kintone AIでできること・できないこと:社内データの外側という境界 kintone AI / kintone できること / kintone 制限を、社内データの内と外という境界で線引きします。参照と実行の違い、SAPやECとの連携で制限にぶつかる理由、kintoneを活かしたまま外側を設計する方法を、CTOの視点で整理しました。 ツキ·2026년 08월 10일
Makeからの乗り換えガイド:再構築の負担をチェックリストで可視化 「Make 乗り換え / Make 代替 / Make 複雑」で行き詰まる現場に向け、乗り換えが単なる移行ではなく再構築になる理由を解き、依存関係の棚卸しから工程設計までを移行チェックリストで見える化し、切替の可否を判断する観点を整理します。 ツキ·2026년 08월 07일
2026年、製造・物流で進む生成AI導入の実態と次の一手 2026年、製造・物流の現場で生成AIの導入はどこまで進んだのか。生成AI 製造 物流 / 生成AI 導入 2026 / 産業 AIを一次データで読み解き、答えるAIから働くAIへ向かう実態と、経営が次に打つべき一手を、ハマダラボ代表の視点で整理します。 バン・スンエ·2026년 08월 06일
Zapier料金が予測できないほど上がる理由と、円建てで見通せる代替 Zapierの料金がtask課金で予測できないほど上がる構造を、経営の視点で解剖します。Zapier 代替 / Zapier 料金 高い / iPaaS コスト削減を検討する担当者へ、円建てで見通せる移行判断と乗り換え前のコスト試算を整理しました。 バン・スンエ·2026년 08월 05일
kintone AIでできること・できないこと:社内データの外側という境界 kintone AI / kintone できること / kintone 制限を、社内データの内と外という境界で線引きします。参照と実行の違い、SAPやECとの連携で制限にぶつかる理由、kintoneを活かしたまま外側を設計する方法を、CTOの視点で整理しました。 ツキ·2026년 08월 10일
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Zapier料金が予測できないほど上がる理由と、円建てで見通せる代替 Zapierの料金がtask課金で予測できないほど上がる構造を、経営の視点で解剖します。Zapier 代替 / Zapier 料金 高い / iPaaS コスト削減を検討する担当者へ、円建てで見通せる移行判断と乗り換え前のコスト試算を整理しました。 バン・スンエ·2026년 08월 05일
AIワークフローツール完全比較2026 — Zapier・Make・n8n・Dify・WindyFlo Zapier・Make・n8n・Dify・WindyFloの5ツールを価格・AI機能・日本語サポート・ERP連携・セキュリティの観点で徹底比較。日本企業がどの自動化ツールを選ぶべきか、用途別の判断基準を経営視点で解説します。 バン・スンエ·2026년 06월 18일
kintone AIでできること・できないこと:社内データの外側という境界 kintone AI / kintone できること / kintone 制限を、社内データの内と外という境界で線引きします。参照と実行の違い、SAPやECとの連携で制限にぶつかる理由、kintoneを活かしたまま外側を設計する方法を、CTOの視点で整理しました。 ツキ·2026년 08월 10일
Slack・TeamsとAIエージェントを連携 — 社内業務通知を自動化する方法 Slack・Microsoft TeamsとAIエージェントを連携し、社内業務通知・承認・タスク起票を自動化する方法を技術構成から解説。Webhook・Bot Token・Events API・Adaptive Cardsの選び方を実装視点で整理します。 ツキ·2026년 07월 20일
SalesforceとAIエージェントの連携方法 — 営業プロセス自動化 SalesforceとAIエージェントを連携する方法を営業プロセス自動化の視点で解説。REST/Bulk/Streaming APIとLead・Opportunityオブジェクト、Connected App認証で商談を自動化する実装ガイドです。 ツキ·2026년 07월 16일
プロンプトエンジニアリング入門 — ビジネスで使えるAI指示文の書き方 プロンプトエンジニアリングをビジネス視点で入門解説。役割・文脈・指示・制約・出力形式の基本テンプレート、良い例と悪い例の対比、非エンジニアが今日から実践する手順まで、技術責任者が具体的にまとめました。 ツキ·2026년 06월 30일
LLM 6種類比較 — GPT-4・Claude・Gemini・Llama・Mistral・Qwen GPT-4・Claude・Gemini・Llama・Mistral・QwenのLLM6種類を、開発元・強み・想定用途・日本語対応の観点でビジネス向けに比較。用途別の選び方とWindyFloで使い分けるメリットを技術責任者が解説します。 ツキ·2026년 06월 26일
RAG(検索拡張生成)とは? — 企業データをAIに組み込む方法 RAG(検索拡張生成)とは何かを技術責任者が解説。埋め込み→ベクトル検索→生成の仕組みから、社内データをAIに組み込む実践手順、ハルシネーション低減効果、データ流出を防ぐ連携設計までを示します。 ツキ·2026년 06월 25일
AIエージェントの月額コスト相場 — 機能別・企業規模別まとめ AIエージェントの月額コスト相場を機能別・企業規模別に整理。主要ツールの公開価格から市場の相場観を示し、初期費用・月額費用・連携費用の構造を透明に解説。費用を予測可能にする選び方がわかります。 バン・スンエ·2026년 07월 28일
AI導入のPOCから本番移行まで — 失敗しない7つのステップ AI導入のPOCから本番移行までを7ステップのロードマップで解説。PoC止まりを防ぐ移行判断基準・スケール設計・全社展開の進め方を、経営判断の視点から実務に沿って整理しました。 バン・スンエ·2026년 07월 24일
AIエージェント導入のROI計算方法 — 投資対効果を可視化する AIエージェント導入のROI計算方法を解説。投資対効果を可視化する計算式(コスト削減額・投資額・回収期間)、定量効果と定性効果の分け方、感度分析、シミュレーターの考え方まで、経営判断に使える可視化の手順を示します。 バン・スンエ·2026년 07월 22일
WindyFlo FAQ — よくある質問10選 WindyFloに関するよくある質問10選を一問一答で完全解説。価格プラン・無料トライアル・セキュリティ認証・ERP連携・LLM対応・オンプレミス展開・日本語サポートまで詳しく答えます。 バン・スンエ·2026년 05월 29일
プロンプト一つでAIアプリを作成 — WindyFlo新機能徹底解説 WindyFlo独自のアプリ自動生成機能を徹底解説。プロンプト入力だけで約3分でビジネスアプリが完成し、競合他社(Dify・Make・Zapier)にはない機能で業務自動化の常識が変わります。 ツキ·2026년 05월 29일
企業AI導入で失敗する7つの理由と対策 企業のAI導入が失敗する7つの根本原因を実例データで解説。KPI未設定・データ未整備・過剰投資・セキュリティ軽視など典型パターンと、WindyFloで実際に解決した対策を紹介します。 バン・スンエ·2026년 05월 29일
2026年、製造・物流で進む生成AI導入の実態と次の一手 2026年、製造・物流の現場で生成AIの導入はどこまで進んだのか。生成AI 製造 物流 / 生成AI 導入 2026 / 産業 AIを一次データで読み解き、答えるAIから働くAIへ向かう実態と、経営が次に打つべき一手を、ハマダラボ代表の視点で整理します。 バン・スンエ·2026년 08월 06일
AIエージェントを「暴走」させない — ガバナンスとAI法(日本・EU)の基礎 AIエージェントのガバナンスとAI法(日本・EU)の基礎を経営判断の視点で解説します。Gartnerが40%のプロジェクト失敗を予測する時代に、Human-in-the-loop・権限管理・監査ログによる統制と、振興型の日本AI法・規制型のEU AI法への対応を、安全にAI導入を始めるための実践ガイドです。 バン・スンエ·2026년 07월 29일
大きいAIが正解とは限らない — SLM・推論モデルで選ぶマルチモデル戦略 大きいAIが常に正解とは限りません。用途を絞った小規模言語モデル(SLM)を主力にし、難しい推論だけを大規模・推論モデルへ振り分ける階層型のマルチモデル戦略を、コスト・速度・データ保護の観点から解説します。2026年のAIモデル選定で経営者が押さえるべき判断軸を整理しました。モデルは大きさより使い分けで選ぶ時代です。 バン・スンエ·2026년 07월 23일