テックブログ
開発・AI・プロダクト設計に関する知見を発信します。
システム開発スクラム開発とは？3つのロール・4つのイベントと導入ポイントを解説
アジャイル開発の代表的なフレームワーク「スクラム開発」の基本概念をわかりやすく解説。役割（スクラムマスター等）やスプリントの回し方、アジャイルとの違いを整理し、チームの生産性を高めるノウハウを届けます。
読む
AI活用ノーコードAI開発の始め方！おすすめツールと成功への6つの実践ポイント
専門的なプログラミング知識がなくてもシステム開発が可能な「ノーコードAI」を活用した最新の開発トレンドを解説します。アイデアを素早く形にするためのノーコードAIツール選びと、非エンジニアでも開発を成功させる6つの実践的な活用法を紹介します。
読む
システム開発システム開発の要件定義【2026年版】流れ・失敗原因・合意形成の進め方を完全解説
システム開発の要件定義は、全工程の中で最も失敗が多い段階です。本記事はIPAやStandish CHAOSなどの一次ソースをもとに、開発全体の流れにおける要件定義の位置づけ、失敗の構造的原因、ウォーターフォール／アジャイル別の進め方、ステークホルダー合意形成の具体テクニック、要件定義書サンプルまでを2026年最新版で解説します。
読む
AI活用LLMとRAGの違いとは？自社データ活用AI構築の3つの判断基準
LLMとRAGの違いは「知識の源泉」にあります。LLMは事前学習データから汎用的に回答し、RAGは外部データベースを検索して自社固有の最新情報に基づく回答を生成します。この記事では、社内AI導入の担当者がアーキテクチャを選択する際の3つの実践的な判断基準を解説します。
読む
業務改善業務効率化ツールを自作する方法【2026年版】エクセル・ノーコード・生成AIの作り方と選び方
業務効率化ツールの自作は、エクセルVBA・ノーコード・生成AIの3つの方法から、業務範囲とスキルに合わせて選ぶのがポイントです。各アプローチの作成ステップと、自作と既製品の判断基準を実務目線で整理します。
読む
生成AILLMOpsとは？生成AIシステムを安定運用する6つのポイント｜企業向け完全ガイド
LLM（大規模言語モデル）を実運用に乗せるために欠かせない「LLMOps」の概念と重要性を解説します。プロンプト管理やモデルの評価、コスト監視など、AIシステムを安定稼働させるための運用フレームワークを紹介します。
読む
生成AI【2026年最新】生成AI著作権ガイドライン｜企業が今すぐ実践すべき対策と侵害リスク回避の手順
生成AIを業務に導入する企業が策定すべき著作権ガイドラインを完全解説。文化庁の最新見解に基づく法的リスクの把握方法から、社内ルールの具体的な作り方、AIプロバイダーの補償制度の活用法まで実践的にまとめました。
読む
生成AIローカルLLM 日本語モデル完全ガイド【2026年版】｜企業向け環境構築と主要ツール比較
ローカルLLMとは、自社サーバーやPCでLLMを動かすアプローチ。機密データを外部に送らずAIを活用でき、ランニングコストも抑えられる。本記事では2026年版の日本語対応モデル選定から、Ollama・vLLM・LM Studioの使い分け、企業導入時の注意点まで実践的に解説します。
読む
生成AI生成AIの種類一覧【2026年版】主要ツール比較と用途別の選び方ガイド
生成AIの種類を6カテゴリで一覧化し、主要ツールの機能・料金・セキュリティを横断比較。「何を出力したいか」で種類を絞り、「どの業務で使うか」でツールを選ぶ判断フローまで、2026年版で具体的に解説します。
読む
生成AILLM as a Judgeとは？AI評価を自動化する仕組みと導入メリット
生成AIアプリケーション開発における評価の自動化手法「LLM as a Judge」について解説します。従来の人手評価との違いや、実運用においてAIの回答精度を継続的かつ定量的に測るための仕組みがわかります。
読む
システム開発V字モデルとは？IPAが定義する品質保証の仕組みとアジャイルとの違いを徹底解説
IPA（情報処理推進機構）が定義するV字モデルとは、要件定義からテストまでの各工程を1対1で対応させ、確実な品質保証を実現する開発手法です。アジャイル開発との違いや、プロジェクト特性に合わせた選び方を解説します。
読む
生成AI生成AIとは？仕組み・種類とビジネスで安全に使う5つのポイント
生成AIとは、テキスト・画像・コードを自動生成するAI技術です。ChatGPT・Claude・Geminiの用途別比較表、著作権・情報漏洩リスクの対策、ビジネスで安全に活用する5つのポイントを実践的に解説します。
読む