DX・業務改善
2026.09.09
中小企業のDX失敗事例｜「失敗」を3段階に分け、実在する記録で確かめる
DXの失敗事例として読める記事の多くは、企業名も出典も確認できません。失敗を「元…
AI開発・システム
2026.09.09
生成AIツールは統一するか使い分けるか｜10〜20名の会社での決め方
部署ごとに別々のAIツールが増えていく。かといって1つに統一すると、その製品が苦…
AI開発・システム
2026.09.08
AIツールの費用｜使う量が増えてから値上げされる、を防ぐために契約前に聞くこと
AIツールの費用でつまずくのは、月額の高さではありません。使う量が増えてから条件…
DX・業務改善
2026.09.08
基幹システム刷新の失敗事例｜安価版を3年で手放した従業員17名の会社を、出典で確かめる
基幹システムの刷新は、失敗の型を並べた記事は多いのに、検証できる実例がほとんどあ…
AI開発・システム
2026.09.06
基幹システムの刷新とは｜改修との違い・4つの手法・費用と期間の見方
基幹システムの刷新とは、機器や基盤まで含めて作り替えることです。改修との違いと4…
AI開発・システム
2026.09.05
AI保守とは｜「AIで保守を効率化する」と「AIを組み込んだシステムを保守する」は別物
「AI保守」には、AIで保守業務を効率化する話と、AIを組み込んだシステムを維持…
AI開発・システム
2026.09.05
外注したAI開発が失敗したときの立て直し｜続ける・引き継ぐ・作り直す・撤退の判断
AI開発の失敗を扱う記事はほぼ発注前の予防です。この記事はすでに壊れている場合を…
AI開発・システム
2026.09.05
AIで作ったシステムは保守できるか｜コードを読めなくても確認できる7つの指標
「動く」と「保守できる」は別です。発注者向けの解説は確認する項目までで止まりがち…
AI開発・システム
2026.09.05
AI生成コードのセキュリティ｜外注先に確認する5つのリスクと検収の質問
AI生成コードで実際に起きる5つの問題と、発注側が技術者なしで確認できる項目をま…