Japan DX trends:日本企業のデジタル成長を加速させる7つの戦略的潮流

Japan DX trends driving enterprise AI, cloud modernization, automation, and digital growth in 2026.

なぜJapan DX trendsが重要なのか1. Japan DX trendsとAI統合2. Japan DX trendsとクラウド最適化3. Japan DX trendsと自動化4. Japan DX trendsとデータ経営5. Japan DX trendsとセキュリティ進6. Jap...

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Offshore Myths: オフショア開発チームに関する誤解

Offshore myths about development teams compared with modern enterprise offshore practices.

Offshore Myths と品質への誤解Offshore Myths と技術力への懸念Offshore Myths とコミュニケーションの課題Offshore Myths とコストの誤解Offshore Myths とセキュリティリスク結論 近年、グローバル開発体制は一般化し、日本企業にお...

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Vietnam Tech Talent: なぜ世界企業はベトナムをソフトウェア開発拠点として選ぶのか

Vietnam tech talent powering global software development and enterprise AI innovation.

Vietnam Tech Talent を支える強固な技術基盤最新技術への高い適応力持続可能なコストパフォーマンスグローバルビジネスとの高い親和性長期的パートナーとしての信頼性結論 Vietnam Tech Talent は、近年グローバル企業のソフトウェア開発戦略において重要なキーワードとな...

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AI Transcription:実ビジネス環境における精度課題

AI transcription accuracy challenges in real business environments with noisy audio and domain-specific speech.

AI Transcriptionにおける精度の重要性AI Transcriptionの精度は単一指標では測れないAI Transcriptionが直面する実運用上の課題ノイズ環境と非構造化音声アクセント・話速・自然言語の多様性業界特有の専門用語と規制関連用語AI Transcriptionのための正...

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AI Compliance:エンタープライズAIシステムに不可欠な要件

AI compliance framework showing governance, transparency, and risk control for enterprise AI systems in production.

なぜエンタープライズAIにコンプライアンスが重要なのか規制対応とAIガバナンス本番AIにおける運用リスク管理本番環境におけるAI Compliance の中核要件データガバナンスとプライバシー保護透明性と説明可能性人的監督と責任の所在セキュリティとアクセス管理監視・ログ・監査対応モデルライフサイクル...

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LLM Accuracy in Production:本番環境におけるAI精度の測定と改善

LLM accuracy measurement process showing how AI reliability is tested and improved in production environments.

本番環境におけるLLM Accuracyとは何か従来のML精度との違いLLM Accuracyを無視するリスクAI言語モデルの実際のシステムにおけるパフォーマンスの測定方法使用ケースごとの「正確性」の定義モデルのパフォーマンスを測定するための主な指標継続的な監視と評価LLM Accuracyを向上さ...

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AI Call Routing 解説:Voice AIがリアルタイムで顧客対応を行う仕組み

AI-powered call routing interface demonstrating how Voice AI handles customer calls in real-time, improving efficiency and customer experience.

顧客体験が競争優位の鍵となる現在、AI Call Routingは多くの企業で導入が進んでいます。従来のIVRのように固定メニューに依存するのではなく、Voice AIが顧客の発話内容をリアルタイムで理解し、最適な担当部署へ自動的に通話を振り分けます。 本記事では、AI Call Routin...

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建設業界のどの企業がRAGを導入すべきか? NKKTechからのチェックリスト

PCT01785

1. 膨大なデータを扱う企業RAG導入のタイミング:2. 業務プロセスの最適化を目指す企業RAG導入のタイミング:3. 顧客サポートシステムの改善が必要な企業RAG導入のタイミング:4. データ駆動型の意思決定が必要な企業RAG導入のタイミング:5. プロジェクト管理の精度向上を目指す企業RAG導入...

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