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発注ナビ株式会社

事例

発注ナビ株式会社

代理店頼りから脱却し、エンドユーザーからの直接受注を拡大させられた理由

WebデザインやWebクリエイティブを手掛けるクロステックラボは、2015年の設立当初は代理店経由の案件に頼っていた。しかし、今ではエンドユーザーからの直接受注を拡大させ、売り上げ・案件数ともに大きな成長を見せている。その秘訣とは?

2025/10/01

カテゴリ:
経営とIT
アウトソーシング

発注ナビ株式会社

事例

発注ナビ株式会社

教育コストをかけずに営業が未経験の分野で成果を出すには? 事例に学ぶ実践術

Web制作などの事業を手掛けるメイクスビューは、創立以降、リファラル営業を行っていた。しかし、そこから脱却すべく営業体制の強化に着手する。営業が未経験だったWeb業界で成果を挙げるために、同社はどのような取り組みを進めたのか。

2025/10/01

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

発注ナビ株式会社

事例

発注ナビ株式会社

システム開発企業の受託開発事業を阻む営業ノウハウ不足、どう解消する?

自社にマッチしたシステムに対するニーズが高まる昨今、システム開発を行う企業にとって、受託開発事業への進出は有効といえる。だがそれを行う上で、営業ノウハウや知見の不足が障壁となるケースは多い。この問題を解決する方法とは?

2025/10/01

カテゴリ:
CX
マーケティング/営業

NTTインテグレーション株式会社

製品資料

NTTインテグレーション株式会社

レガシーシステムへの投資を無駄にせず、モダナイゼーションを進めるには

レガシー環境に限界を感じつつも、モダナイゼーションに踏み切れていないというケースは多い。そこで注目されるのが、レガシーシステムへの投資を無駄にすることなく、システム全体のモダン化を支援するソリューションだ。

2025/10/01

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

日本アイ・ビー・エム株式会社

製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

生成AI時代のデータ活用を成功に導く、「第2世代のデータレイクハウス」とは?

生成AIの台頭を機にデータ活用を推進しようとする企業が増える一方、自社データが各システムやオンプレミス/クラウド環境に散在し、手を付けられていないケースも多い。そこで注目したいのが、「第2世代のデータレイクハウス」だ。

2025/10/01

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

日本アイ・ビー・エム株式会社

製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

複雑化するハイブリッドクラウドの運用管理、可観測性ツールでどう楽になる?

企業のITシステムはハイブリッドクラウドが当たり前になりつつあり、運用/管理の負荷が高まっている。そこで課題解消の鍵となるのがオブザーバビリティー(可観測性)だ。本動画では、可観測性を確保するツールの選び方を解説する。

2025/10/01

カテゴリ:
システム運用管理
パフォーマンス管理

日本アイ・ビー・エム株式会社

市場調査・トレンド

日本アイ・ビー・エム株式会社

回答精度を向上させる、生成AIを活用した“賢い”チャットbotの構築方法

顧客や社内の問い合わせ窓口として導入が広がるチャットbot。その回答精度を高めるべく、昨今「生成AI」の活用が進んでいる。生成AI活用の「アリ・ナシ」の差を確認しながら、“賢い”チャットbotを構築するポイントを解説する。

2025/10/01

カテゴリ:
CX
チャットbot

株式会社スタディスト

事例

株式会社スタディスト

問い合わせ件数を50%も削減、“活用される”マニュアルの秘訣とは

顧客からの問い合わせ対応は、件数の多さや回答品質のばらつきといった問題から、クレームに発展するケースも多い。根本的に解決するには、マニュアルの整備やFAQの拡充による顧客・従業員ともに「自己解決」できる体制の構築が重要だ。

2025/10/01

カテゴリ:
情報系システム
ナレッジマネジメント

情報技術開発株式会社

製品資料

情報技術開発株式会社

スピード重視でも技術的負債を生まない、「OutSystems」で品質を守る開発手法

システム開発では、短期間で成果を求める傾向が強まり、設計や実装が拙速になるケースも少なくない。このような状況が技術的負債を生む要因となる。そこで本資料では、スピードを維持しながら品質を確保するための方法を紹介する。

2025/10/01

カテゴリ:
システム開発
開発支援サービス

NTTドコモビジネス株式会社

製品資料

NTTドコモビジネス株式会社

最適なAIインフラデザインとは何か? 製造業の例から考える構築のポイント

AIがビジネスで幅広く利用されるようになった一方、用途に応じたインフラをどう構築するかという点は、多くの企業で課題となっている。そこで、製造業の例を基に、具体的なAIインフラ構築の課題や、その解決方法を紹介する。

2025/09/30

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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