Articles › AI

金融のチャンスは、明確な形で現れることはほとんどありません。多くの場合、価格・リスク・市場の期待が一時的にズレた瞬間に生まれます。 AI（人工知能）は未来を正確に予測する魔法の道具ではありません。しかし、「成功確率が高い状態」を人間よりも早く、体系的に検知する能力に優れています。 本記事では、短期取引から中長期のマクロ投資まで、AIがどのように金融機会を発見するのかを、技術とシステムの視点から解説します。

โอกาสทางการเงินไม่ได้เกิดขึ้นในรูปแบบที่ชัดเจนเสมอไป ส่วนใหญ่มักเกิดจากช่วงเวลาที่ ราคา ความเสี่ยง หรือความคาดหวังของตลาดไม่สอดคล้องกันชั่วคราว ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ได้ทำนายอนาคตได้อย่างแม่นยำ แต่มีความสามารถสูงในการ ตรวจจับสภาวะที่มีความน่าจะเป็นสูงว่าจะเกิดโอกาส ก่อนที่ตลาดส่วนใหญ่จะรับรู้ บทความนี้อธิบายว่า AI ช่วยค้นหาโอกาสทางการเงินได้อย่างไร ตั้งแต่การเทรดระยะสั้นไปจนถึงการลงทุนเชิงมหภาคในระยะยาว

Financial opportunities rarely appear as obvious signals. They emerge when price, risk, or expectations become temporarily misaligned. Artificial Intelligence (AI) does not magically predict the future—but it excels at detecting conditions where opportunities are statistically more likely to exist. This article explains how AI helps identify financial opportunities, from short‑term trading to long‑term macro investing, […]

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种通用的机器学习模型格式，支持 一次训练，多端部署。通过 ONNX，可以将使用 PyTorch、TensorFlow 训练的模型，高效地运行在 Android、iOS 以及 React Native、Flutter 等跨平台移动框架 上。 本文以 React Native 为核心，系统性介绍如何在移动端使用 ONNX，并进一步说明 端侧 AI（On-device AI） 与 本地大模型（Local LLM） 在实际业务中的价值。

ONNX（Open Neural Network Exchange）は、機械学習モデルを 一度学習し、複数の環境で再利用 できるフォーマットです。PyTorch や TensorFlow で学習したモデルを、Android / iOS / React Native / Flutter などのモバイル環境へ効率的に展開できます。 本記事では、React Native での ONNX 利用 を中心に、オンデバイス AI や Local LLM をモバイルアプリに組み込むための考え方と実践ポイントを解説します。

ONNX (Open Neural Network Exchange) เป็นฟอร์แมตที่เหมาะมากสำหรับการนำ Machine Learning ไปใช้งานบนอุปกรณ์มือถือ เพราะสามารถเทรนครั้งเดียว แล้วนำไปใช้งานได้ทั้งบน Android, iOS และ framework ข้ามแพลตฟอร์ม เช่น React Native และ Flutter บทความนี้อธิบายแนวคิดและแนวปฏิบัติในการใช้งาน ONNX บน mobile app โดยเน้นที่ React Native เป็นหลัก พร้อมอธิบายการใช้งาน Local LLM บนอุปกรณ์ (on-device) และตัวอย่าง use case ที่ใช้งานได้จริง

ONNX (Open Neural Network Exchange) is one of the most practical formats for deploying machine learning models on mobile devices. It allows you to train models once (PyTorch, TensorFlow, etc.) and run them efficiently across Android, iOS, and cross-platform frameworks like React Native and Flutter. This article explains how ONNX inference works on mobile, with […]

誰も避けられない静かな変化 過去20年以上にわたり、インターネットは明確なルールで機能してきた。知りたいことがあれば検索し、リンクをクリックし、Webサイトを読む。書き手はトラフィックや評価、時には収益を得てきた。 しかし、ChatGPTのようなAIは、この循環を静かに壊し始めている。 今日、人々はまず「検索」するのではなく、「質問」する。そして答えは即座に提示され、元のWebサイトを訪れる必要はなくなった。 ここで生じる根本的な問いがある。 AIがすべて答えるなら、誰がコンテンツを書くのか。

การเปลี่ยนแปลงเงียบ ๆ ที่ไม่มีใครหลีกเลี่ยงได้ กว่า 20 ปีที่ผ่านมา อินเทอร์เน็ตทำงานด้วยกติกาง่าย ๆ คือ หากต้องการความรู้ เราจะค้นหา คลิกลิงก์ และอ่านเว็บไซต์ ผู้เขียนได้รับผลตอบแทนเป็นทราฟฟิก ชื่อเสียง และบางครั้งคือรายได้ แต่ระบบ AI อย่าง ChatGPT ได้ทำลูปนี้พังลงอย่างเงียบ ๆ วันนี้ผู้คนไม่เริ่มจากการ ค้นหา อีกต่อไป แต่เริ่มจากการ ถาม และคำตอบก็ปรากฏทันที โดยไม่จำเป็นต้องเข้าเว็บไซต์ต้นทาง สิ่งนี้ก่อให้เกิดคำถามที่น่ากังวล: ถ้า AI ตอบได้ทุกอย่าง แล้วใครจะยังอยากเขียนคอนเทนต์อีก?

The Silent Shift No One Can Ignore For more than 20 years, the internet worked on a simple rule: if you wanted knowledge, you searched for it, clicked a website, and read. Writers were rewarded with traffic, reputation, and sometimes money. AI systems like ChatGPT have quietly broken this loop. Today, people no longer search […]

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 […]

中国企业如何利用 AI 提升 Wazuh 安全运维效率 中国环境下 Wazuh 运维面临的现实挑战 Wazuh 作为一款开源 SIEM/XDR 平台，在成本控制、自主可控、灵活扩展方面具有明显优势，因此在中国企业中被广泛采用。 但在实际落地过程中，安全团队通常会遇到以下问题： 检测规则复杂，依赖个人经验，难以标准化 告警数量大，误报多，分析效率低 安全事件难以与业务风险直接关联 需要同时满足等保、内部审计与管理层汇报需求 随着 Agent 和日志规模增长，系统性能与架构压力增大 AI 不能替代安全专家。 但在正确使用的前提下，AI 可以 放大专家经验、加速分析与决策过程。 这正是 Wazuh 管理员 Prompt Pack 的核心价值所在。

日本のセキュリティチームは、どのようにAIを活用してWazuh運用を高度化しているのか 日本企業におけるWazuh運用が難しい理由 Wazuhは、オープンソースでありながらSIEM/XDRとして高い柔軟性と拡張性を持つプラットフォームです。コストを抑えつつ自社でコントロールしたい日本企業にとって、有力な選択肢となっています。 一方で、その柔軟性は運用負荷の増大にも直結します。日本のSOCや情報システム部門では、次のような課題が頻繁に発生します。 検知ルールを業務実態に合わせて正確に設計する難しさ 誤検知（False Positive）を抑えつつ検知力を維持するバランス 技術的な検知結果を経営層・監査部門に説明する必要性 ISO 27001、NIST、社内統制への対応 エージェント数・ログ量増加に伴う性能と運用の問題 AIはセキュリティ専門家の代替ではありません。 しかし、正しく使えば、熟練エンジニアの思考プロセスを再現・加速させることができます。 そのための実践的な手段が Wazuh Admin Prompt Packs です。

ทีมความปลอดภัยในไทยใช้ AI เพื่อดูแล Wazuh อย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไร ทำไมการดูแล Wazuh ในบริบทประเทศไทยจึงไม่ง่าย Wazuh เป็นระบบ SIEM/XDR แบบโอเพ่นซอร์สที่ทรงพลังและยืดหยุ่น เหมาะกับองค์กรไทยที่ต้องการควบคุมต้นทุน แต่ความยืดหยุ่นนี้มาพร้อมภาระด้านการปฏิบัติงาน ผู้ดูแล Wazuh ในไทยมักพบปัญหา เช่น การเขียนกฎตรวจจับ (rules) ให้แม่นยำและเหมาะกับสภาพแวดล้อมจริง การลด false positive โดยไม่ทำให้ blind spot เพิ่มขึ้น การอธิบายความเสี่ยงเชิงเทคนิคให้ผู้บริหารเข้าใจได้ การดูแลระบบให้สอดคล้องกับข้อกำหนด PDPA / ISO 27001 การขยายระบบเมื่อจำนวน agent และ log เพิ่มขึ้น AI ไม่สามารถแทนที่ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย ได้ แต่หากใช้อย่างถูกต้อง จะช่วย เร่งกระบวนการคิดของผู้เชี่ยวชาญ และลดความผิดพลาดซ้ำ ๆ นี่คือจุดที่ Wazuh Admin Prompt Packs มีประโยชน์

How Security Teams Use AI to Manage, Tune, and Scale Wazuh Faster Why Wazuh Administration Is Harder Than It Looks Wazuh is powerful, open-source, and flexible—but that flexibility comes with operational cost. Many Wazuh administrators struggle with: Writing correct detection rules Tuning alerts without losing visibility Mapping alerts to real business risk Explaining findings to […]

日本の自治体（市区町村・都道府県）は、共通した課題に直面しています。 人口減少・高齢化による職員不足 行政サービスの高度化と業務量の増加 長年運用されてきた基幹系・業務系システム（レガシーシステム） AIは注目されていますが、自治体におけるAI導入の多くは PoC（実証実験）止まり で終わっているのが現実です。その主な理由は、AIを「技術起点」で導入し、実際の行政業務フローに組み込めていないことにあります。 そこで重要になるのが Vertical AI（業務特化型AI） です。 Vertical AIは、チャットボットや汎用モデルから始めません。代わりに、以下を起点とします。 実際の行政業務 法令・条例・ガイドライン 既存システムとの関係 説明責任・監査対応 その上で、AIを業務プロセスの中に安全に組み込むことを目指します。 本記事では、日本の自治体が現実的に導入でき、効果を出しやすいVertical AIのユースケースを整理します。

องค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นของไทย ไม่ว่าจะเป็น เทศบาล องค์การบริหารส่วนจังหวัด (อบจ.) หรือองค์การบริหารส่วนตำบล (อบต.) ต่างเผชิญแรงกดดันเดียวกัน คือ ภารกิจมากขึ้น แต่บุคลากรจำกัด งบประมาณตึงตัว ระบบงานเดิมจำนวนมาก (Legacy Systems) แม้คำว่า AI จะถูกพูดถึงอย่างกว้างขวาง แต่โครงการ AI ภาครัฐจำนวนไม่น้อยกลับ ไม่สามารถใช้งานจริงได้ในระยะยาว เพราะเริ่มต้นจากเทคโนโลยี ไม่ใช่จาก “กระบวนงานราชการจริง” นี่คือเหตุผลที่แนวคิด Vertical AI มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อ GovTech ไทย