ブログ
BLOG
現場で得た知見を書きます。FDEの実践、AI活用、システム開発のこと。
- チャットボットが「使えない」と言われる理由と対策社内外にチャットボットを導入したが「結局使われない」という声は多い。汎用ボットが失敗する構造的な理由と、業務特化で成功させるための設計・運用のポイントを実務目線で解説します。
- 0.3人月から使える「ラボ型開発」という選択肢フルタイムのエンジニア採用は重すぎる、でもスポット外注では知見が残らない。月0.3人月から必要な分だけ開発リソースを確保できるラボ型契約の仕組み、向くケース・向かないケースを解説します。
- LLMを業務システムに組み込むときの設計パターンChatGPTを試すのと本番システムに組み込むのは別物。プロンプト管理、フォールバック、コスト制御、レスポンス検証など、LLMを業務システムで安定運用するための設計判断を実務目線で解説します。
- 既存システムのAPI化 — レガシーを捨てずにAIとつなぐ古いシステムを全部作り直さなくてもAI連携はできる。既存システムの前にAPIレイヤーを置いて段階的にモダナイズする方法、判断基準、よくある落とし穴を実務目線で解説します。
- 「作ったシステムが現場で使われない」のはなぜか高いお金をかけて開発したシステムが、いつの間にかExcelに戻っている——よくある失敗の原因は、要件定義の翻訳ロス、例外ケースの軽視、業務の変化にあります。FDE的な解決策を解説します。
- バイブコーディングはしない — AIに書かせて、人が品質に責任を持つ開発AIでコードを書くのが当たり前になった今、問われるのは品質管理のやり方。テクシズが実践する、関数単位でAIを使い、人がすべてのコードを理解・検証する開発スタイルを紹介します。
- AI導入は何から始めればいいか — PoCで終わらせないためにAI導入の多くがPoC（実証実験）止まりで本番に至らない理由と、業務の困りごとから始めて小さく本番投入する進め方を解説します。中小企業・非IT企業の方向け。
- Forward Deployed Engineer（FDE）とは何か — 要件書を待たないエンジニアリングFDEとは顧客の現場に入り込み、業務の実態から課題を見つけて解くエンジニアのこと。受託開発との違い、なぜAI時代にFDEなのか、現場で実際に何をするのかを解説します。
- AI OCRで帳票の手入力をなくす — 導入前に知っておきたい実務の話請求書・注文書・手書き書類の転記作業をAI OCRで自動化する方法。従来OCRとの違い、向く帳票・向かない帳票、精度100%を前提にしない業務設計のコツを実務目線で解説します。
- 「あの資料どこだっけ」をなくす — 社内ナレッジ検索とRAGの実務社内の情報が見つからない問題を、ベクトル検索とRAGでどう解決するか。キーワード検索との違い、RAGの仕組み、導入でつまずきやすいポイントを非エンジニアにも分かるように解説します。
- 動くプロトタイプを数週間で出す開発フローテクシズが最初のプロトタイプを数週間で作れる理由——自社テンプレート基盤、AI駆動の開発フロー、そして「速く作る目的」の考え方を公開します。
- 開発したシステムは「買い取り」か「SaaS」か — 持ち方の選び方システムを開発したあと、資産として買い取るか、SaaSとして利用し続けるか。費用構造・運用体制・業務の変化スピードから、どちらが合うかを判断する軸を解説します。