業界別ソリューション
2020年2月18日
規制対象業務の効率化やグローバル化にロボットで対応―製薬業界におけるRPA活用
厳格な法規制を遵守し、人の命や健康を支える製薬業界におけるRPA活用方法とは？UiPathユーザー会製薬分科会の様子をレポートします。
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）
2020年2月17日
UiPathメソドロジーを無料公開―戦略立案から開発・保守運用までスムーズなRPA導入を支援
UiPath RPAをスムーズに導入していただくために無料で公開する、UiPath導入の標準フレーム・方法論のパッケージ「UiPathメソドロジー」をご紹介します。
製品とアップデート
2020年2月13日
エンタープライズ環境におけるRPAをシンプルに - UiPath Orchestrator
UiPathの新しいリリースによって、エンタープライズの環境におけるRPAの実装、管理、コンプライアンスがよりシンプルになりました。新機能をご紹介します。
製品とアップデート
2020年2月7日
1人に1台のロボットで未来を築く- UiPath Studio & StudioX
RPAの民主化の鍵となるUiPathの新製品Studio Xをご紹介します。Communityエディションのダウンロードで無料ですぐにご利用いただけます。
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）
2020年2月4日
UiPathのRPAが、企業とSAP S/4HANAの架け橋に
UiPathのRPAで、SAP S/4 HANAへの移行を。ジャパンSAPユーザーグループ（JSUG）が開催した「JSUG Conference 2019」でのUiPathセッションにおける、UiPathと参天製薬の講演をご紹介します。
製品とアップデート
2020年1月31日
科学的アプローチを用いた自動化戦略のプランニング - UiPath Explorer
UiPath Explorerの製品ファミリーによって、科学的かつ視覚的な分析を通して、業務プロセスを特定・文書化・分析・優先順位付けすることが容易にできるようになります。
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）
2020年1月28日
UiPathが業界のリーダーに - Forrester Wave 2019年Q4 RPA部門
UiPathは、Forrester社の「The Forrester Wave™: Robotic Process Automation, Q4 2019」で「リーダー」と評価されました。是非レポートをご覧ください。
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）
2020年1月20日
コーディング規約とワークフロー評価キットを無料公開 ―RPAユーザーの高品質な開発を支援
安定した、処理速度の高い、メンテナンスのしやすいRPAワークフローを開発するためにUiPathが作成した、「UiPathコーディング規約と品質評価キット」をご紹介します。
AI（人工知能）
2020年1月17日
人工知能を活用した研究開発の効率化と導入・実用化《事例集》に執筆協力しました
技術情報協会発刊の『人工知能を活用した研究開発の効率化と導入・実用化《事例集》No.2037』に、UiPathはRPAソフトウェアベンダーとして唯一、執筆協力をしました。書籍の内容をご紹介します。
製品とアップデート
2020年1月14日
2019年度末特別割引キャンペーンでUiPath RPAを始めましょう
2020年度に向けてRPAを使った業務自動化を飛躍させるための、年度末特別割引キャンペーンのご案内です。
業界別ソリューション
2020年1月10日
徹底的な現場主導で成功へ―製造・運輸業界におけるRPA活用
「ものづくりの日本」を支える製造・運輸業界におけるRPA活用方法とは？UiPathユーザー会製造・運輸分科会の様子をレポートします。
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）
2019年12月27日
2020年のRPAとAIを取り巻く7つの予想
急成長し、変化を遂げるRPA市場において、RPAやAIの技術はどのようなトレンドを迎えるのか？2020年の業界を予想します。
製品とアップデート
2019年12月16日
日本を代表する企業がUiPathを選んだ理由とは？ ＃UiPathForward III Japan
#UiPathForward III Japanのパネルディスカッションでは、UiPath RPA先行導入企業3社をお招きし「なぜ我々はUiPathならできると考えたのか？」をテーマにユーザー目線で語っていただきました。
AI（人工知能）
2019年12月16日
データへの愛を取り戻す： AIファブリックでデータサイエンスの課題を解決
データサイエンスとRPAの組み合わせは、データサイエンティストが機械学習（ML)モデルの構築の投資対効果（ROI）を証明することに飛躍的に効果をもたらします。
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