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ストックマーク株式会社

製品資料

ストックマーク株式会社

研究開発目線で新規事業を成功させる、市場性の高いアイデアを創る3ステップ

新規事業がうまくいかない原因は、「アイデア創出」の失敗にある。有益なアイデアを生み出すための3つの思考ステップについて、かつて国内大手家電メーカーで新規事業企画に携わってきた担当者が、自身の経験を踏まえて解説する。

2024/11/08

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

人事戦略にAIや自動化をどう組み込む? 効果を発揮する取り組みを具体的に解説

ビジネスの成長に向けた人材戦略の策定・実行は、CHRO(最高人事責任者)をはじめとする人事リーダーの重要な役割だが、その実践に苦戦しているリーダーは少なくない。直面しがちな4つの課題を取り上げ、その解決法を解説する。

2024/11/07

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

従業員のキャリアパス形成をどう支える? AIが変える人材管理のアプローチ

従業員の定着率を高めつつ、ビジネスを成長させることは、重要な経営課題の1つだ。しかし、既存の人材管理システムの多くが、従業員のフラストレーションを高め、離職率を増加させる原因になっているという。この状況を改善する方法とは?

2024/11/07

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)

シーメンス株式会社

製品資料

シーメンス株式会社

医療機器メーカーのグローバルでの成功を後押し、いま注目の新技術とは?

国ごとに異なり、頻繁に変更される規制に対応しつつ、高性能な新規設計を、低コストかつ迅速に投入することが求められている医療機器メーカー。そのためには、製品開発の柔軟性を向上させ、コストを削減できる新技術に注目する必要がある。

2024/11/07

カテゴリ:
メカ設計
CAD

シーメンス株式会社

製品資料

シーメンス株式会社

シミュレーション駆動型の設計を実現、ESG時代に必要なプラットフォームとは?

現代の設計者には、コストを抑えつつ持続可能な製品を開発することが求められている。これを実現するには、シミュレーション駆動型の設計手法が有効だが、従来のプラットフォームは複雑で制限も多かった。この問題を解消する次の一手とは?

2024/11/06

カテゴリ:
電力
エネルギー管理システム/サービス

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

市場調査・トレンド

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

生成AI活用に向けたデータ戦略の考え方と、独自の価値を生み出す3つのステップ

生成AIを活用して企業が競争力を確保するためには、非構造化データを含めたデータを生成AIに関するアプローチの中心に据える必要がある。本資料では、それを実践するための3つのステップを解説する。

2024/11/06

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

市場調査・トレンド

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

334人の最高データ責任者(CDO)調査に見る、生成AI活用で抱える課題とは?

生成AIの登場により、データの重要性はますます大きくなった。生成AI時代を迎え、企業はビジネスとデータの関係をどう捉えているのだろうか。それを理解するために、334人の最高データ責任者(CDO)を対象とした調査結果を見ていこう。

2024/11/06

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

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

企業が注力すべき8つの領域とは? データ活用で組織全体の機能を変革する方法

高度な分析、機械学習、AI、生成AIなどを活用して、ビジネスにデータを生かそうという動きが活発化している。ここでは、変革に際して最適な8つの領域を提示し、具体的なソリューションを絡めたアプローチ方法について解説する。

2024/11/06

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

市場調査・トレンド

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社

データや生成AIの活用を加速、データドリブンなカルチャーを醸成する5つの方法

データドリブンという言葉は以前から注目されているものの、実際にデータドリブンなカルチャーを構築できている企業はまだ少ない。このような状況を変えるために、組織はどうしたらよいのか。本資料で詳しく解説する。

2024/11/06

カテゴリ:
製造マネジメント
データ分析

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