2017年の起業から今まで、DEHA SOLUTIONSが歩んできた9年間は、お客様と社員の皆様からのご支援とご協力なくしては語ることができません。心より感謝申し上げます。
私たちはこの間、ベトナムを開発拠点とするシステム開発企業として、日本国内のIT市場向け様々な課題に真摯に向き合ってまいりました。2019年に発表された経済産業省によるIT人材需給に関する調査によると、2030年の日本国内におけるIT人材は最大で約79万人が不足すると予測されています。この深刻な状況の中、多くのSIer企業様や中小・大企業様の開発パートナーとしては、高品質で開発及びソリューションを安定的に提供することで、日本のIT業界の成長を支える一翼を担っています。
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近年、ビジネス環境は急速に変化し、DXの波が隅々にまで浸透することに加え、AI技術も全産業を席巻しています。DEHAマガジンでも度々記事を取り上げてきたように、現在AIは単なるトレンドではなく、未来の社会を形作る基盤となりつつあります。
そんな大きな時代の変化を捉え、私たちDEHA SOLUTIONSはこれまでの9年間で培ってきた豊富なナウハウで、AI分野に注力を決意しました。単なる技術ベンダに留まらずに、お客様にとって最も信頼性があるAI総合ソリューション開発パートナーとしては、共に課題解決及びビジネス発展にしていくことを目指してまいります。
DEHA SOLUTIONSのAI導入・活用は、お客様へのサービス提供だけに留まりません。お客様に最高なソリューションを届けるため、まず自らの手でAI技術を深く把握し、実践することを徹底にしております。ここ一年で、弊社のR＆D部門はAI研究開発により、業務最適化・効率向上・コストや人材の削減といった成果を上げております。私たちは、AI技術を自社で開発・活用することで、お客様への提供価値を向上しているのです。すなわち、私たちは「社内外」の両面からAIを導入・活用することにおいて、その真価を追求しているのです。
深刻な働き手不足やDX遅延などを課題としている日本企業が多いため、その課題対策かつ、ビジネスの成長を図ることができるAI活用を提案しております。DEHA SOLUTIONSは、下記の3つの主要な領域で、多様なニーズに応えし、AI総合ソリューションを展開しています。
AIが人間に代わって煩雑な手作業や複雑なデータ処理を担うことで、業務効率を向上させます。製造業における画像処理による自動的に不良品検査、サプライチェーンの最適化、データ入力や書類処理などの自動化など、多岐にわたるソリューションを通じて、人件費削減と生産性の最大化を実現します。
AIチャットボットや音声認識技術を活用し、お客様の顧客サポートを24時間365日対応可能な体制へと進化させます。これにより、FQAへの自動応答や問い合わせの初期対応が可能となり、カスタマーサポートのコストを大幅に削減できます。さらに、顧客との対話データからニーズを分析することで、コンバージョン率（CV）の向上に繋がるインサイトを獲得します。
開発プロセスにもAIを活用し、プロジェクト全体を高速化・高品質化します。AIによる要件定義の自動化支援、コードの自動生成、そしてテストの自動化と最適化など、開発の各段階でAIを導入することで、プロジェクトのリリースを短縮し、本番環境への早期投入を可能にします。これは、競争が激しい現代において、お客様のビジネスの優位をもたらす効果があります。
弊社は、お客様に提供するソリューションの品質を更に高めるため、社内でもAIを積極的に活用しています。
開発プロセスにおいては、AIを活用した自動テストツールや、コードレビュー支援システムを導入し、開発工程におけるヒューマンエラーを最小限に抑え、納品物の品質と信頼性を飛躍的に高めています。
また、マーケティングにもAI導入は欠かせません。AIツールによる過去のデータや機械学習を通じて、市場調査データの分析・予測、顧客情報の統合、SNSコンテンツの管理支援などを積極的に行うことで、潜在顧客のニーズを正確に把握することが可能です。
特に、お客様とのご相談段階では、AIを活用したSmart Demoという革新的な製品デモン手法を用いています。これは、高度にパーソナライズされた効率的な体験を提供することで、お客様との強固な信頼関係を築き、契約締結を加速させるように設計されています。
起業当初から、DEHA SOLUTIONSはAI画像処理プロジェクトに積極的に取り組んできました。これは流行に乗った一時的な取り組みではなく、お客様の課題解決を目指す中で、熱心に辿り着いた技術領域でした。9年間にわたって、多様な業界や分野でのプロジェクトを成功に導いてきた実績こそが、私たちの技術力でお客様の期待を読み取り、期待以上のサービスを提供しております。
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AI技術を最大限に活用するため、エンジニアのスキルと技術知識が不可欠です。 DEHAは、AI分野の人材育成を注目し、継続的な研修や社内勉強会を積極的に実施しています。経験豊富なベテランから若手まで、全エンジニアが常に最新のAI技術を学び続けることで、お客様に常に最先端で高品質なソリューションを提供できる体制を築いています。
弊社は様々な大学、学術機関などとの連携に力を入れています。その中で、DEHAのR＆D部門とベトナム日本大学のコンピュータ工学部共同で設立した研究開発拠点「DEHA AI LAB」です。日越大学は、ベトナム政府と日本政府の協力によって設立され、国際水準の教育と研究を行う高等教育機関です。
DEHA AI LABが DEHAのR＆D部門として運用されており、 その主な活動は以下の3つのミッションに基づいています。
これまで述べていたDEHAの社内業務におけるAI活用をさらに加速させ、日々のオペレーションを改善するための研究開発を推進します。
AI LABで得られた最新の研究成果を、お客様のビジネス課題を解決する製品やソリューションの開発に活用します。
学生やDEHA社員向けのAI教育プログラムを提供し、さらにその知見を広く社会に展開することで、次世代のAI人材育成に貢献します。
DEHA SOLUTIONSのミッションは、起業以来変わることなく「DELIVERY HAPPINESS」です。お客様、そしてDEHAの社員、すべての関係者の皆様に「幸せ」を届けることです。
そのミッションを実現するため、AIは強力な手段です。AIを活用し、お客様の事業を成功へと導くことで、私たちは「人々を幸せにするビジネス」を届けます。同時に、AI技術を扱うエンジニアが自身のスキルを磨き、成長する喜びを感じることです。
過去、現在、そして未来にわたって、私たちDEHA SOLUTIONSは、お客様にとって最も信頼できるAI総合ソリューション開発パートナーであり続けます。そして、AI技術の力でお客様と共に新たな価値を創造し、世界中に、より多くの「幸せ」を届けていくことを取り組んでいます。
「レガシーシステムを刷新したいが、コストや移行リスクが不安」「生成AIをシステム刷新に活用したい」と考える企業が増えています。 2026年は、生成AIを活用して既存システムの解析やコード変換、ドキュメント作成、テストなどを効率化する「モダナイゼーション×AI」が注目されています。 この記事では、AIを活用したモダナイゼーションのメリットや成功のための戦略、失敗を防ぐための注意点について詳しく解説します。 モダナイゼーションが気になる方 モダナイゼーションとAIをどう組み合わせればいいのかわからない方 業務にAIを活用していきたい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばモダナイゼーションとAIの活用方法やポイントが丸わかりですよ。 2026年、なぜ「モダナイゼーション×AI」が注目されているのか 企業のDX推進において、長年使い続けてきたレガシーシステムが大きな課題となっています。 古いプログラミング言語や技術基盤で構築されたシステムは、現在の業務を支えている一方で、保守できる技術者の不足、ブラックボックス化、運用コストの増加、新しいサービスとの連携の難しさなど、さまざまな問題を抱えています。 そこで注目されているのが「モダナイゼーション」です。 モダナイゼーションとは、既存システムを単純に廃棄して新しいものへ置き換えるのではなく、現在のシステムが持つ業務知識やデータを活かしながら、クラウドや最新のアーキテクチャなどへ刷新していく取り組みです。 そして2026年、そのモダナイゼーションを大きく変えつつあるのが生成AIです。 これまでのシステム刷新では、まず既存コードを人間が調査し、仕様書を確認し、関係者へのヒアリングを行いながらシステムの全体像を把握する必要がありました。 特にドキュメントが不足しているレガシーシステムでは、この「現状分析」だけで長い期間と多くの人員が必要になるケースがあります。…
多くの企業では、長年にわたって利用してきた基幹システムや業務システムが、現在も重要な役割を担っています。 一方で、こうした「レガシーシステム」は、技術の老朽化や複雑化、保守人材の不足、外部サービスとの連携の難しさなど、さまざまな課題を抱えています。 こうした状況を受け、企業ではシステムを単純に新しくする「リプレース」だけではなく、クラウドやAPI、データ分析基盤などを活用して、IT環境そのものを現代のビジネスに適した形へ変える「モダナイゼーション」が進んでいます。 本日はそんなモダナイゼーションについて、具体的な手順や活用事例を踏まえて解説していきます。 モダナイゼーションが気になる方 社内のIT人材が不足している方 レガシーシステムの刷新をしたい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばモダナイゼーションについてわかるのはもちろん、レガシーシステム刷新の具体的な手順まで丸わかりですよ。 (more…)
〜IPA『DX動向2026』から読み解く、日本企業のリアルな課題と本質〜 はじめに：69ページの報告書が突きつける問い 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が発表した最新の調査資料『DX動向2026』（有効回答数：1,799社）。本レポートを精読する中で、最も印象的かつ示唆に富んでいたのは、次の現実でした。 「コストを削減することは、新たな売上を生み出すことよりもはるかに容易である」 日本においてDXへの取り組み率は75.7%に達し、過去数年間にわたり高水準で推移しています。もはや「DXに取り組むべきか否か」という議論のフェーズは完全に過去のものとなりました。しかし、その取り組みの内実をデータで精査すると、多くの企業が直面している構造的な課題が浮かび上がってきます。 1. 「守りのDX」の成功と、「攻めのDX」の停滞 DXに取り組んでいる企業のうち、60.8%が「何らかの成果が出ている」と回答しています。しかし、その「成果」の内訳には顕著な偏りが見られます。 業務効率化・コスト削減の成果：70.9% 新規事業創出・売上拡大の成果：わずか17.9% ペーパーレス化や社内業務のデジタル化といった、既存プロセスの効率化（いわゆる「守りのDX」）は順調に進展しています。しかし、製品・サービスの変革やビジネスモデル自体の刷新といった、事業価値を拡張する「攻めのDX」で具体的な成果を上げている企業は2割にも満たないのが現状です。 効率化によるコスト削減はDXの重要な足がかりですが、それ自体がゴールではありません。真の変革は、効率化によって生み出された余力を「新たな事業機会の創出」へ再投資することで初めて達成されます。 2. 投資拡大の裏にある「投資対効果（ROI）の不可視性」 レポートが示すもう一つの注目すべきデータは、投資と効果測定のギャップです。…
企業の業務を支える基幹システムや業務システムは、長年にわたって使い続けることで、企業独自の業務ノウハウが蓄積される一方、システムの老朽化や複雑化が進みやすくなります。 「古いシステムを刷新したいが、業務を止めることはできない」「既存システムに詳しい担当者が退職し、保守が難しくなっている」「DXを推進したいものの、既存システムが足かせになっている」といった課題を抱える企業も少なくありません。 こうした問題を解決するための重要な取り組みが「モダナイゼーション」です。 モダナイゼーションは、単純に古いシステムを新しいものへ置き換えるだけではありません。既存システムが持つデータや業務ロジック、ノウハウを活かしながら、現在のビジネス環境に適したIT基盤へと刷新していく考え方です。 この記事では、モダナイゼーションの基本的な意味からDXとの違い、代表的な刷新手法、AIを活用した進め方、実施手順、成功させるためのポイントまで詳しく解説します。 モダナイゼーションについて知りたい方 古いシステムを刷新したい方 DX化をすすめたい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばモダナイゼーションについてわかるのはもちろん、DX化との違いまで丸わかりですよ。 (more…)
「AIを業務に取り入れたいけれど、導入コストが気になる」「どのようなAIツールを選べばよいのかわからない」「補助金を使ってDXを進めたい」――このような悩みを抱える中小企業・小規模事業者は少なくありません。 そこで活用を検討したいのが、2026年度の「デジタル化・AI導入補助金」です。 従来の「IT導入補助金」から名称が変更され、2026年度はAI活用を含むデジタル化をより意識した制度となっています。 業務効率化や生産性向上につながるITツールの導入費用を支援することで、中小企業のDXを後押しする制度です。 この記事では、2026年度のデジタル化・AI導入補助金について、制度の概要から申請スケジュール、AI活用の具体例、申請時の注意点までをわかりやすく解説します。 AI導入を検討している方 IT導入補助金を申請したい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば2026年度の「デジタル化・AI導入補助金」の詳細がわかるだけでなく、具体的な申請方法も丸わかりですよ。 (more…)
生成AIやAIエージェントなどの技術が急速に進化し、企業におけるAI活用は「一部の業務を効率化する段階」から「企業そのものの仕事の進め方を変える段階」へと移行しています。 こうした変革を指す言葉として注目されているのが、AX（AI Transformation）です。 しかし、AXを推進しようとして「まずは生成AIを導入してみよう」と考えるだけでは、十分な成果につながらないケースも少なくありません。 AIツールを導入したものの、一部の社員しか利用しない、期待したほど生産性が上がらない、既存システムとの連携が進まないといった問題が発生することがあります。 AXで重要なのは、AIという技術そのものではなく、AIを活用して業務・組織・意思決定・顧客体験などをどのように変えていくかという視点です。 そのためには、明確な構想を立て、対象業務を選定し、小さく実証し、成果を検証したうえで全社へ展開していく必要があります。 この記事では、AX推進を成功させるためのプロセスを7つのステップに分け、構想から社内への定着まで、企業が実践すべきポイントを解説します。 AXを推進したい方 AIに興味がある企業の方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAX推進のための方法がステップごとに具体的にわかりますよ。 (more…)