Alcogy Digitalisation guide

上流工程・DXガイド

システム企画・要件定義・プロトタイピング・クラウド活用など、
中小企業のIT化に役立つ上流工程とDXに関する実践的な知見を発信しています。

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308件

MCP Appsで、AIチャット+UIのハイブリッドを作る

2026年1月に公式拡張として登場した「MCP Apps」を使うと、チャットの会話の中に、承認ボタンや一覧表のようなミニUIをその場で差し込めるようになります。自然文とUIを使い分けるハイブリッドな業務システムの作り方を紹介します。

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社内ドキュメントをMarkdown化して、AIアシスタントの基盤にする

社内にAIアシスタントを作ろうとして最初にぶつかるのは「答える材料をどう用意するか」です。Word・PDF・Excelに散らばった文書をMarkdown化し、用語集やFAQも含めてナレッジベースとして整えていく実務の進め方を紹介します。

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AIに渡す文章は、なぜMarkdownが良いとされるのか

「AIに読ませる資料はMarkdownにしましょう」とよく言われますが、PDFやWordのままではなぜ都合が悪いのでしょうか。構造の伝わりやすさ・表の扱い・チャンク分割との相性など、Markdownが良いとされている理由と、その根拠・留意点を整理します。

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マルチエージェント化で業務システムはどう変わるか

1つのAIにすべてを任せるのではなく、役割ごとに複数のAIエージェントを分けて連携させる「マルチエージェント」構成が広がっています。どんな業務でこの構成が有効になるのか、要件定義の観点から整理します。

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「人間の承認」をどこに挟むか——AIネイティブなワークフローの止め方・戻し方

AIにすべてを自動化させるのではなく、どこで人の承認を挟み、どう差し戻すかを設計することが、AIネイティブなワークフローの実用性を左右します。承認の挟み方のパターンと、要件定義で決めておくべき項目を整理します。

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AIの判断をあとから追えるようにする——AIネイティブな監査ログ・トレーサビリティ設計

AIが下した判断は「なぜその結論に至ったか」を後から説明できて初めて業務に組み込めます。AIネイティブなシステムで何をログに残すべきか、要件定義の段階で決めておくべき監査ログの設計を整理します。

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ベクトル検索とキーワード検索、AIネイティブなシステムはどう使い分けるか

「AIに検索させる」と一口に言っても、意味の近さで探すベクトル検索と、単語の一致で探すキーワード検索では得意分野がまったく違います。要件定義の段階でどちらを選ぶべきか、あるいは両方を組み合わせるべきかを判断する視点を整理します。

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CI/CDパイプラインとは何か

コードの変更が検証・リリースまで自動で流れていく仕組み、CI/CDについて、開発を外注する中小企業の目線で解説します。手作業でのリリースに潜むリスクと、導入のハードルの低さを整理します。

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IaC(Infrastructure as Code)入門

サーバーやネットワークの構成を「手順書」ではなく「コード」で管理するIaCについて、何が変わるのか、中小企業にとってどんな効果があるのかを整理します。

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環境差異(開発・検証・本番)を管理する

「開発環境では動いたのに本番環境で動かない」というトラブルの多くは、環境ごとの差異が原因です。開発・検証・本番の環境をなぜ分け、どう揃えておくべきかを整理します。

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シークレット・認証情報の管理

パスワードやAPIキーなどの認証情報をコードに直接書き込んでいないでしょうか。シークレット管理の基本的な考え方と、なぜそれが情報漏洩リスクに直結するのかを解説します。

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バックアップとリストア訓練

バックアップは「取っていること」よりも「戻せること」の確認が本番です。取得しているはずのバックアップが、いざという時に使えなかったという事態を防ぐための考え方を整理します。

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可観測性(オブザーバビリティ)の基本

「動いているかどうか」がわかる監視から一歩進んで、「なぜそうなっているか」を追える状態を作る可観測性の考え方を、ログ・メトリクス・トレースの3要素から解説します。

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クラウド費用の可視化とコスト最適化

クラウドサービスの請求額が、気づかないうちに膨らんでいないでしょうか。使われていないリソースへの支払いに気づく仕組みと、コストを最適化する基本的な考え方を解説します。

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保守運用計画は要件定義の段階で決めておく

運用・保守の話は、システムが完成してから考え始めるものだと思われがちです。しかし実際には、要件定義の段階で決めておかないと選べなくなる項目が多くあります。

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