インサイト

業界動向、専門家分析、AIトレンドに関する深いインサイトを提供します。

AI導入で失敗する7つの原因を、開発部門を持たない組織の視点から対策と対で整理しました。AI 導入失敗 / AI 失敗原因 / AI 導入対策を型として捉え、目的設定から効果測定まで「小さく始める（PoC）」道筋を、経営の意思決定としてお伝えします。

バン・スンエ2026년 08월 28일

エージェンティックワークフローがPoCから本番へ移る2026年の到達点を経営の視点で読み解きます。エージェンティックワークフロー / AIエージェント本番 / agentic 2026を軸に、投資判断と組織の準備、標準化がもたらした変化を整理しました。

バン・スンエ2026년 08월 27일

中小企業のAI導入コストを、PoCから本運用までの総所有コスト（TCO）に分解して整理しました。中小企業 AI 導入費用 / AI コスト / ROIを予算申請の判断軸に落とし込み、経営会議で説明できる費目の基準を、経営の視点でお伝えします。

バン・スンエ2026년 08월 26일

3PL物流の配車・在庫・問い合わせ対応をAIエージェントで横断的につなぐ事例シナリオを、CTOの視点でデータの流れと制御ポイントから解説します。物流 AI 自動化 / 3PL AI / 物流 DX を検討する現場担当者に、既存システムを入れ替えず重ねる進め方を示します。

ツキ2026년 08월 25일

生成AIのTCOと投資判断、そして効果測定の設計を経営の視点で整理しました。生成AI TCO / AI 投資判断 / AI 効果測定という論点を、導入率ではなく投資対効果で捉え直し、PoCから本運用までの総所有コストと測定の設計を、一次データとともに解説します。

バン・スンエ2026년 08월 24일

製造業のERPにAIエージェントを接続し、受発注入力・在庫引当・実績報告を6か月で自動化する工程を制御ポイントまで技術責任者が示します。製造業 AI 自動化 / ERP AI 連携 / 製造 DXを、現場のデータの流れに沿って現実的に始める道筋を解説。

ツキ2026년 08월 21일

n8n 比較 / n8n 日本語 / ノーコード完全管理の三点を軸に、開発者向けに設計されたn8nと、非開発の業務チームが完全管理型を選ぶべき分岐点を、運用負担と日本語対応の観点からハマダラボCTOが線引きして整理します。

ツキ2026년 08월 20일

AI導入は広がっても、現場で使いこなす人は増えていません。AI 組織 / AI 人材 / 業務再編という論点を、ツール選びではなく業務の組み替えと現場定着、組織・人材の設計の問題として経営の視点から読み解きます。

バン・スンエ2026년 08월 19일

DifyとWindyFloの違いを「AIアプリを作る」か「業務を動かす」かの実行境界で整理します。Dify 比較 / Dify WindyFlo / AIアプリ開発を検討する開発者やIT責任者へ、基幹連携・非開発運用・日本語対応の観点から選定基準をCTO視点で解説します。

ツキ2026년 08월 18일

kintone SAP 連携 / kintone 外部連携 / AIエージェント ERP を軸に、基幹系やECを横断でつなぐ実装シナリオを、データの流れと制御ポイントに沿って解説します。外部連携でつまずくDX推進リーダーへ、ERP連携の進め方と選定基準を示します。

ツキ2026년 08월 17일

2025年の崖と人材不足を軸に、中小企業のAI格差がどこで生まれるのかを官公庁の一次データに照らして経営の視点で読み解きました。2025年の崖 / 人材不足 AI / 中小企業 AI 格差という論点の発生点と、経営者が取るべき最初の一手を整理してお伝えします。

バン・スンエ2026년 08월 12일

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 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