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リサーチ分析レポート概要:アプリケーション(2018年9月発行)

  • 日本におけるエンタプライズ・アプリケーションのハイプ・サイクル:2018年
    2018年9月28日
    H. Horiuchi

    本ハイプ・サイクルでは、アプリケーション戦略を検討していく上で特に重要と考えられるキーワードを、エンタプライズ・アプリケーション分野全体から厳選し、解説している。2018年現在の日本におけるエンタプライズ・アプリケーションに関連するテクノロジや手法の成熟度、採用のメリット、導入を成功させるポイントを把握するために活用されたい。

  • 日本におけるCRMのハイプ・サイクル:2018年
    2018年9月28日
    K. Kawabe

    デジタル・ビジネスへの変革が迫られる中、差別化要素として、カスタマー・エクスペリエンスの管理を支援する顧客関連のテクノロジ/アプリケーションに着目すべきである。本ハイプ・サイクルでは、日本のCIOおよびアプリケーション・リーダーが顧客中心型ビジネスの実現に向けて適切な意思決定を下せるよう、顧客関連のテクノロジ/アプリケーションの動向と今後の見通しを解説する。

  • 日本におけるアプリケーション開発のハイプ・サイクル:2018年
    2018年9月25日
    Harutoshi Katayama

    エンタプライズ・アプリケーション開発の領域では、要求・要件が不確実な中でも機敏で柔軟な対応を重視するモード2型のアプリケーション開発が重視されるようになり、アジリティの実現につながるテクノロジやプラクティスに市場の注目が集まっている。一方、モード1型のアプリケーション開発においても、その期間短縮が求められるようになっている。本ハイプ・サイクルでは、アプリケーション開発領域の中から日本企業にとって重要なテクノロジやプラクティスを取り上げ、2018年の位置付けとユーザー企業が各テクノロジを検討する際に注目すべきアドバイスをまとめている。

  • 日本におけるデジタル・ワークプレースのハイプ・サイクル:2018年
    2018年9月25日
    K. Shiga

    本ハイプ・サイクルでは、デジタル・ワークプレースの実現や実行に役立つテクノロジやコンセプトを取り上げ、考察している。ビジネスに有効なこれらのテクノロジは、いずれも日本国内で利用可能であるか、今後日本に導入されることを前提に注視すべきものである。

  • 日本におけるアプリケーション・インフラストラクチャのハイプ・サイクル:2018年
    2018年9月20日
    K. Iijima

    本ハイプ・サイクルでは、アプリケーション・インフラストラクチャとアプリケーション・アーキテクチャに関する意思決定を行う上で、特に重要なキーワードを選定し解説している。2018年の日本における当該領域のテクノロジや手法の成熟度を理解し、採用のメリットおよび時期を把握するために活用されたい。

  • 日本におけるポストモダンERPのハイプ・サイクル:2018年
    2018年9月20日
    K. Motoyoshi T. Ebina

    AI、IoT、インメモリ、クラウドなどの新興テクノロジを取り込んだ「次世代ERP」にいつ移行するのか、あるいはERPを新規に導入するに当たり、目まぐるしく変化し続けるベンダー/ソリューションをどのような観点から評価すべきか。本ハイプ・サイクルでは、こうした問いに頭を悩ませるCIOとITリーダーが注目すべきERP関連のテクノロジやコンセプトを取り上げ、ユーザー企業に対するアドバイスをまとめている。

  • データ統合ツールのマジック・クアドラント
    2018年9月20日
    M. Beyer E. Thoo E. Zaidi

    データ統合ツール市場には、アプローチの異なるさまざまなアーキテクチャに基づくデータに対して、合理化、調整、意味付け、再構築を施すツールが提供されている。こうしたツールは、組織において特にデータのアクセスと共有を担う、データとアナリティクスのリーダーをサポートする。

  • ビジネス・ルール管理システムのイノベーション・テクノロジ・インサイト
    2018年9月14日
    M. Driver W. Schulte W. Clark R. Dunie

    ビジネス・ルール管理システムが進化して意思決定管理をサポートできるようになったことで、同システムに対する関心が高まっている。アプリケーション・リーダーは、ビジネス・ルール管理システムおよび意思決定管理スイートを適用することで、デジタル・トランスフォーメーションをより適切に実現できる。

  • 機械学習やデータ・サイエンスで得た成果を運用可能にする方法
    2018年9月14日
    E. Brethenoux S. Vashisth J. Hare

    機械学習プラットフォームが広く一般に行き渡るようになり、分析資産や分析モデルが拡散しつつある。目下の課題は、それらを大規模に展開し、運用できるようにすることである。データ/アナリティクス・リーダーは、データ・サイエンスの取り組みを安定化させ、体系的に収益が得られるようにするために、運用に関する戦略と戦術を確立する必要がある。

  • 日本におけるデータとアナリティクスのハイプ・サイクル:2018年
    2018年9月10日
    T. Ichishi

    本ハイプ・サイクルは、日本のITユーザー企業がデータやアナリティクスに関する重要かつ比較的新しいテクノロジや手法を知り、それらを採用するタイミングを検討するための情報を提供するものである。2018年現在の日本におけるデータやアナリティクスに関連するテクノロジや手法の成熟度を評価し、採用のメリット、および導入を成功させるためのポイントを把握するために活用されたい。

  • サードパーティAPIの利用を管理する
    2018年9月5日
    M. O'Neill

    企業は、デジタル・マーケティング、決済、モバイル通知、地図情報などのサービスのために、外部APIにますます依存するようになっている。しかし、こうしたサードパーティAPIの利用は把握しにくく、監視されていないことが多い。アプリケーション・リーダーは、リスク緩和やコスト抑制のために、外部APIの利用を管理しなければならない。

  • AIのデジタル・ワークプレースへの適用方法
    2018年9月5日
    B. Elliot M. Cain

    本リサーチノートではアプリケーション・リーダーに、AIがデジタル・ワークプレースでどのように適用されようとしているかについて概説する。取り上げる領域は、コラボレーション、コンテンツ、人事、スマート・ワークプレース、ヘルプデスク、ナレッジ・マネジメント、会議、インサイト、仮想アシスタントである。

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