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アドビ株式会社

市場調査・トレンド

アドビ株式会社

AIアシスタントの活用で文書業務はどう変わる? 調査結果に見る導入効果

生成AIの活用が進む中、AIアシスタントを導入し、文書業務の効率化を図る企業が増えている。本資料では、AIアシスタントを活用する企業を対象に実施した調査の結果を基に、文書業務における定量的・定性的な効果を解説する。

2025/11/06

カテゴリ:
そのほか
その他

Okta Japan株式会社

市場調査・トレンド

Okta Japan株式会社

AI時代に顧客の信頼を獲得/維持するためのカギ、調査で見えた「CIAM」の重要性

ビジネスの主戦場がグローバル化する中、顧客を理解してニーズに対応することの重要性が高まっている。そこで注目されているのがカスタマーアイデンティティーとアクセス管理(CIAM)だ。本資料ではある調査を基にCIAMの重要性を解説する。

2025/11/06

カテゴリ:
セキュリティ
アクセス管理

Okta Japan株式会社

技術文書・技術解説

Okta Japan株式会社

SSO実装のための実践的ガイド:導入メリットから主要プロトコルまで徹底解説

ビジネスのオンライン依存度が高まり、適切なアイデンティティーとアクセス管理がますます重要となる中、シングルサインオンの役割が大きくなっている。本資料では、その概要と代表的なアイデンティティープロトコルについて解説する。

2025/11/06

カテゴリ:
システム運用管理
アイデンティティー管理

Okta Japan株式会社

製品資料

Okta Japan株式会社

AIエージェントの課題はセキュリティ? アイデンティティーを脅威から守るには

AIエージェントが急速に普及する一方で、人間中心に設計された従来型のアイデンティティー管理とアクセス制御では、セキュリティリスクの拡大を防ぎきれない恐れがある。そこで注目したいのが、生成AIに特化して開発された認証基盤だ。

2025/11/06

カテゴリ:
セキュリティ
アクセス管理

NTTドコモビジネス株式会社

技術文書・技術解説

NTTドコモビジネス株式会社

「生成AI」を使い倒してビジネスを成功させる“7つの視点”

文章を生成したり画像を生成したりできる「生成AI」は、その利便性からビジネスでの活用が進むと考えられる。活用を成功に導くためには、導入前に確認しておくべき点が幾つかある。

2025/11/06

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

株式会社AGEST

製品資料

株式会社AGEST

あれもこれもテストで工数増大、ツール1つでさまざまなテストを楽にするには?

テスト自動化ツールを導入したものの、かえって工数が膨らんでしまったというケースは少なくない。WebアプリやWindowsネイティブアプリなどの多様なアプリに対して行う、複雑なテストを自動化する場合、どんなツールを選ぶべきだろうか。

2025/11/06

カテゴリ:
システム開発
テスト/デバッグ/チューニングツール

株式会社エフアンドエム

製品資料

株式会社エフアンドエム

勤怠管理の課題を解消、管理者の負担を軽減して従業員のニーズにも応えるには?

働き方が多様化する今、勤怠管理に悩む企業が増えている。「あらゆる場所から打刻を行いたい」「出退勤をリアルタイムに管理したい」「働き方改革関連法に対応したい」などのニーズをかなえるためには、どのようなシステムが最適なのか。

2025/11/05

カテゴリ:
ERP
HR Tech/人事/給与

株式会社エフアンドエム

製品資料

株式会社エフアンドエム

失敗しない勤怠管理システムの導入術、注意点からトラブルの予防策まで解説

DXを進めるに当たって、何から始めればよいのか迷う担当者も多い。導入のハードルが低く、効果が高い「勤怠管理のシステム化」は、DXの第一歩として有効だ。そこで、勤怠管理システムの導入手順や準備、注意点について時系列で解説する。

2025/11/05

カテゴリ:
ERP
HR Tech/人事/給与

株式会社日立製作所

製品資料

株式会社日立製作所

サプライチェーンのレジリエンスをどう強化する? 考慮すべき3つのステップ

社会環境および価値観の劇的な変化は、サプライチェーンにも大きな影響を及ぼしている。今後は「サプライチェーン(=鎖)」から「サプライウェブ(=蜘蛛の巣)」へ進化することが求められている。その実現方法を探る。

2025/11/05

カテゴリ:
経営とIT
IT経営/IT戦略系ソリューション

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

AI活用を最大化、IOWN APN技術で実現する大容量/低遅延/柔軟な通信環境

AIや機械学習の導入が進む中、通信量の増大やデータの安全管理が課題になっている。さらに、消費電力・発熱量の高いGPUサーバを複数拠点に分散配置する場合、ネットワークの性能がAI活用の成果を左右する。この課題を解決するには?

2025/11/05

カテゴリ:
ネットワーク
ネットワーク管理

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