日本でEコマースシステムを検討する際、多くの企業が最初に抱く疑問は次のようなものです。
「Amazonや大手ECがすでにある中で、自社でシステムを作る意味はあるのか？」
結論から言えば、競争すること自体が目的ではありません。
Amazonや大手ECプラットフォームは、低摩擦・大量取引・標準化された購買体験に最適化されています。一方、日本の多くの企業活動は、契約・承認・文書・責任所在を重視する構造で成り立っています。
この構造的な違いこそが、日本向けに最適化されたEコマースシステムが価値を持つ理由です。
เมื่อองค์กรในประเทศไทยคิดจะสร้างระบบ e-commerce คำถามแรกที่มักเกิดขึ้นคือ
“Shopee กับ Lazada ครองตลาดอยู่แล้ว เราจะไปแข่งได้อย่างไร?”
คำตอบที่ตรงไปตรงมาคือ ไม่ควรแข่งตั้งแต่ต้น
Shopee, Lazada และ TikTok Shop แข็งแกร่งจากงบการตลาด มาตรการอุดหนุน ระบบโลจิสติกส์ และทราฟฟิกผู้ใช้งานจำนวนมาก ซึ่งเหมาะกับการค้าปลีกและการแข่งขันด้านราคา
แต่ความจริงคือ ธุรกิจไทยจำนวนมากไม่ได้ดำเนินงานในรูปแบบนั้น ธุรกิจจริงในประเทศไทยขับเคลื่อนด้วยความสัมพันธ์ ความยืดหยุ่น เงื่อนไขการชำระเงิน และกระบวนการที่ยังออฟไลน์อยู่จำนวนมาก ช่องว่างนี้เองคือโอกาสของระบบ e-commerce แบบเฉพาะทาง
Continue reading “การออกแบบระบบ E-Commerce แบบเฉพาะสำหรับประเทศไทย”
When organizations consider building an e-commerce system, the first concern is almost always competition with large platforms such as Shopee, Lazada, Amazon, or TikTok Shop. These platforms dominate through capital, traffic, logistics subsidies, and aggressive marketing.
Trying to compete with them directly is not a strategy — it is a dead end.
Large platforms are optimized for generic, high-volume, low-context commerce. Most real-world businesses operate in the opposite conditions: regulated environments, relationship-based selling, complex approval flows, and deeply local constraints.
A tailored e-commerce system succeeds precisely because it solves problems that large platforms are structurally unable to address.
近年来，AI 在中国被广泛应用于政务系统、国企、大型企业、制造业与互联网平台。
很多项目以“降本增效”“减少人工”“智能决策”为目标启动，但在真正进入生产环境后，系统稳定性下降、风险上升、维护成本失控的情况并不少见。
问题往往不在于 AI 模型是否先进，而在于 把 AI 当作传统确定性系统来使用，忽视了系统边界、责任划分与规模化运行的现实。
本文结合中国企业与政务系统的实际需求，总结 AI 最常见的系统级反模式，并说明如何避免这些问题。
近年、日本でも官公庁（GovTech）、自治体、金融機関、製造業を中心にAI導入が急速に進んでいます。
「人手不足の解消」「業務効率化」「判断の自動化」といった期待のもとでAIプロジェクトが立ち上がりますが、実運用フェーズでシステムが破綻するケースも少なくありません。
その原因は、AIモデルの性能不足ではなく、AIを従来のシステム設計思想と混同して使ってしまうことにあります。
本記事では、日本の組織文化・監査要件・リスク感度を踏まえ、AI導入で特に起きやすいアンチパターンと、その回避策を整理します。
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถูกพูดถึงอย่างมากในประเทศไทย ทั้งในภาครัฐ (GovTech) รัฐวิสาหกิจ และองค์กรขนาดใหญ่ หลายโครงการเริ่มต้นด้วยความคาดหวังว่า AI จะช่วยลดคน ลดต้นทุน และเพิ่มความเร็ว
แต่ในทางปฏิบัติ เราพบว่า หลายระบบกลับพังหรือสร้างปัญหาใหม่ หลังจากนำ AI เข้าไปใช้
สาเหตุหลักไม่ใช่เพราะโมเดล AI แย่ แต่เป็นเพราะ ใช้ AI ด้วยกรอบความคิดแบบผิด และขาดประสบการณ์ด้าน system design
บทความนี้รวบรวม anti-patterns ที่พบบ่อยในประเทศไทย พร้อมคำอธิบายว่าทำไมมันถึงล้มเหลว และนักพัฒนาซอฟต์แวร์ควรออกแบบอย่างไรให้ระบบยังคงเชื่อถือได้
Artificial Intelligence promises speed, automation, and insight. Yet in real-world software projects—especially enterprise, GovTech, ERP, and industrial systems—AI often breaks systems instead of improving them.
This usually does not happen because AI models are "bad", but because they are applied with the wrong mental model.
This article documents common anti‑patterns we see when AI is introduced into production systems, why they fail, and how experienced software developers can avoid them.
在许多项目中，问题并不在于“没有软件”。
真正的问题是：系统之间无法协同工作，业务无法顺畅运转。
在一个系统中正确的数据，到了另一个系统却出现偏差。
数据重复、延迟，甚至丢失。
最终，业务人员只能回到 Excel、微信和人工操作。
这正是我们的核心优势所在。
多くのプロジェクトにおいて、問題は「ソフトウェアが存在しないこと」ではありません。
本当の問題は、複数のシステムが連携せず、業務として機能していないことです。
あるシステムでは正しいデータが、別のシステムでは異なっている。
データが重複し、遅延し、時には失われる。
結果として、現場では Excel やメール、手作業に戻ってしまいます。
ここに、私たちの本質的な強みがあります。
Continue reading “なぜ私たちは「ソフトウェアを作るだけ」ではないのか — システムを実際に動かすために”
ในหลายโครงการ ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ "ไม่มีซอฟต์แวร์"
แต่คือ ซอฟต์แวร์และระบบต่าง ๆ ทำงานไม่เชื่อมกัน
ข้อมูลคำสั่งซื้อถูกต้องในระบบหนึ่ง แต่ผิดในอีกระบบหนึ่ง
ข้อมูลซ้ำซ้อน ล่าช้า หรือหายไป
สุดท้ายคนทำงานต้องกลับไปพึ่ง Excel, LINE และงานทำมือ
นี่คือจุดที่ "จุดแข็งที่แท้จริง" ของเราอยู่
Continue reading “ทำไมเราไม่ได้แค่พัฒนาซอฟต์แวร์ — แต่ทำให้ระบบทำงานได้จริง”