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コスト削減は「やるべき」と分かっていても、経営の現場では次の壁にぶつかりがちです。どこから手を付ければ削減インパクトが最大化するのか、削減が品質や売上に悪影響を与えないか、そして再現性のある事例をどう自社に落とし込むか。この3つが解けない...

SEO記事を作っているのに、検索順位が上がらない。生成AIを試したいが、どこまで任せてよいか判断できない。さらに、社内の執筆フローが属人化していて、修正依頼と確認作業で時間が溶ける。こうした悩みは、手段としてのツール導入だけでは解決しません。...

工場で生成AIを検討するとき、最初に詰まりやすいのは「どこに使えば効果が出るのか」「現場データが散らばっていて学習できるのか」「セキュリティや品質責任をどう担保するのか」という3点です。結論として、生成AIは“万能の自動化装置”ではありませんが...

勤怠の締め処理が毎月ギリギリ、打刻漏れの確認に追われる、残業アラートが形骸化している──このような悩みは珍しくありません。原因は「データが集まっても、判断とアクションが人頼み」になりやすい点です。そこで注目されるのが、勤怠データを理解し、...

データは集まるのに、意思決定が速くならない。分析担当が忙しく、現場が「次に何をすべきか」まで落とし込めない。AIの導入を検討しても、PoCで止まり効果が続かない。こうした悩みは、データ分析を“実行”につなげる設計が不足していることが原因です。そ...

製造業でAI導入を検討するとき、最初につまずくのは「どの業務から着手すべきか」「データが散らばっていて学習に使えるのか」「現場が使い続けて定着するのか」という3点です。結論として、成果を出す企業は“高頻度×定量評価×運用設計”の順で進め、現場の...

会議後に議事録をまとめようとして、録音を聞き返すだけで1時間以上かかる。発言者や決定事項が抜けて、上司に差し戻される。共有しても読まれず、タスクが動かない。こうした悩みは、担当者のスキル不足というより、作業設計の問題で起きがちです。結論と...

Difyを使ったDX推進に興味はあるものの、「結局なにができるのか」「社内のどこから着手すべきか」「費用対効果が出るのか」で止まっていないでしょうか。特に中小企業では、IT人材や予算が限られ、ツール導入が目的化しやすいです。そこで重要になるのが...

生成AIで業務改善を進めたい一方で、「どの業務から着手すべき？」「効果が出る導入方法は？」「情報漏えいなどのリスク管理はどうする？」と悩む担当者は少なくありません。結論から言うと、成果を左右するのはツール選びよりも、業務の分解と標準化→生成...

DIfy ノーコードでアプリ開発を進めたいものの、何ができて何ができないのかが曖昧なままでは失敗します。例えば、①業務アプリを最短で作る方法が分からない、②生成AIを組み込むときの安全設計が不安、③外注と内製のどちらが得か判断できない、といった悩...