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ジョーシス株式会社

技術文書・技術解説

ジョーシス株式会社

クラウドサービスからの情報漏えいを引き起こす“意外な犯人”とは

クラウドサービスは時に、エンドユーザーやIT担当者がセキュリティ事故の要因になることがある。クラウドサービスのセキュリティ対策を万全にし、こうしたセキュリティ事故を防ぐためのポイントを、複数の観点で説明する。

2024/07/25

カテゴリ:
セキュリティ
クラウドセキュリティ

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品資料

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

生成系AIでビジネスチャンスをつかむための秘訣、企業は何から取り組むべきか?

世界中の企業が、競合他社に先駆けて生成系AIの活用に取り組んでいるが、大きな成果を挙げるには課題も多い。ビジネスチャンスをつかむために企業は何から取り組めばよいのか、その秘訣を解説する。

2024/07/25

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品資料

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

失敗しない生成系AI活用のヒント、コストを最適化する4つのステップとは?

データを読み込ませるだけで、さまざまな新しいコンテンツやアイデアを生み出すことができる人工知能の一種が、今話題の「生成系AI」だ。本資料では、スタートアップ向けに生成系AIのコストを最適化する方法を解説する。

2024/07/25

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品資料

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

生成系AIはスタートアップをどう変える? ビジネス活用を成功に導く秘策

ビジネスの現場において、生成系AIがかつてないほど注目度を高めているが、その活用には、大量のデータで事前トレーニングされた基盤モデルが必要となる。コストやリソースに限りがあるスタートアップが参入する手だてはあるのだろうか。

2024/07/25

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

技術文書・技術解説

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

機械学習のスケーラビリティ問題を解決するために、「5つの障壁」を理解する

機械学習によってビジネス上の大きな成果を達成している企業が存在する一方で、進捗の遅れや投資の見返りの少なさに不満を募らせる企業も少なくない。この差を埋めるには、原因となっている「5つの障壁」への理解を深める必要がある。

2024/07/25

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品資料

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

パーソナライゼーションはなぜ難しい? 組織を悩ませる3つの課題と解決策

顧客接点のデジタル化・多様化が加速する今、高度なパーソナライゼーションを実現することは非常に難しくなっている。その背景にある3つの問題を明らかにするとともに、これらを解決し、優れた顧客体験を提供する方法を紹介する。

2024/07/25

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

株式会社ジャストシステム

製品資料

株式会社ジャストシステム

組織に悪影響をもたらす属人化、ノーコード開発ツールを活用した解消方法とは

業務効率の悪化や事業成長の阻害の要因にもなる「属人化」。その解消に向けさまざまな取り組みが実践されている。代表的な解消方法に潜む課題を確認しながら、ノーコード開発ツールを活用したナレッジ共有の仕組みづくりの方法を紹介する。

2024/07/25

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

株式会社ジャストシステム

事例

株式会社ジャストシステム

ITSMツールのサポート終了が迫ったミツカングループ、刷新で重視したポイントは

ITSMツールのサポート終了を前に、システム移行が喫緊の課題となっていた「ミツカングループ」。他にも社員情報の申請システムの刷新も必要だった同社は、ノーコード開発基盤による開発を決断した。その決め手は何だったのか。

2024/07/25

カテゴリ:
システム開発
開発ツール

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

製品資料

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

導入加速の一方で高まる懸念を解消する、「責任あるAI」を実現する方法とは?

生成AIの導入が拡大する一方、法的・倫理的問題への懸念から「責任あるAI」の構築が求められている。しかし、「責任あるAI」とガバナンスの運用に苦戦する企業も少なくない。本資料ではこの実践方法を解説する。

2024/07/25

カテゴリ:
データ分析
AI/機械学習/ディープラーニング

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