お知らせ

お客さんからプロトタイプが届いた話｜Figma Makeで作ってもらった試作から始まるAI開発 ↗

AI導入の費用対効果｜見積もりが妥当か判断できないときは ↗

AIを、自分の会社で使えるものに。BeekleがZillizとパートナー契約を結んだ理由 ↗

Beekleも参加するチーム「ワンテックワールド」が、D-POPS GROUPのコラムで紹介されました ↗

AIは魔法の道具じゃない。アルゴリズムだから、どう使うかが大事 ↗

Milvus開発元のZillizとのパートナー契約について、プレスリリースを配信しました

セキュリティ関係対策 ↗

DXあるあるの失敗ai nativeな組織設計とは ↗

「大手企業の開発実績があります」。その人は、実際に何を担当したのか ↗

商談した社長は頼もしかった。でも、実際に作る担当者は大丈夫？ ↗

DX・システム開発で追加費用が膨らんでしまう最大の原因 ↗

最近、自作AIモデルを育てています ↗

AI DXの落とし穴あるある ↗

ポンコツAIモデルだけで人狼ゲームしたら勝手に死んでいった ↗

オリジナルGPTで記事制作に使う方法 ↗

お問い合わせが先月に比べて少し減ってたのでAIで原因を分析できるようにしてみた ↗

EARS記法とは｜要件を1文で書く5つの型を日本語の例文で解説

グラフ型データベースのAIエージェント、運用して分かった難しさ ↗

システム開発はなぜ失敗するのか。色々な現場で炎上を経験して、私が思うAI時代の管理方法 ↗

ナレッジシステムと組み合わせるとAIとcdpを経営にどう使える？ ↗

FAQシステム、チャットボット、結局どちらがいい？ ↗

システム追加費用が膨らまないための具体的な「引き算」の交渉術 ↗

個人的な仕事のスタンスの話 ↗

会社の強さは、ループの設計で決まる ↗

AI導入を担当者に丸投げしても、たぶん進まない ↗

AI導入を丸投げされた担当者へ。整理されていなくても、全部持ってきてください ↗

1,100万円超が投じられたシステムを、340万円で作り直しても採算が合う理由 ↗

MilvusとNeo4jのベクトル検索を比較してみた｜2,000件での暫定測定

AI開発では、DoRとGherkinがとにかく大事｜シナリオの矛盾を潰し、全体整合性を確認する

仕様駆動開発（SDD）とは｜AI駆動開発・バイブコーディングとの違いと、実際の手順

紹介営業に頼り切らない｜紹介者の説明を会社の資産に変える

HEXACOを自分の仕事設計に使ってみた。性格を直すより、苦手な作業を消す

求人を出す前に、社長の仕事を分解する。実際の業務から採用すべき役割を決める

既存顧客への追加提案を担当者の記憶に頼らない。顧客管理と社内知識を分けてつないだ

商談はあるのに、4件すべてで次の行動が空欄だった。ChatGPTから更新できる営業管理を作った

任せた仕事を取り戻していた。進捗報告ではなく「動いた証拠」を見るようにした

元の資料を直しても、仕様には反映されなかった。PM on Railsに判断と変更の流れを作った

売上があってもお金が残らない。案件の予算・実績・入出金を分けて管理した

資金繰り表を毎週作らない。Beekle CRMで入出金を「予定・確定・済み」に分けた理由

社長の時間を作る経営DX。入力・集計・全件確認を減らし、判断だけを残す

LLMOは難しく考えなくていい。「なぜこのケースでは自社がいいのか」を伝える

LLMO対策とは｜生成AIの比較候補に入るために、CEP・KBF・RTBをつなぐ

データドリブン経営とは一体　データ活用とかCDPの話

AIエージェントに「動いた証拠は？」と詰めよう

AI受託開発とは｜費用・進め方・会社選び・PoCから本番まで

製造業のAI活用｜生産ラインに手を入れずに始める7つの使いどころ

AI社内ツールの開発は外注でPoCしてから内製化する｜受託会社の使い方・進め方・効果の見方

FAQシステムとは？種類・チャットボットとの違い・費用とAI化のポイント

RAGの精度を評価する方法｜評価指標・正解データセット・RAGASと運用でのドリフト検知

AIファクトチェックの方法｜生成AIの回答が正しいかを、根拠提示と自動検証で確かめる