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SB C&S株式会社

製品資料

SB C&S株式会社

Meta Questをビジネスで安全に利用、セキュリティを強化する秘訣とは?

VRが普及し、ビジネスでの利用も進む一方、懸念点となるのはデータを保護するためのセキュリティだ。そこで、広く注目されているMeta Questを例に、デバイスの管理・監視からデータ消去、脆弱性管理まで、安全性を強化する秘訣を解説する。

2024/09/24

カテゴリ:
製造マネジメント
セキュリティ

東芝デジタルソリューションズ株式会社

製品資料

東芝デジタルソリューションズ株式会社

DBaaSの普及とOSSの利用拡大から見える、IoT向けデータベースの理想形とは

現代のビジネスで競争力を維持するためには、効果的なデータ利活用が不可欠といえる。近年のデータベース市場におけるトレンドとなるクラウド化(DBaaS)やOSS化を適用した、IoT/ビッグデータ向け時系列データベースについて確認する。

2024/09/24

カテゴリ:
製造マネジメント
ITインフラ(サーバ、ストレージ、クラウド)

東芝デジタルソリューションズ株式会社

製品資料

東芝デジタルソリューションズ株式会社

サイバーフィジカルシステムに必要なデータ基盤はRDB? NoSQL? それとも?

IoTの普及とともにサイバーフィジカルシステム(CPS)が注目されている。CPSのコアとなるのがデータベース管理システム(DBMS)だ。しかし、RDBMSでCPSのようなビッグデータに対応しようとすると問題が生じる。それでは、この解決策とは?

2024/09/24

カテゴリ:
製造マネジメント
基幹系システム

東芝デジタルソリューションズ株式会社

技術文書・技術解説

東芝デジタルソリューションズ株式会社

IoTが生み出す膨大な時系列データを処理、新たなNoSQL DBの技術を徹底解剖する

サイバーフィジカルシステム実現のコアとなるDBMS。だが、広く普及しているRDBMSやNoSQL DBにはそれぞれ一長一短がある。そこで登場したのが、RDBMSの信頼性や使いやすさとNoSQLの性能やスケーラビリティを併せ持った新たなNoSQL DBだ。

2024/09/24

カテゴリ:
製造マネジメント
基幹系システム

株式会社ライトウェル

製品資料

株式会社ライトウェル

製造業の研究開発部門における文書検索・分析を効率化する方法とは?

製造業の研究開発部門においては情報収集も主要業務の1つだが、「必要な社内文書をすぐに見つけられない」といった悩みも聞かれる。そこで検索エンジンと生成AIを組み合わせた、文書の検索・分析システムに注目したい。

2024/09/24

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

ServiceNow Japan合同会社

製品レビュー

ServiceNow Japan合同会社

カスタマーエクスペリエンスの向上に期待、サイロ化を解消する統合基盤の実力

カスタマーサービスのサイロ化、問題解決の長時間化などの課題が顕在化している今、CXを変革する方法として、生成AIと自動化が注目されている。これらを活用することで、顧客満足度や問題解決時間はどう変わるのか、3つの実例から探る。

2024/09/24

カテゴリ:
製造マネジメント
業務プロセス改善(製造業向け)

ServiceNow Japan合同会社

製品資料

ServiceNow Japan合同会社

顧客/従業員/パートナーをシームレスな環境に統合、CXを改善する注目手法とは

「CXの分断」による顧客ロイヤリティーの低下は、ITリーダーにとって大きな課題だ。しかし、顧客にシームレスなCXを提供するためには多くの壁をクリアする必要がある。この壁をどう乗り越えればよいのか。

2024/09/24

カテゴリ:
製造マネジメント
業務プロセス改善(製造業向け)

Snowflake合同会社

市場調査・トレンド

Snowflake合同会社

小売・消費財業界のAI/データ活用はどう進む? トレンド予測から見えたもの

小売・消費財業界では、従業員の業務効率化はもちろん、顧客提供価値の向上やエンゲージメント醸成の視点でもAIの進化に熱い視線を向けている。生成AIが実用化された今、AIを導入してデータ活用を進める動きはますます加速するだろう。

2024/09/24

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

Snowflake合同会社

市場調査・トレンド

Snowflake合同会社

製造業の生産性/働き方/意思決定を変える、生成AIとデータ活用の現状を探る

さまざまな業界のビジネスシーンに採用されている生成AI。製造業も例外ではなく、導入や検討を進めている企業は少なくない。製造業における生成AI活用は、今後1年程度でどのように進んでいくのか、本資料で詳しく解説する。

2024/09/24

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

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