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RAG（Retrieval-Augmented Generation）を本番運用しようとすると、「どのベクトルデータベースを選べば良いのか」「性能とコストのバランスは取れるのか」「セキュリティや運用負荷まで見て比較できているのか」といった悩みが一気に増えます。さらに、Po...

「新規開拓が止まる原因が、そもそもリスト不足かもしれない」「手作業での名寄せや重複削除に時間を奪われ、架電や提案の時間が減っている」「集めた会社情報が古く、決裁者にたどり着けない」など、営業現場の悩みは尽きません。こうした課題に対し、営...

勤怠の締め日に、打刻漏れの確認や修正依頼で手が止まる。残業や休憩の計算が人によってブレて、給与計算前のチェックが終わらない。さらに法改正や36協定の上限管理に追われ、現場も人事も疲弊している。こうした悩みは、勤怠管理 自動化を前提に設計され...

Bedrock 連携を検討していると、「どの実装方法が正解なのか」で迷いがちです。たとえば、(1) AWSの権限設計やネットワークをどう組むべきか、(2) 生成AIの入力・出力をどこまでガードレールで縛るべきか、(3) 既存システムやRAG（検索拡張生成）とどうつ...

会議後に「結局、誰が何をするんだっけ？」と確認が発生したり、録音を聞き返して議事録作成に1〜2時間かかったりしていませんか。さらに、急いでまとめた結果、決定事項と検討事項が混ざり、関係者から修正依頼が増えるケースもよくあります。こうした悩...

AI導入を検討するとき、多くの担当者がつまずくのが「AI 予算をいくら確保すべきか」という現実的な壁です。そもそもPoC（概念実証）だけで終わらないのか、現場の業務に定着するのか、費用対効果は説明できるのか。さらに、生成AI・RPA・データ基盤など選...

Dify 導入を検討しているものの、「PoC（概念実証）で止まって現場に定着しない」「情報漏えいが怖くて社内稟議が通らない」「コストや運用負荷が読めず失敗例を先に知りたい」と悩む方は多いです。生成AIの仕組みは便利な一方で、要件定義・データ設計・...

「マニュアルを作っても現場で読まれない」「更新が追いつかず、いつの手順か分からない」「ベテランのノウハウが属人化して引き継げない」──この3つは、多くの組織が抱える共通の悩みです。近年は、マニュアル作成 AIにより、文章生成・手順の構造化・画...

「ノーコード開発は早いと聞くけれど、実際のメリットはどこまで本当なのか」「自社の業務に当てはめると、何がどれだけ改善するのか」「導入してから“思ったより使えない”と後悔しないか」——こうした悩みは、検討初期ほど大きくなります。ノーコード開発...

問い合わせや資料請求が増えるほど、返信作業が追いつかず機会損失が起きがちです。とはいえ、定型文のメール自動返信を入れただけでは、文面が冷たくなったり、誤案内が増えたりする不安もあります。また、生成AIを使って文章を作りたいと思っても、どん...