1. 日本の病院における「垂直統合」とは何か
病院における垂直統合とは、
患者接点 → 診療 → 検査・画像 → 病院運営 → 会計・請求 → 経営判断
までを、一貫した文脈(コンテキスト)と意思決定フローで結びつけることを意味します。
日本の多くの病院では、
- 電子カルテ(HIS / EMR)
- 検体検査システム(LIS)
- 画像管理(PACS)
- 医事会計・DPC
は既に存在しますが、
👉 「接続されているが、理解されていない」 状態に留まっています。
病院における垂直統合とは、
患者接点 → 診療 → 検査・画像 → 病院運営 → 会計・請求 → 経営判断
までを、一貫した文脈(コンテキスト)と意思決定フローで結びつけることを意味します。
日本の多くの病院では、
は既に存在しますが、
👉 「接続されているが、理解されていない」 状態に留まっています。
Vertical integration in hospitals means connecting patient-facing, clinical, operational, and financial systems into one continuous, intelligent flow.
Instead of isolated software silos, the hospital operates as a single system where data, decisions, and actions move seamlessly end to end.
Patient → Clinical Care → Diagnostics → Operations → Billing → Management
Without AI, integration is mostly data-level. With AI, integration becomes decision-level.
Continue reading “How AI Enables Vertical Integration of Hospital Systems”
过去几年,工业AI的讨论大多集中在AI模型本身:
模型精度、训练数据规模、算法先进性。
这些当然重要,但在迈向 2026 年的过程中,中国制造业正在发生明显转变。
真正决定成败的,不再是“用了什么模型”,
而是 AI 能否作为工业系统的一部分,长期、稳定、安全地运行。
正是在这个层面上,AI 加速器与软件框架开始成为关键。
これまでIndustrial AIの議論は、AIモデルに焦点が当たることがほとんどでした。
精度、データ量、アルゴリズム──それらは確かに重要です。
しかし2026年に向けて、製造業の現場では視点が大きく変わりつつあります。
本当に差を生むのは「どのモデルを使うか」ではなく、
AIを実システムとして、長期間・安全・安定的に動かせるかどうかです。
この変化の中心にあるのが、AIアクセラレータとソフトウェアフレームワークです。
Continue reading “Industrial AIにおけるAIアクセラレータ なぜ「チップ」よりもソフトウェアフレームワークが重要なのか”
ตลอดหลายปีที่ผ่านมา การพูดถึง Industrial AI มักโฟกัสไปที่ โมเดล ไม่ว่าจะเป็นความแม่นยำ ชุดข้อมูล หรืออัลกอริทึม
แต่ในปี 2026 มุมมองนี้กำลังเปลี่ยนไป
สิ่งที่สร้างความแตกต่างจริงในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรม ไม่ใช่ ใช้โมเดลอะไร แต่คือ การนำ AI ไปทำงานในระบบจริงได้อย่างเสถียร มีประสิทธิภาพ และปลอดภัย
และนี่คือจุดที่ AI Accelerators และ Software Frameworks เข้ามาเปลี่ยนเกมของตลาดอย่างเงียบ ๆ
For years, industrial AI discussions focused on models: accuracy, datasets, and algorithms.
In 2026, that focus is shifting.
The real differentiator in industrial environments is no longer which model you use, but how AI is executed reliably, efficiently, and safely inside real systems.
This is where AI accelerators and software frameworks quietly redefine the market.
在中国的大中型企业中,电商系统、ERP、财务系统、仓储系统以及各类内部平台,往往是在不同阶段、由不同团队逐步建设而成。这种长期演进带来了常见的问题:
因此,管理层与 IT 团队经常会说:
“我们希望自动化,但不能出错。”
“AI 很有价值,但不能直接修改核心业务数据。”
ในองค์กรไทยจำนวนมาก ระบบ e‑commerce, ERP, ระบบบัญชี, ระบบคลังสินค้า และระบบภายใน ถูกพัฒนาแยกกันมายาวนาน ทำให้เกิดปัญหาที่พบได้บ่อย เช่น
ผู้บริหารและทีมไอทีมักพูดเหมือนกันว่า:
“อยากทำระบบอัตโนมัติ แต่พลาดไม่ได้”
“อยากใช้ AI แต่ไม่สามารถให้ AI ไปแก้ข้อมูลธุรกิจตรง ๆ ได้”
เราจึงออกแบบระบบโดยแยก AI, Workflow และการทำงานจริงของระบบธุรกิจออกจากกันอย่างชัดเจน เพื่อให้ใช้งานได้จริงในบริบทองค์กรไทย
Continue reading “พัฒนาระบบสำหรับประเทศไทย: เชื่อมต่อ EC–ERP ด้วย AI และ Workflow ที่เชื่อถือได้”
Across global enterprises, e-commerce platforms, ERP systems, internal tools, and legacy applications have evolved independently over many years. The result is a complex operational landscape where:
As a result, many organizations say:
“We want automation, but failures are unacceptable.”
“AI is promising, but we can’t let it directly control business operations.”
Continue reading “Global-Ready System Development for EC–ERP Integration with AI & Workflow”
多くの日本企業では、ECシステム、ERP、基幹業務、社内ポータル、さらにはレガシーシステムが長年にわたり複雑に連携してきました。
その結果、
「自動化したいが、失敗が怖い」
「AIを使いたいが、業務に責任を持たせられない」