そのロボットの名前は、ユニット7だった。 動きは静かで、 話す速度は遅く、 言葉と言葉のあいだに、 必要以上の沈黙があった。
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日本企業で業務自動化を進めると、次のような課題に必ず直面します。 請求書処理が途中で止まり、再実行が怖い 承認フローが長く、システムがその間に壊れる SAP / ERP が古く、APIが使えない AIを使いたいが、誤動作・誤判断が許されない 内部監査(監査対応・証跡)が必須
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はじめに RPA(Robotic Process Automation)は、 人の操作を模倣することで業務を高速化する技術として普及しました。 一方、AI(人工知能)は、 文書理解や判断支援を通じて業務を高度化する存在として期待されています。
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AI の進化が加速する中、多くの企業が次のように考えています。 「ChatGPT と Gemini、どちらを導入すべきか?」 しかし、実務レベルで本当に重要なのは モデルの優劣ではありません。
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先日公開した 「GPT-5.2 vs GPT-5.1 をシンプルな比喩で解説」 の記事は、多くの反響をいただきました。
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AIの進化は非常に速く、バージョン番号だけを見ても 実際に何が変わったのか分かりにくいと感じる方も多いでしょう。
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これまでコンピュータビジョン(Computer Vision, CV)は、高性能 GPU サーバーやクラウド環境で動作することが一般的でした。しかし近年、画像処理・AI 推論を クラウドからエッジデバイスへ移行する動き が急速に広がっています。
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お客様の業務プロセスに合わせて、AI・自動化システム・業務アプリケーションを最適化し、確実な成果と長期的な安心を提供します。
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日本の製造業では、設備停止によるラインダウンや納期遅延は生産性に大きな影響を与えます。 特に突発的な故障(Unplanned Downtime)は、歩留まりの悪化、追加コスト、オペレーション混乱を引き起こし、工場全体のパフォーマンスを低下させます。
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近年、AI(人工知能)は会計分野にも急速に普及し、日々の定型作業の効率化やデータ分析の高度化に大きく貢献しています。 一方で、AIの能力を正しく理解し、どの部分が自動化でき、どの部分は専門家の判断が必要なのかを見極めることが非常に重要です。
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生成AIの導入が進む中、多くの日本企業が直面する疑問があります。 「プロンプト設計を工夫すれば十分なのか? それとも、モデルをファインチューニングすべきなのか?」
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水は農業にとって欠かせない資源ですが、多くの地域では依然として「経験頼り」や「時間ベース」の灌漑管理が中心となっています。気候変動や水資源の不足が進む中、必要なときに、必要な量だけ、必要な場所へ水を届ける技術が重要性を増しています。
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日本では労働力不足、現場作業の属人化、紙中心の業務プロセス、複雑化するサプライチェーンなど、多くの産業が課題に直面しています。AIの導入は進みつつありますが、多くの場合はチャットボットや部分的な自動化に留まり、組織全体のDX(デジタルトランスフォーメーション)につながっていません。
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2025年、AI(人工知能)は「導入するかどうか」ではなく 「どのようにビジネスへ組み込むか」 が重要なテーマとなっています。
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次世代モビリティを成功させるためのソフトウェア戦略とは 日本企業の間でEV導入が加速しています。しかし、実際にフリートとして運用してみると、課題が次々に見えてきます。
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日本の製造業は今、人手不足・品質要求の高度化・グローバル競争・設備の老朽化 という大きな課題に直面しています。 これらの課題に対して、AI とくに Machine Learning(ML)システム は大きな効果を発揮しています。
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日本は、梅雨・台風・ゲリラ豪雨・河川氾濫など、年間を通じて水害リスクが高い国です。特に都市部では、降雨量の急増や下水道容量の限界により、「短時間で道路冠水」や「河川水位の急上昇」が頻発しています。
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そして、現代の介護ロボットを支えているのが、 ROS(Robot Operating System)をはじめとするオープンソース技術です。 本記事では、介護ロボットがどのように活用されているのか、 そしてその裏側で活躍しているオープンソース技術について解説します。
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— 日本の工場が“無理なくDXを始める”ための現実的ロードマップ** 日本の製造業は世界トップレベルの品質を誇りますが、近年は次のような課題が急速に拡大しています。
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— そして最新LLMがECプラットフォームをどう進化させるのか** 日本では今、デジタル革新の新しい波が起きています。 大手メーカーから小売ブランド、越境EC事業者まで、多くの企業が「生産性向上」「業務効率化」「顧客体験の改善」を目的に、最新のAI技術を積極的に導入し始めています。
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