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実案件で実際に踏んだ設計判断と、うまくいかなかったことを具体的に書いています。当社に発注するかどうかの技術的な見極めに、そのままお使いください。

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レガシー刷新で最初にやるべきは、実装でも要件定義でもなく「仕様書の復元」である

VB6やAccessで動く基幹システムの刷新が止まる原因は、技術力ではなく情報の欠落です。コードから現行仕様とテストを復元する工程を独立させることで、投資判断そのものが可能になります。

精度は出たのに本番に載らない。生成AI導入で最も多い停滞パターンを5つに整理し、それぞれをどの順番で潰すべきかを、実装の観点から具体的に書きます。

機密データを外部に出せない環境でLLMを導入するとき、何が本当の難所になるのか。GPU選定、閉域でのパッケージ供給、モデル選定の判断基準を実務の観点で整理します。

MLパイプラインの基盤をAirflowからVertex AI Pipelinesへ移す際、設計思想の違いがどこで効いてくるか。移行の判断基準と、実際に踏んだ落とし穴を書きます。

図面という非構造化データからの情報抽出は、モデル選定より評価設計が難所になります。積算・見積の自動化を題材に、業務で使えるAIにするための評価の作り方を書きます。

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