Category: AI

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

Local governments around the world are under pressure to do more with limited budgets, limited staff, and legacy systems. While AI is often presented as a futuristic solution, many public-sector AI projects fail because they focus on technology first instead of government workflows. This is where Vertical AI becomes essential. Vertical AI does not start […]

为什么现在要讨论这个问题 几乎所有重大的技术浪潮，都遵循相似的情绪曲线： 期待 → 过度承诺 → 失望 → 安静而持续的价值创造 AI 也不例外。 真正不同的是它扩散的速度。AI 热潮来得极快，而越来越多中国企业正在逐步意识到一个现实： 仅仅“很聪明”的 AI，并不能直接转化为商业价值。 本文将回顾过去数十年的技术浪潮，帮助读者理解： 当泡沫退去，真正留下并创造价值的是什么。

なぜ今、この話をするのか 大きなテクノロジーには、いつも似た感情の流れがあります。 期待 → 過剰な約束 → 失望 → 静かな価値創出 AIも例外ではありません。 違いがあるとすれば、そのスピードです。AIブームは非常に速く広がり、今まさに多くの日本企業が次の事実に気づき始めています。 「AIが賢いだけでは、ビジネス価値は生まれない」 本記事では過去の技術ブームを振り返りながら、 ブームが去った後に何が残り、何が本当の価値になるのかを整理します。

ทำไมบทความนี้ถึงสำคัญ เทคโนโลยีใหญ่ทุกยุคมีเส้นทางอารมณ์ที่คล้ายกันเสมอ: ตื่นเต้น → คาดหวังเกินจริง → ผิดหวัง → สร้างคุณค่าแบบเงียบ ๆ AI ก็ไม่ต่างกัน สิ่งที่ต่างคือ ความเร็ว — กระแส AI มาเร็วมาก และหลายองค์กรในไทยก็เริ่มค้นพบว่า “ความฉลาด” เพียงอย่างเดียว ไม่ได้สร้างมูลค่าทางธุรกิจจริง บทความนี้จะพาย้อนดูอดีต เพื่อเข้าใจอนาคตว่า หลังจากเทคโนโลยีถูก hype เกินจริงแล้ว อะไรคือสิ่งที่ “รอด” และสร้างเงินได้จริง

Why this article exists Every major technology wave follows the same emotional arc: Excitement → Overpromise → Disappointment → Quiet value creation AI is not special in this regard. What is special is how fast the hype arrived — and how fast organizations are now discovering that intelligence alone does not create value. This article […]

引言 近年来，中国回收与再生资源行业对 AI 的关注迅速升温。从智能分拣、数据分析看板，到价格预测和产能优化，越来越多企业开始尝试将 AI 引入业务流程。 然而，在实际落地过程中，相当多的 AI 项目并未带来预期的经营成果。 问题并不在于 AI 算法不够先进，而在于 AI 没有真正融入工厂现场和业务系统。

はじめに 近年、日本のリサイクル業界でもAIへの関心が急速に高まっています。AIによる自動選別、データ分析ダッシュボード、価格予測など、さまざまな取り組みが進められています。 しかし現実には、多くのAIプロジェクトが期待した成果を出せていません。 その原因は、AIの性能不足ではありません。最大の問題は、AIが現場のシステムや業務プロセスと適切に連携されていないことにあります。

บทนำ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ธุรกิจรีไซเคิลในประเทศไทยเริ่มให้ความสนใจกับ AI มากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการคัดแยกวัสดุอัตโนมัติ การทำแดชบอร์ดวิเคราะห์ข้อมูล หรือการคาดการณ์ราคาเศษวัสดุ แต่ในความเป็นจริง โครงการ AI จำนวนไม่น้อยกลับไม่สามารถสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้อย่างที่คาดหวัง สาเหตุหลักไม่ได้อยู่ที่ว่า AI ไม่เก่งพอ แต่เกิดจาก AI ถูกนำมาใช้โดยไม่มีการเชื่อมต่อเข้ากับระบบการทำงานจริงของโรงงานและธุรกิจ