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「日本アイ・ビー・エム株式会社」のホワイトペーパー一覧(8ページ目)

日本アイ・ビー・エム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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市場調査・トレンド

調査結果に見る、銀行が「エンベデッドファイナンス」に着手すべき理由とは?

経済環境が変化する中、銀行にはさまざまに変化する課題への対応が求められている。そこで注目したいのが、「エンベデッドファイナンス」だ。本資料では、銀行がエンベデッドファイナンスに着手することの重要性について解説する。

2025/02/03

カテゴリ:
CX
マーケティング/営業
市場調査・トレンド

従来の自動化技術の根本課題を解消、「生成AI」活用で自動化はどう変わる?

さまざまな業務で自動化が進む中、RPAといった従来の自動化技術における課題が浮上している。課題の中身を整理しながら、解決策として期待されている「生成AI」を活用した自動化について考えていく。

2024/08/19

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

ビジネスにおける生成AI活用:まず理解すべき3つの原則と5つの基本特性とは?

従来のAIとは異なり、“新しいものを生み出す”能力を持った生成AI。業務への活用も進む中で、他社の導入成果が気になる人も多いだろう。本資料では、生成AIの活用事例から、活用に当たって、まず始めに理解すべきことまで詳しく解説する。

2024/07/01

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

オブザーバビリティーの俗説、「ログがあればOK」「常に費用が必要」は本当か?

システムの複雑化を受けて、オブザーバビリティーの重要性が叫ばれるようになった。一方で、この比較的新しいアプローチには、幾つかの誤解も散見される。そこで「インサイトを得るにはログがあればよい」といった俗説を検証してみた。

2024/06/27

カテゴリ:
システム運用管理
統合運用管理
製品資料

運用だけではない、クラウドネイティブ開発でもオブザーバビリティが必要な理由

クラウドネイティブ環境では、アプリ/インフラの複雑化が大きな課題となっており、障害対応が遅れがちだ。そこでオブザーバビリティの確立が急務となるが、そのメリットは運用だけとの誤解も多い。開発にはどれだけメリットがあるのか。

2024/06/27

カテゴリ:
システム開発
クラウドネイティブ開発
製品資料

IBMとNVIDIAが語る、AIの価値を高めるデータ活用インフラの構築方法とは?

AIのニーズが高まる一方、その活用に必要な大量のデータが社内で分散し、整理されていないことが原因で、業務に生かせていない企業は多い。この状況を改善するための取り組みを積極的に進めているのが、IBMとNVIDIAだ。

2024/06/27

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

DXの足かせとなるレガシーシステム、モダン化を成功させるポイントとは?

日本企業の多くで、レガシーシステムがDXの足かせとなっている。この状況を打開するにはモダナイゼーションが欠かせないが、具体的にどのようにして戦略を立てるべきか。重要なポイントやつまずきがちなポイントも含めて解説する。

2024/06/27

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

既存インフラも生かして持続可能な成長を実現、ハイブリッドクラウドの新戦略

社会変化が著しい現代に成長を続け、高業績を上げる企業は、何よりもテクノロジー活用を重視している。先進企業が磨きをかける6つの組織的能力を明らかにしつつ、その向上を支援する次世代ハイブリッドクラウド戦略について解説する。

2024/06/27

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

ビジネスにも環境にもメリット、サステナブルなハイブリッドクラウド構築術

ある調査によると、世界の半数以上の企業が最優先すべき課題としてサステナビリティを挙げているという。その実現のためには、炭素集約型のデータセンターから脱却し、ハイブリッドクラウドへ移行する必要がある。

2024/06/27

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

「AIOps」と「ITの自動化」の組み合わせが、アプリ運用にもたらすメリットとは

アプリケーションおよびそのリソース管理の複雑化、インフラの可視性の欠如など、デジタルビジネス推進を阻むさまざまなボトルネック。これらを解消する方法としていま注目されているのが、「AIOps」と「ITの自動化」の組み合わせだ。

2024/04/23

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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