IT・ネットワークの製品一覧
- 分類：IT・ネットワーク
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電池の基本概念から、利用目的・実現方法による分類までを体系化。複雑な電池選定の第一歩を、初心者目線で分かりやすくまとめました
- 電池・バッテリー
- 技術書・参考書
- 技術書・参考書
電子カルテシステムの更新などを踏まえてのご相談実績も多数！ 知識と実績のある自社エンジニアがサポートいたします
- サーバー
保守切れサーバが故障…スポット保守（パーコール保守）はブレイヴコンピュータ 安心の自営保守拠点から日本全国対応
- サーバー
24/365の障害受付。駆付け4時間目標の保守サポート提供！ASCDI会員として信頼性の高いオンサイト保守（第三者保守）を実現
- サーバー
ネットワーク機器のメーカー保守が切れたけど、まだ使いたい！自営保守拠点から日本全国対応可能な、第三者保守で解決いたします！
- サーバー
令和6年能登半島地震により被害を受けたIT機器の特別修理対応について
令和6年能登半島地震で被災された皆様に心よりお見舞い申し上げますと共に、 被災された地域の皆様の安全と一日も早い復興をお祈りいたします。 被災したIT機器につきまして、添付の資料の通りの特別修理料金にて対応させていただきます。 メーカー保守切れIT機器の故障については、第三者保守のブレイヴコンピュータまでご相談ください。 ■お客様問合せ窓口 見積もり費用についても無料です。 お電話またはフォームにてお問合せください。 ・お電話：076-255-0581（北陸テクニカルセンター（金沢）） ・フォーム：https://www.brave-com.jp/contact/
電子カルテ、医事会計などの部門システムやクライアントPCなどのIT機器の長期利用（保守延長）をサポート
- その他ネットワークツール
- その他基幹システム
サーバーとPCの保守期間のズレを無くす、クライアントPCの延命に活用！約200台を3年保守でご契約いただいた事例をご紹介！
- サーバー
- 産業用PC
50～80％のコスト削減を実現する「ITインフラ第三者保守の活用シナリオ」を掲載！守りのIT投資を節約し攻めのDX投資に活用！
- サーバー
無料セミナー：ベテランの勘を“仕組み”に変える AI需要予測×業務標準化で実現する需給継承モデル
製造業や卸売業の現場では、需要予測や需給判断が一部のベテラン担当者の経験や勘に依存し、判断根拠や調整ノウハウが属人化してしまうケースが少なくありません。 さらに、天候や販促、曜日・季節要因などを踏まえた判断が明文化されず、再現や継承が難しいという課題もあります。 その結果、若手への引き継ぎが進まず、担当者の異動や退職で業務品質が不安定になり、AIを導入しても現場で十分に活用されないことがあります。 本セミナーでは、AI需要予測エンジン「Deep Predictor」と業務基盤「Pleasanter」を組み合わせ、ベテランの知見を“仕組み”として再現・蓄積する「需給継承モデル」の考え方をご紹介します。 外部要因も加味しながら、判断根拠や例外対応を記録・共有し、属人化の解消や業務の標準化、継続的な改善につなげる進め方を、実務の視点から分かりやすく解説します。 詳細は以下の「詳細・お申し込み」リンクからご確認ください。
無料セミナー：ベテランの勘を“仕組み”に変える AI需要予測×業務標準化で実現する需給継承モデル
製造業や卸売業の現場では、需要予測や需給判断が一部のベテラン担当者の経験や勘に依存し、判断根拠や調整ノウハウが属人化してしまうケースが少なくありません。 さらに、天候や販促、曜日・季節要因などを踏まえた判断が明文化されず、再現や継承が難しいという課題もあります。 その結果、若手への引き継ぎが進まず、担当者の異動や退職で業務品質が不安定になり、AIを導入しても現場で十分に活用されないことがあります。 本セミナーでは、AI需要予測エンジン「Deep Predictor」と業務基盤「Pleasanter」を組み合わせ、ベテランの知見を“仕組み”として再現・蓄積する「需給継承モデル」の考え方をご紹介します。 外部要因も加味しながら、判断根拠や例外対応を記録・共有し、属人化の解消や業務の標準化、継続的な改善につなげる進め方を、実務の視点から分かりやすく解説します。 詳細は以下の「詳細・お申し込み」リンクからご確認ください。
無料セミナー：ベテランの勘を“仕組み”に変える AI需要予測×業務標準化で実現する需給継承モデル
製造業や卸売業の現場では、需要予測や需給判断が一部のベテラン担当者の経験や勘に依存し、判断根拠や調整ノウハウが属人化してしまうケースが少なくありません。 さらに、天候や販促、曜日・季節要因などを踏まえた判断が明文化されず、再現や継承が難しいという課題もあります。 その結果、若手への引き継ぎが進まず、担当者の異動や退職で業務品質が不安定になり、AIを導入しても現場で十分に活用されないことがあります。 本セミナーでは、AI需要予測エンジン「Deep Predictor」と業務基盤「Pleasanter」を組み合わせ、ベテランの知見を“仕組み”として再現・蓄積する「需給継承モデル」の考え方をご紹介します。 外部要因も加味しながら、判断根拠や例外対応を記録・共有し、属人化の解消や業務の標準化、継続的な改善につなげる進め方を、実務の視点から分かりやすく解説します。 詳細は以下の「詳細・お申し込み」リンクからご確認ください。
無料セミナー：ベテランの勘を“仕組み”に変える AI需要予測×業務標準化で実現する需給継承モデル
製造業や卸売業の現場では、需要予測や需給判断が一部のベテラン担当者の経験や勘に依存し、判断根拠や調整ノウハウが属人化してしまうケースが少なくありません。 さらに、天候や販促、曜日・季節要因などを踏まえた判断が明文化されず、再現や継承が難しいという課題もあります。 その結果、若手への引き継ぎが進まず、担当者の異動や退職で業務品質が不安定になり、AIを導入しても現場で十分に活用されないことがあります。 本セミナーでは、AI需要予測エンジン「Deep Predictor」と業務基盤「Pleasanter」を組み合わせ、ベテランの知見を“仕組み”として再現・蓄積する「需給継承モデル」の考え方をご紹介します。 外部要因も加味しながら、判断根拠や例外対応を記録・共有し、属人化の解消や業務の標準化、継続的な改善につなげる進め方を、実務の視点から分かりやすく解説します。 詳細は以下の「詳細・お申し込み」リンクからご確認ください。
無料セミナー：ベテランの勘を“仕組み”に変える AI需要予測×業務標準化で実現する需給継承モデル
製造業や卸売業の現場では、需要予測や需給判断が一部のベテラン担当者の経験や勘に依存し、判断根拠や調整ノウハウが属人化してしまうケースが少なくありません。 さらに、天候や販促、曜日・季節要因などを踏まえた判断が明文化されず、再現や継承が難しいという課題もあります。 その結果、若手への引き継ぎが進まず、担当者の異動や退職で業務品質が不安定になり、AIを導入しても現場で十分に活用されないことがあります。 本セミナーでは、AI需要予測エンジン「Deep Predictor」と業務基盤「Pleasanter」を組み合わせ、ベテランの知見を“仕組み”として再現・蓄積する「需給継承モデル」の考え方をご紹介します。 外部要因も加味しながら、判断根拠や例外対応を記録・共有し、属人化の解消や業務の標準化、継続的な改善につなげる進め方を、実務の視点から分かりやすく解説します。 詳細は以下の「詳細・お申し込み」リンクからご確認ください。