非エンジニアがAIエージェントを運用する体制 — 誰が何を持つかの役割分担
運用を情報システム部門に預けない前提で、非エンジニア AI運用を権限・例外処理・改修という三つの担当の設計問題として整理します。誰が何を持ち、何をIT側とベンダーに残すのかを、ハマダラボCTOの視点で線引きしました。
AIエージェント基礎
AIエージェントの基本概念から活用事例まで、初めて学ぶ方にわかりやすく解説します。チャットボットとの違いや業務自動化の仕組みを体系的に紹介します。
AIエージェントは何から始めるのか — 費用と期間の当たりをつける順序
「AIエージェント 導入 費用」と検索する前に決めておくべきなのは、対象業務です。中小企業を対象とした一次調査をもとに、業務の棚卸しから候補を絞り、費用と期間の当たりをつける着手順序を、ハマダラボ代表の視点で整理します。
AIエージェントとは何か — チャットボットとの違いを「業務の主語」で分ける
AIエージェントとは何かを、チャットボットとの違いから承認・実行・記録の三点で線引きします。答えるだけの道具と業務の主語を引き受ける道具の境界を、経営判断の軸として代表の視点で整理しました。
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。
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。
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。
マルチAIエージェントとは？ — 複数エージェントが連携する仕組み
マルチAIエージェントとは何か、複数のエージェントが連携する仕組みを技術責任者が図解で解説します。オーケストレーターによる調整と役割分担の構造、単一エージェントとの違い、エージェント間のデータ受け渡し、そしてWindyFloのAgentflowによるマルチエージェント設計までを、システムの動き方として整理します。
AIエージェントでできること・できないこと — 2026年最新ガイド
AIエージェントでできること・できないことを2026年最新データで整理。業務自動化の可能性と限界を業務領域別の対比表で示し、経営判断に使える現実的な導入基準を解説します。
AIエージェントとは何か — チャットボットとの違いを徹底解説
AIエージェントとチャットボットの違いを徹底解説。AIエージェントは自律的に複数システムをまたいで業務を実行し、チャットボットとは根本的に異なる次世代の業務自動化技術です。
ノーコードAIパイプラインとは? WindyFlo使い方入門
ノーコードAIパイプラインとは、プログラミングなしでAIエージェントを構築・実行できる自動化フローのことです。WindyFloの使い方から最初のパイプライン作成まで初心者向けに解説します。