技術と現場の、 あいだの話。
流行りの技術論ではなく、北九州の開発現場で実際に手を動かして得た知見を。
DX・生成 AI・IoT・システム設計まで、明日から使える視点でお届けします。
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01 / ARCHIVE
すべての、記事。
生成 AI を業務に組み込む前に決めておく3つの観点
「とりあえず ChatGPT を触ってみた」から、一歩先へ。情報の取り扱い・出力精度の担保・業務フローへの定着——この3点を曖昧にしたまま広げると、必ずどこかで止まります。導入前に社内で握っておきたい判断軸を、実プロジェクトの順番どおりに整理しました。
紙と Excel の業務を、止めずにデジタル化する5ステップ
いきなり全部を置き換えると、現場は確実に疲弊します。今ある運用を活かしながら、入力の手間を増やさずに移行する。脱・属人化の入口として、私たちが実際に踏んでいる現実的な手順を5つに分けて紹介します。
製造現場の IoT は「測って終わり」にしない設計
センサーを付けてデータを集めても、グラフを眺めるだけでは現場は1ミリも変わりません。集めた値を予知保全や段取り改善という「次のアクション」へつなぐこと。可視化の先にある設計の勘所を、生産管理の事例から具体的に解説します。
「使われ続けるシステム」をつくる設計の話
作って納めて終わり、ではありません。運用・保守・改善まで見据えたとき、設計段階で何を守るべきか。変更に強い構造、引き継げるドキュメント、現場が触れる余白——10年付き合えるシステムに共通する条件を言語化します。
経営判断を速くする、データ可視化の「最初の一枚」
凝った多機能ダッシュボードより、毎朝つい開いてしまう1枚を。意思決定に効く指標の選び方、見すぎて疲れない情報量、そして現場に定着させる置き場所まで。可視化を「作って満足」で終わらせないための考え方をまとめました。
地方の開発会社が、伴走型を選び続ける理由
受託で作って納品して、はい解散——にはしたくない。導入後こそ本番だと考えるから、私たちはお客様の隣で改善を続ける「伴走」を選んできました。地域に根ざすからこそ成り立つこの働き方を、なぜ大切にするのかをお話しします。
要件定義でつまずかないための「対話の設計」
仕様の食い違いの多くは、技術力ではなく対話のすれ違いから生まれます。発注側の「言わなくても分かるはず」と、開発側の「聞かなくても作れるはず」。この2つの油断をどう埋めるか。認識をそろえるヒアリングと合意形成の進め方を共有します。
老舗企業のクラウド移行、つまずきポイントと対策
長年動いてきた基幹システムをクラウドへ。止められない業務を抱え、仕様書も担当者も残っていない——そんな現実のなかで、リスクを抑えて段階的に移すには順番があります。私たちが移行前に必ず確認する実務的なチェックリストを公開します。
需要予測 AI を業務に効かせる、データの揃え方
精度の高いモデルを追う前に、まず「使えるデータ」を。欠けた数字、表記の揺れ、現場のメモ書き——予測 AI が効くかどうかは、アルゴリズムよりも手前のデータ整備で8割決まります。発注や在庫に役立てるための集め方と運用の乗せ方を解説します。
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