が大きく変化し、研究開発部門には技術課題の解決だけでなく、顧客ニーズを強く意識した研究開発テーマを創発することが求められるようになった。しかし現状は、多くの組織が研究開発テーマの創発に苦慮している。

2025/01/16

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

専門性だけでは生き残れない、研究開発部門に求められるスキルとその高め方

昨今、製造業の研究開発部門では、専門領域のスキル以外にもマーケティングセンスや戦略立案力など、多様なスキルが必要とされるようになってきた。そこで、研究員のスキルアップに向けた、組織的なアプローチの方法を紹介する。

2025/01/10

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
市場調査・トレンド

製造業にとってなくてはならない半導体デバイス、2025年の市場動向は?

製造業にとって半導体デバイスはなくてはならない。そのため、市場のトレンドを捉えることは、ビジネスを成長させる上で重要だ。本資料では、2024年の半導体市場を振り返るとともに、2025年の市場動向についても予測する。

2025/01/10

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
製品資料

カーボンニュートラルで利益を生むには? トレンドを製品開発に生かすポイント

利益を生み出す製品を開発するカギは、情報収集にある。しかし、膨大な情報の海からビジネスにつながる情報を見つけ出すのは簡単ではない。カーボンニュートラルをテーマに、製品開発に欠かせない情報収集手法を改善するポイントを探る。

2025/01/06

カテゴリ:
データ分析
ビッグデータ
製品資料

コア技術から新規事業を創出、成功する用途開発の3つのポイント

顧客の価値観が目まぐるしく変化する今、新規事業開発には、既存技術を生かしながら新規顧客を狙った「用途開発」が有効だ。用途開発を成功させる3つのポイントと、それらを阻む課題を克服する方法について見ていこう。

2025/01/06

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

コア技術を生かして自社独自の新規事業を、研究開発を加速する3つのステップ

市場環境の変化が激しい現代において、製造業の新規事業化は容易ではない。研究開発チームは日々リサーチし、検討を繰り返しているだろうが、優れたアイデアは一朝一夕には湧かない。この悩みを解消するには「3つのステップ」が重要だ。

2025/01/06

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

R&D部門に求められる役割が変化、新事業に向けたアイデア創出をどう実現する?

社会情勢や市場ニーズの変化は、R&D部門に求められる役割にも大きな影響を及ぼしている。しかし多くのR&D部門は、新事業につながるアイデア創出における最初の段階でつまずいている現状がある。この課題を解消する、最適な手法とは。

2025/01/06

カテゴリ:
情報系システム
ナレッジマネジメント
製品資料

R&D部門に不足しがちな“マーケティング視点”、4ステップでヒット率を向上

新規事業開発で重要なのは、顧客の支持だ。市場を理解し、鮮明な顧客像を導き出すには、技術の源泉である研究開発の段階から「マーケティング視点」を持つことが必要だが、これを得るには膨大な量のデータを収集・分析する必要がある。

2025/01/06

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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