FOR F JOURNAL / IDEAS INTO DECISIONS
読む。その先の判断へ。
AI・データ基盤・業務システム。導入条件、検証方法、運用の論点を整理し、発注前の疑問に答えます。
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AIエージェント・承認設計
AIエージェントの実行承認を設計する｜提案・承認・業務更新を分ける発注ガイド
AIに業務を実行させる前に、誰が何を承認するか。承認待ち・却下・内容変更を含む業務フローと、発注時に合意したい受入条件を整理します。
業務自動化・API連携
API・業務システム連携の二重処理を防ぐには｜再試行・取消・照合を発注前に整理する
再送すると受注や請求が二重になる。その問題を防ぐには、通信の成功だけでなく業務処理の状態を設計する必要があります。依頼時に決めたい識別子、再試行、例外対応を整理します。
システム保守・復旧検証
バックアップがあるのに復旧できないを防ぐ｜業務システムの復旧テストで確認すること
バックアップの取得成功と、業務を再開できることは別です。復旧の手順、権限、データ照合、担当者の判断まで含めて、保守を依頼する前の確認事項をまとめます。
AI運用・モデル評価
AIモデルの監視で何を見るか｜データの変化・予測品質・業務対応を分けて設計する
入力データの変化を検知しても、業務への影響は別に確認が必要です。AIモデルの運用を依頼する際に決めたい比較基準、品質確認、通知後の対応を整理します。
データ基盤・移行検証
BigQuery移行の受入検証｜件数が一致した後に確認する業務・データ・切り替え条件
データを移しただけでは、業務を切り替える判断はできません。移行元と移行先の照合、業務担当者の確認、切り戻し条件を、発注時の成果物として整理します。
WHOLESALE & TRADING / GUIDE
注文書AI-OCRの発注チェック：読取精度より先に決めたい5つのこと
卸売・商社の注文書AIでは、品番・入数・訂正・承認までが業務です。誤った受注を増やさずに入力負担を減らすための、検証と連携の確認事項を整理します。
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PROFESSIONAL SERVICES / GUIDE
顧客別ナレッジAIの作り方：提案書の再利用と情報分離を両立する
過去提案や業務資料をAIで活かす前に、顧客固有情報と再利用できる知識を分ける。資料の権限、根拠付き下書き、人のレビューを含めた発注方法を解説します。
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Document AI / OCR / 業務自動化
帳票のAI化はどこまで任せる？OCR・項目抽出と人の確認を設計する
帳票の入力をAIで支援する際に、文字の読み取り、項目抽出、照合、承認をどう分けるか。信頼度スコアの考え方と、例外を人に戻す運用・発注範囲を解説します。
Webシステム
業務効率化×データ分析で売上向上へ・GCPを活用したDXシステム開発とは
業務効率化とデータ活用は、DX推進において企業競争力を左右する重要な要素です。本記事では、GCPを基盤としたシステム開発により、属人化した業務の解消や自動化を実現する方法を解説。さらに、SnowflakeやBigtableを活用したデータ分析基盤の構築により、意思決定の高度化と持続的な業務改善を実現するアプローチを紹介します。
製造業,Web
製造業におけるDXとは？GCPとAIで実現する業務効率化
紙やExcelによる管理、属人化した業務、データの未活用といった課題が依然として多く残っています。本記事では、GCP（Google Cloud Platform）とAIを活用した業務効率化の具体的な手法について、現場目線でわかりやすく解説します。データ入力の自動化や顧客分析、問い合わせ対応の効率化に加え、負荷分散による安定運用までを網羅し、DXによってどのように現場が変わるのかを具体的にご紹介します。PoCからの導入も含め、自社に合ったDXの進め方を検討されている企業様はぜひご参考ください。
技術
GCP開発体制を強化中・技術力で実現する業務効率化システム開発
近年のDX需要の高まりに伴い、GCP（Google Cloud Platform）を活用したシステム開発体制を強化しています。 単なるクラウド利用に留まらず、「技術設計から最適化まで」を一貫して担うことで、高品質かつ拡張性の高い業務効率化システムの提供を実現しています。 本記事では、当社がどのような技術的アプローチでGCP開発を行っているのかをご紹介します。
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