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。  >>関連記事：日本経済産業省によると2030年には最大で約79万人のIT人材が不足  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。 

近年、生成AI（Generative AI）はビジネスの在り方を大きく変革する技術として急速に普及しています。 文章、画像、音声、コードなど、多様なコンテンツを自動生成できるこの技術は、従来の業務効率化だけでなく、新たな価値創出や顧客体験の革新にも直結します。 特にエンタープライズ（大企業）においては、膨大なデータ資産や高度なセキュリティ要件、複雑な業務プロセスを背景に、生成AIの導入が戦略的な投資対象として注目されています。 この記事ではそんなエンタープライズ向け生成AIについて具体的な活用事例や導入ステップなど徹底解説していきます。

近年、生成AI（Generative AI）は文章生成、画像生成、音声合成、プログラムコードの自動生成など、幅広い分野で実用化が進んでいます。 業務効率化や新しい価値創造の手段として注目され、さまざまな業種で導入が加速しています。 しかし、生成AIサービスを導入するにあたり、どのような形態で利用するかは企業の戦略や要件によって異なります。 この記事では、主な導入形態としてSaaS型の生成AIサービス、オンプレミス型生成AIサービス、API/PaaS活用型生成AIサービスに着目し、それぞれの特徴・メリット・デメリット・選び方のポイントを整理します。 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。これを読めば生成AIサービスについてどんな特徴があるのかがわかるのはもちろん、適切な選び方まで丸わかりですよ。

2025年、生成AIはビジネスと社会の在り方を大きく変えつつあります。 大規模言語モデル（LLM）、マルチモーダルAI、RAG、AIエージェントといった技術革新が進み、企業の業務効率化から新しい価値創造まで、その活用範囲は急速に広がっています。 この記事ではそんな生成AI市場について、今後の展望や業務への活用について動向などを見ていきます。 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。これを読めば生成AI市場について現状と今後の展望が丸わかりですよ。

近年、AI技術の進化とともに、業務効率化やサービス向上を目的とした「AIエージェント」の導入が急速に進んでいます。 弊社でも、この流れを受けてAIエージェントの導入を進め、多くの現場で業務の質とスピードの両立を実現することができました。 この記事では、実際に弊社が取り組んだAIエージェントの活用事例を紹介しながら、AI導入によるメリットとその可能性についてご紹介いたします。 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AIエージェントの成功事例が丸わかりですよ。

近年、業務効率化や顧客対応の高度化を目的として、企業や自治体、教育機関など多くの組織で「AIエージェント」の導入が進んでいます。 AIエージェントとは、人工知能を活用して自動的に応答や処理を行うシステムの総称で、チャットボットやバーチャルアシスタント、RPA（Robotic Process Automation）などが含まれます。 しかしながら、AIエージェントの導入には多くの期待が寄せられる一方で、現場ではさまざまな課題に直面するケースも少なくありません。 この記事では、AIエージェント導入によくある課題とその解決方法について、具体的に解説していきます。 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AIエージェントの特徴がわかるのはもちろん、うまく活用するための方法もわかりますよ。

近年、AI技術の進化により、私たちの生活やビジネスのあらゆる場面で人工知能（AI）が活用されるようになっています。 その中でも注目されているのが「AIエージェント」です。音声アシスタント、チャットボット、カスタマーサポートなど、さまざまな場面で導入が進むAIエージェントは、業務効率化やユーザー体験の向上に大きな可能性を秘めています。 この記事では、AIエージェントの基本的な定義から、その特徴、導入メリット、さらに活用事例や今後の展望までを網羅的に解説します。 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AIエージェントの特徴や具体的な活用メリットがわかりますよ。

近年、製造業を中心に「外観検査」の重要性がますます高まっています。 従来は人の目に頼っていたこの工程も、AIや画像処理技術の進化により、大きく変化しています。 この記事では、外観検査の概要とともに、実際の活用事例を紹介し、導入メリットや今後の展望について解説します。 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。これを読めば外観検査の最先端技術が丸わかりですよ。

製造業において、品質管理の自動化と精度向上は生産性に直結する重要な課題です。 近年ではAI技術の進化により、画像処理による外観検査システムの導入が進んでいます。 さらに、オフショア開発と組み合わせることで、コスト削減と高品質の両立が可能となり、多くの企業が注目しています。 この記事では、汎用画像処理システムとは何か、オフショア開発のメリット、開発事例、そして導入までの流れについて詳しく解説します。 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。これを読めば汎用画像処理システムについてわかるのはもちろん、コストを抑えるためのオフショア開発の導入の仕方が丸わかりですよ。

AI技術の進化により、画像処理を活用した業務の効率化や新しいサービスの創出が急速に進んでいます。 特に、コストパフォーマンスに優れたオフショア開発との組み合わせは、多くの企業にとって魅力的な選択肢となっています。 この記事では、AI画像処理をオフショア開発で導入するメリットや活用シーン、実際の開発事例を紹介します。 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AI画像処理とは何かがわかるのはもちろん、オフショア開発との活用事例も丸わかりですよ。