IT企業・情報通信業で生成AIを導入しても、個人利用のままでは開発工程に定着しません。営業提案、要件定義、仕様書、テスト、問い合わせ対応、社内ナレッジ検索への組み込み方と、顧客コードの入力管理、シャドーAI、知的財産、ライセンス、AI出力の品質 ...

電気・ガス・水道業のAI活用では、設備保全や異常検知、需要予測だけでなく、安全性の設計が重要です。データ統合、生成AIを制御系へ直接接続するリスク、サイバーセキュリティ、モデル検証、誤作動時の責任分担まで、重要インフラでAI導入を進める際の注意 ...

Claude Codeをアプリ開発でどう使えばよいか分からない非エンジニア向けに、Google AI Studioとの役割分担、既存コードを安全に修正する指示方法、変更してよい範囲・触ってはいけない範囲の伝え方、GitHubで変更履歴を管理する ...

Google AI Studioで何が作れるのか、非エンジニアでも業務アプリを開発できるのかを解説。Buildモードやフルスタック生成、GitHub・Cloud Runへの公開方法に加え、診断アプリを実際に作った経験と、本番環境で確認すべきポイ ...

製造業のAI・DX導入は、画像検査や予知保全を入れるだけでは進みません。本記事では、受注・工程・実績・品質・在庫・原価が分断された中小製造業に向けて、品番や工程データの整備方法、生成AIから需要予測まで段階的に導入する手順、費用・セキュリティ上 ...

建設業のAI・DX導入は何から始めればよいのでしょうか。地域工務店や専門工事会社に残る現場写真、日報、見積、安全書類、請求、協力会社連絡の課題を整理し、施工管理クラウドと生成AIを組み合わせて小さく導入する手順、注意点、効果測定の方法を解説しま ...

AIでアプリを作りたいけれど、何から始めればよいか分からない方へ。AIアプリ開発の方法を、業務課題の決定、完成画面のイメージ、AIへの相談、試作、GitHub、本番公開、人間による検証まで7ステップで解説します。完璧な仕様書がなくても始められる ...

漁業のAI・DX導入は、高額な設備や予測AIよりも操業・燃料・漁獲、水温・水質・給餌などの記録整備から始めることが重要です。沿岸・沖合遠洋・養殖業別の優先課題、生成AIの安全な活用方法、販売連携や補助金活用まで解説します。

農業・林業のAI・DX導入は、いきなりドローンや予測AIを購入するのではなく、紙の日報、圃場・森林情報、資材、機械、出荷記録の整理から始めます。小規模事業者にも実践しやすい導入手順、共同利用、補助金、効果測定の方法を解説します。

バイブコーディングとは、AIとの対話を繰り返しながらアプリやソフトウェアを作る新しい開発方法です。従来のプログラミングとの違い、非エンジニアが診断アプリを作った実例、中小企業での活用方法、本番運用で必要なセキュリティや認証の注意点まで分かりやす ...