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07/08/2026

【展示会ご来場の御礼】

「AI・人工知能 EXPO NEO 2026年展」にて弊社のブースへお立ち寄りいただき、誠にありがとうございました。

多くのお客様と直接お話しすることができ、大変有意義な二日間となりました。
皆様から頂いた貴重なご意見とご要望は、今後のサービス向上やプロダクト開発に活かしてまいります。
これからも、高品質でお客様のニーズに合わせてご提案できるよう努めてまいります。
今後ともよろしくお願いいたします。

　＃BIZ ModAI　・人工知能 EXPO NEO2026

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22/07/2026

【社内に眠る情報資産、活用できていますか？】

マニュアルや議事録、契約書、業務ノウハウなど、企業には日々さまざまな情報が蓄積されています。

情報が増えるにつれ、必要な資料が見つからない、部署ごとに管理方法が異なる、担当者しか内容を把握していないといった状況も少なくありません。情報は蓄積されていても、必要なタイミングで活用できなければ、その価値を十分に発揮することはできません。

生成AIの活用が広がる今、AIの性能だけでなく、社内情報を安全かつ効果的に活用できる環境づくりも重要になっています。

DEHA が提供する「BIZナレッジ」は、企業の情報活用を実現するAIアシスタント基盤です。

社内データを安全に活用しながら、横断検索、出典付き回答、業務別AIアシスタントの作成、ドキュメント生成・自動処理など、企業のAI活用を支える機能を備えています。

さらに、GPT-4o、Claude、Geminiなど複数の生成AIモデルに対応し、企業ごとの利用シーンに合わせて柔軟に運用できます。

現在、3日間無料トライアルを実施しています。

BIZナレッジの開発背景や主な機能については、ぜひプレスリリースをご覧ください。

🔗https://lnkd.in/gQtbEziU

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10/07/2026

2026年【AI・人工知能EXPO NEO】出展のお知らせ

弊社は、2026年8月5日（水）より東京国際フォーラムにて開催される「AI・人工知能EXPO NEO 2026」に出展する運びとなりましたのでお知らせいたします。

本展示会では、企業のAI活用を支援する実践的なソリューションをご紹介いたします。業務課題に合わせた設計から開発、運用まで一貫して支援し、AIを実際の業務で効果的に活用できる環境づくりをサポートいたします。

当日の主な出展内容は以下の通りです。

・AI駆動ラボ型開発サービス「チョータツ」

・AIを活用したシステムマイグレーションサービス

・法人向けAIアシスタント基盤「BIZナレッジ」

ブース内では、AIアシスタントのデモを実施し、実際の業務におけるAI活用をリアルにご体験いただけます。AIの導入や業務効率化に課題をお持ちの方は、ぜひお気軽にお立ち寄りください。

皆様のご来場を心よりお待ちしております。

📍 展示会概要

会期：2026年8月5日（水）～6日（木）

時間：10:00～17:00

会場：東京国際フォーラムホールE

小間番号：1-11

入場料：無料（事前登録制）

▼ 事前登録はこちらから（招待URL）

https://www.nextech-week.jp/aineo/ja-jp/register.html?code=1726530329126218-Q41

#人工知能

08/07/2026

【 AI Nativeでなければ成果を生み出しにくい時代へ】

これまでの開発は、「人を増やせば成果も伸びる」という前提で進められてきました。

しかし、生成AIの普及により、その前提は少しずつ変わり始めています。

コード生成やテスト、レビュー、ドキュメント作成など、多くの工程でAIが活用されるようになり、開発者一人ひとりが生み出せる成果は大きく向上しました。

その結果、単純にリソースを増やすだけでは、期待する成果を得にくい時代になっています。
差が生まれるポイントは、AIを導入しているかどうかではありません。

AIを前提に業務や開発プロセスを構築できているかどうかです。

これが、企業の競争力を左右する重要なポイントになっています。

AI Nativeとは、AIを単なるツールとして活用するのではなく、AIを前提に業務や開発のあり方そのものを見直す考え方です。

AIが得意な領域はAIに任せ、人は課題設定や意思決定、価値創出といった、人だからこそ担える役割に集中する。

業務や開発の進め方を見直し、人とAIがそれぞれの強みを活かしながら価値を生み出せる仕組みを構築すること。それがAI Nativeの本質です。

これから問われるのは、「どれだけ人を確保できるか」ではなく、「どのような仕組みで継続的に価値を生み出せるか」。

開発のあり方は、今まさに大きな転換点を迎えています。

AI Nativeへの取り組みは、企業が継続的に価値を生み出し、競争力を高めていくための重要な鍵になりつつあります。

#業務改革
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02/07/2026

【AIが進化するほど、人の価値は高まるのか?】

AI Nativeへの移行が進む中で、注目すべき変化の一つが「人の役割」です。

生成AIは、コード生成やテスト、レビュー、ドキュメント作成など、これまで人が担ってきた業務を支援できるようになりました。

その一方で、 AIだけでは解決できない領域もあります。

例えば、

・どの課題を優先して解決するべきか

・顧客にとって本当に必要な価値は何か

・AIが出した結果をどのように評価し、活用するか

こうした判断には、業務理解や経験、そして状況に応じた意思決定が求められます。

AI Nativeとは、AIと人が競争する考え方ではありません。
AIが得意な領域はAIに任せ、人は課題設定や判断、価値創出に集中する。

それぞれの強みを活かしながら成果を最大化していくことが、AI Nativeの本質です。

AI時代において重要なのは、AIを活用することそのものではなく、AIを活用して価値を生み出すこと。

AIの進化によって変わるのは、人の価値ではなく、人に求められる価値なのかもしれません。

＃DEHA #業務改革
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24/06/2026

近年、なぜ日本企業があらためて「ラボ型開発」を選んでいるのか？

ラボ型開発は決して新しい開発モデルではありません。

それでも近年、日本企業にあらためて選ばれています。その理由は、開発を取り巻く前提そのものが変わったからです。

現在、多くの企業がIT人材不足や開発コストの増大といった課題に直面しています。加えて、システム開発は作って終わりではなく、改善や拡張を前提とした継続的な取り組みが求められるようになりました。開発は一度きりのプロジェクトではなく、長期的に続けていく活動へと変化しています。

このような環境において、従来のプロジェクト型開発では、チームやナレッジが分断されやすく、毎回ゼロからの立ち上げが必要になります。その結果、時間やコストを効率的に積み上げることが難しくなるケースも少なくありません。

ラボ型開発は、こうした課題に対する現実的な解決策です。専属チームが継続して開発に関わることで、プロダクト理解が深まり、ナレッジが蓄積され、認識のズレや手戻りが減っていきます。開発はゼロから始めるものではなく、時間とともに積み上がっていくものに変わります。

その結果、安定した開発体制と事業の変化に応じた柔軟な対応を両立することが可能になります。

DEHA では、単なる人材提供ではなく、時間とともに強くなる開発チームの構築を重視しています。日本語でのダイレクトコミュニケーションと長期参画を前提としたチームづくりを通じて、社内チームの延長として機能するラボ型開発を提供しています。

なぜ今、ラボ型開発なのか。それは、現在のビジネス環境において求められているのが、早く作ることではなく、安定性と柔軟性を持って成果を出し続けることだからです。

#ラボ型開発 #専属開発チーム

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17/06/2026

生成AIが変えた「IT人材不足」の本質とは？

「IT人材は本当に足りていないのか？」
生成AIの活用が広がる中、多くの企業でAI導入やDX推進が加速しています。

これまで専門人材に依存していた業務の一部も、現場で活用できる場面が増えてきました。
一方で、「IT人材不足」という課題は依然として多くの企業で聞かれます。

従来、この課題は「エンジニア不足」として語られてきました。

多くの企業では、採用難による人材不足が課題となり、その影響で開発やDX推進が思うように進まない状況が続いていました。

しかし現在、人材不足の意味合いは少しずつ変わりつつあります。

企業が求めているのは、単にAIツールを使える人材ではありません。AIを前提に業務を捉え直し、変革を進められる人材です。

具体的には、

・業務をどのように変えていくべきか

・どの領域に適用するべきか

・どのように現場へ定着させるか

これらを考え、実行できる力が求められています。

つまり現在の課題は、単なる「人数不足」ではなく、「求められる役割の変化」と捉えることができます。

生成AIの普及によって、仕事の進め方や組織に求められる力は大きく変わりつつあります。

人材不足というテーマも、これまでと同じ視点のままで見てよいのか、改めて考える必要があるのではないでしょうか。

本テーマについては、DEHA Magazineにて詳しく解説しています。

ご関心のある方は、ぜひご覧ください。

▼記事はこちら

https://deha.co.jp/magazine/ai-transformation-talent/

#エンジニア不足 #人材戦略 #組織改革
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10/06/2026

【システムが増えることで、業務効率が下がる構造的な原因とは何か？】

業務効率化のためにシステムを増やしてきたはずなのに、現場はなぜか忙しくなっている。

導入直後は業務が便利になり、一定の成果を感じられるが、数年が経つと現場では別の課題が浮かび上がってくる。

システムは増えたものの、手作業や確認作業は減らず、全体を把握できる人も限られている。部門間で情報をつなぐだけでも時間がかかり、意思決定のスピードが落ちていく。

この原因は、個々のシステムの性能にあるわけではない。

問題の本質は、業務全体を見渡す設計がないまま、個別最適でシステム導入を重ねてきた構造にある。

目の前の課題を解決するための判断は合理的でも、その積み重ねが業務プロセスを分断し、結果として「部分最適・全体非効率」の状態を生み出してしまう。

だからこそ今、業務を軸にシステム全体を捉え直すという考え方が注目されている。

業務の流れを起点に再設計することで、分断されたデータやプロセスをつなぎ、現場とマネジメントが同じ情報をもとに判断できる環境を整えることが可能になる。

重要なのは、導入したシステムの数ではない。業務がどれだけ自然につながり、流れているかという視点である。

システム単体ではなく、業務全体の構造から見直すこと。
それが、業務効率を本質的に改善する第一歩になります。

#業務効率化 #業務改革 #業務プロセス #システム統合 #全体最適

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05/06/2026

AIは導入したのに、なぜ成果につながらないのか — 「AI-Native」という視点

AI施策は確実に広がっていますが、実際の現場では「思ったように成果が出ない」という声も少なくありません。

最近、企業様とのお打ち合わせの中でも、「PoCまでは進むものの、本番活用に至らない」「一部業務にとどまり、全体最適につながらない」といった課題を伺う機会が増えています。

では、なぜAI施策は成果につながらないのでしょうか。

その背景の一つに、 AIを既存業務に“追加するもの”として捉える従来型のアプローチの限界があると考えられます。

今、求められているのは、 AIを前提として業務や組織そのものを設計するという視点、すなわち「AI-Native」という考え方です。

AI-Native企業では、業務プロセスや意思決定そのものがAIを前提に設計されており、これが競争優位の源泉となっています。

本記事では、このAI-Nativeという視点から

・AI活用の進化ステップ（AI-Enabled / AI-First / AI-Native）

・組織・業務・意思決定の変化

・今後求められるAI活用の方向性について整理しています。

AI活用が「導入」から「前提」へと移行する今、次に取るべき一手を考えるうえでのヒントとして、お役立ていただけますと幸いです。

▼記事はこちら
https://deha.co.jp/magazine/ainative/

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03/06/2026

【IFSを導入すると、企業はどんな変化を得られるのか。】

製造業では、DXやAI活用の重要性が語られる一方で、「必要性は分かっているが、なかなか前に進めない」という声を現場からよく耳にします。人材は簡単には増えず、現場もシステムも分かる人が限られる中で、基幹システムだけが年々複雑になっている。

そのような状況にある企業様も多いのではないでしょうか。

それでも、製造の現場は止められません。日々の業務を回しながらDXを進めていく必要があります。だからこそ重要なのは、最初からすべてを一気に変えようとしないことです。

業務の優先度や現場の状況に合わせて、無理のない順番で進めていく。その考え方が、DXを途中で止めないための現実的な選択になります。

IFSは、製造業・サプライチェーンに特化したERPとして、モジュール単位で段階的に導入を進められる点が特長です。

まずは業務とデータの基盤を整理し、現場に大きな負荷をかけることなく必要な領域から少しずつ改善していく。
その延長線上で、AI活用などの高度化へとつなげていくことも可能です。

IFS導入で企業が得られるのは、新しいシステムそのものではありません。
現場を止めずにDXを進められること、意思決定のスピードが上がること、そして将来の変化にも対応できる「進め方」を手に入れられることです。

DXを一過性のプロジェクトで終わらせず、事業として前に進めていく。
そのための選択肢として、IFSを検討される企業様が増えています。

#現場改善 #段階的導入

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104-0033

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