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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。

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製品資料

開発担当者の“右腕”に? マンガで学ぶ製造業向け「AIエージェント」活用術

膨大なデータから有用な情報を効率的に見つけ出し、開発現場の意思決定を支えるツールとして「AIエージェント」への期待が高まっている。本資料では製造業向けの製品を取り上げ、その特徴や活用方法をマンガで解説する。

2026/08/04

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション
市場調査・トレンド

半導体市場はどう推移する? 2026年以降の動向や各国の傾向・戦略を解説

経営者や事業企画担当者、投資担当者にとって、半導体市場の動向は押さえておきたい重要テーマの1つだ。世界の主要統計などを基に、2026年以降の市場予測の他、日本を含む各国・地域の傾向や戦略を解説する。

2026/08/04

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション
市場調査・トレンド

「2026年版ものづくり白書」から読み解く、製造業が押さえておきたいポイント

原材料価格の高騰や人材の不足をはじめ、構造変化に直面する日本の製造業。「2026年版ものづくり白書」の中から、外部環境の変化や戦略投資、AI活用の進化など、競争力の強化に向け押さえておきたい論点を抽出し、要点を解説する。

2026/08/03

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション
技術文書・技術解説

5回聞くだけじゃ足りない? トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法

製造業で広く行われている「なぜなぜ分析」だが、正しく実践できている人はほんの一握りだ。本資料では、トヨタ自動車の訓練指導者を務めた有識者が、本来の考え方と真因を追究するための正しい実践方法を分かりやすく解説する。

2026/08/03

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

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

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