データベースのホワイトペーパー

新着ホワイトペーパー （253件）

• タスク管理で製品開発は回らない！消費財企業がPLMを選ぶ「7つの理由」とは

  Centric Software株式会社

• 在庫切れか、過剰在庫か。なぜ小売業の利益は“予測ミス”で崩れるのか

  Centric Software株式会社

• 在庫があるのに売れない理由が判明。小売業界を変えるAI駆動型の商品体験管理の全貌に迫る

  Centric Software株式会社

• 「3倍の速度差」はなぜ生まれるのか？日本企業に欠けている“商品情報DX”の正体が明らかに

  Centric Software株式会社

• 「ばらばらなシステム」をノーコードで統合。大企業6社に学ぶグループ横断DX

  株式会社ドリーム・アーツ

• 膨大なNotesDBからの脱却。「単なる移行」で終わらせない大企業事例と成功の秘訣

  株式会社ドリーム・アーツ

• 複雑な「作り込みシステム」もノーコードで刷新！現場主導で進める脱・レガシー

  株式会社ドリーム・アーツ

• 自社内の改善はやり尽くした？製造業がサプライチェーン横断のデータ連携に踏み出すべき理由とは

  株式会社データ・アプリケーション

• EDI、EAI、非システム……「4つの領域」で捉えるデータ連携基盤の現在地と目指すべき姿

  株式会社データ・アプリケーション

• 生成AIプロジェクトが進まない本当の理由とは？　AI時代に備えるデータ戦略の5つの重要ステップを解説

  ガートナージャパン株式会社

• ガートナーが示す「2026年の戦略的テクノロジ・トレンド」トップ10

  ガートナージャパン株式会社

• AIでテスト工数を抑える、QA支援基盤の現実解

  株式会社AGEST

• SBOM未対応がリスクになる時代、開発／プロダクト運営は何を見落としているのか

  株式会社AGEST

• なぜ、今SBOMが必要なのか--能動的サイバー防御時代に求められる運用の勘所を解説

  株式会社AGEST

• 分断されたデータがAI時代の「足かせ」になる前に知っておきたい新常識

  株式会社データ・アプリケーション

• 社員教育の現場で活用が広がる生成AI、すぐに使えるプロンプトでメリットとデメリットを知る

  株式会社スタディスト

• 「どの業務をAIに任せていいかわからない」を解決、組織にAIを浸透させる3つのポイント

  株式会社スタディスト

• コア業務への時間は「不足している」が8割超--問い合わせ対応という“見えない負荷”の実態

  ソニービズネットワークス株式会社

• ソフトウェア開発でのAI導入はなぜ成功したのか？先進企業5社に学ぶ、効果検証と改善事例を紹介

  ファインディ株式会社

• エンジニア組織でのAI導入、成果を実感できていますか？確実に成果を出すための4つの実践ポイントを解説

  ファインディ株式会社