Category: Blogs

はじめに：失敗の原因は技術そのものではない 日本の地方自治体におけるデジタル化プロジェクトは、厳格な調達制度、縦割りの組織構造、担当者の異動、そして長年利用されてきた既存システムへの依存といった、固有の環境の中で進められています。 多くのケースで、プロジェクトが期待した成果を出せない理由は、技術が高度すぎるからではありません。実際の行政業務や運用の現実を前提に、システムが設計されていないことが最大の要因です。 予算は執行され、システムは納品されますが、結果として次のような状況が残ります。 職員は結局 Excel や紙の管理に戻る 住民は窓口での手続きを続けなければならない 部署ごとにデータが分断され、重複が発生する システム間の連携が実質的に機能していない 見落とされがちな事実は次の点です。 多くの自治体システムは、コードを書く前の段階ですでに失敗が決まっているということです。

บทนำ: ความล้มเหลวไม่ใช่ปัญหาทางเทคโนโลยี ในประเทศไทย โครงการดิจิทัลขององค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นมักเผชิญข้อจำกัดเชิงโครงสร้างและการบริหาร เช่น ระเบียบจัดซื้อจัดจ้างที่ซับซ้อน ความรับผิดชอบที่กระจายอยู่ระหว่างหน่วยงานส่วนกลางและท้องถิ่น รวมถึงการพึ่งพาผู้ให้บริการภายนอกในระยะยาว ในหลายประเทศทั่วโลก โครงการซอฟต์แวร์ภาครัฐล้มเหลว ไม่ใช่เพราะเทคโนโลยีล้ำหน้าจนเกินไป แต่เป็นเพราะ ระบบไม่ได้ถูกออกแบบให้รองรับความเป็นจริงของการทำงาน งบประมาณถูกใช้ไป ระบบถูกส่งมอบ แต่สิ่งที่เกิดขึ้นคือ เจ้าหน้าที่ยังคงกลับไปใช้ Excel ประชาชนยังต้องมาติดต่อที่เคาน์เตอร์ ข้อมูลซ้ำซ้อนระหว่างหน่วยงาน การเชื่อมโยงระบบไม่เกิดขึ้นจริง ความจริงที่มักถูกมองข้ามคือ โครงการซอฟต์แวร์ภาครัฐส่วนใหญ่ล้มเหลว ตั้งแต่ก่อนมีการเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว

Introduction: Failure Is Not a Technology Problem Across the world, local government software projects often fail — not because the technology is too advanced, but because the system was never designed to survive reality. Budgets are spent, systems are delivered, and yet: Officers return to Excel Citizens still queue at counters Data is duplicated across […]

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