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LINE構築・システム開発・AI導入の現場で、実際によくいただく質問やツール選定の考え方を、 構築・運用を手がける立場から解説します。
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AI導入 2026.09.099

AI導入の効果をどう測るか — 「入れたのに変わらない」を避ける指標の決め方

「AIを導入して数か月経つが、結局どれだけ良くなったのか説明できない」——この行き詰まりは効果がないからではなく、何を良くしたかったのかを決めずに使い始めたために、効果を見る場所が定まっていないことから生まれます。この記事では、効果を見る指標を時間・量・やり直し・使われ方の4つに分け、何を見るか・どう集めるか・向いている業務を対比した早見表を軸に、「入れたのに変わらない」と感じる三つの理由(導入前を記録していない・効果が個人の中で閉じている・期待した効果と出た効果が違う種類だった)、4つの指標それぞれの選び方と測り方の具体(時間は着手から業務完了までで見る・未処理が溜まる業務では量に効果が出る・やり直しの増減は原因の手がかりになる・展開初期はまず使われ方を見る)、記録が残っていないときに今のやり方を数回分だけ計って比べる相手を作る方法と時期の揃え方、属人化のゆるみや品質のばらつきといった数字にしづらい効果を対応できる人の数・差し戻し回数などに置き換える考え方、測る対象を絞る5つのチェックポイントと5段階の進め方、そして「全社平均で見れば分かる」「削減時間を人件費に換算すれば説明できる」「効果が出ないならAIが合わなかった」「正確に測る仕組みを作ってから始めたい」という誤解を、AI活用と受託開発を手がけるCoconutWorksが費用や削減率の数字を出さずに整理します。

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システム開発 2026.09.079

既存の業務システムにAIを後付けするときの考え方 — どこから手を付けるか、何を確認するか

「今使っているシステムはそのままに、AIだけ足せないか」——この問いに社内で答えを出しづらいのは、AIの性能を評価する問題ではなく、既存システムのどこに接点を作るかという設計の問題だからです。この記事では、AIの後付けを外側で使う・読み取り連携・書き戻し連携・画面に組み込むの4つに分け、既存システムへの手入れの度合いと向いている状況を対比した早見表を軸に、話が進まなくなる二つの理由(いきなり改修の話になる・減らしたい時間がシステムの前後にあることに気づいていない)、4つの入り方それぞれの具体的な場面と判断どころ(読むだけなら事故が起きない・書き戻しでは人の確認を挟むかを業務の性質で決める・画面への組み込みは改修できる前提が要る)、実務上の分かれ目である「データを取り出せるか」とCSV出力・API・データベース参照・定期ファイル連携・画面操作自動化という経路ごとの確認点、迷ったときの5つのチェックポイントと手作業で試してから仕組みにする進め方の順序、そして「作り直しが必要」「全体を読ませれば良い提案が返る」「一度作れば手離れする」「一番大きい業務から手を付けたい」という誤解を、受託開発とAI活用を手がけるCoconutWorksが費用の数字を出さずに整理します。

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LINE構築 2026.09.049

LINE公式アカウントで何を配信するか — 続かなくなる前に決めておく配信設計

LINE公式アカウントを開設してリッチメニューまで整えたのに、数週間で「今月は何を送ろう」で手が止まり、気づけば最後の配信が数か月前——構築より配信のほうが続かないというのは多くの会社で起きています。原因はネタの引き出しの少なさより、何を・誰に・どのくらいの間隔で送るかを決めないまま毎回その都度考えていることにあります。この記事では、配信内容をお知らせ型・役立つ情報型・オファー型・自動配信型の4タイプに分けた早見表を軸に、配信が止まる三つのつまずき(毎回ゼロから考えている・効果が見えず優先度が下がる・担当が一人に貼り付いている)、年間カレンダーとよく聞かれる質問から材料を棚卸しする方法、「週何回が正解か」ではなく半年続けられる本数から決める頻度の考え方とブロックを恐れて止まる罠、一斉配信・セグメント配信・自動配信の使い分け(分類は送らない線を引くために足す)、目的地を1つ決めるところから月単位の振り返りまでの6段階の進め方、そして「友だちを増やしてから内容を考える」「特典を付けないと読まれない」「1通にまとめて詰め込む」「ブロックされたら失敗」という誤解と失敗パターンを、LINE構築・運用代行を手がけるCoconutWorksが費用の数字を出さずに整理します。

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AI導入 2026.09.029

Claude Code導入支援とは何をしてくれるのか — 依頼できる範囲と支援会社の選び方

「Claude Codeを社内で使えるようにしたい」と調べると導入支援というサービスが並びますが、その中身は会社によって大きく異なり、半日の研修を指すこともあれば環境設定から社内ルールづくり、業務に合わせた作り込みまでを含むこともあります。この記事では、導入支援に含まれうる作業を環境と権限の整備・対象業務の選定・社内ルールづくり・使い方の習得と定着・自社仕様の作り込みの5領域に分けた早見表を軸に、支援の中身が会社ごとに違う理由(支援会社の出自の違いと、依頼する側の状況の幅)、問い合わせの最初に伝えるべき現在地の4点、権限設計を後回しにすると人数を増やした段階で問題が表面化すること、対象業務を選ぶ3つの手がかりと支援会社に任せきれないルールづくりの判断、短期研修と伴走型の性格の違いと終わり方を先に決める意味、作り込みまで頼むと依頼が開発案件に近づくこと、支援会社を選ぶ5つの確認観点、依頼範囲を絞る5段階の順序、そして「導入すれば開発が自動的に速くなる」「研修を受ければ定着する」「エンジニアがいない会社には向かない」という誤解を、AI活用と受託開発を手がけるCoconutWorksが費用の数字を出さずに整理します。

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システム開発 2026.08.319

仕様書のない既存システムをどう引き継ぐか — 現状把握とドキュメント化の進め方

長く使っている業務システムについて「動いてはいるが、中身を説明できる人が社内にいない」——担当者の退職や開発元との契約終了、改修の積み重ねで資料と実物がずれることで、多くの会社がこの状態に行き着きます。抜け出す入口は作り直しの検討ではなく現状把握と引き継ぎです。この記事では、引き継ぎを「資産と環境の洗い出し→使われ方の確認→中身の読み解き→記録→次の一手の判断」の5段階に分けた早見表を軸に、仕様が失われる二つの経路(改修が資料に反映されない・知識が人に貼り付いたまま)、コードより先に確認したいソース/サーバー/ドメイン/データベース/外部連携/運用ルールの一覧化と名義の確認、業務側ヒアリングで月次・年次など頻度の低い処理を取りこぼさない聞き方、AIによるコード解読で変わりやすい部分(構造の見取り図・データの一覧化)と変わりにくい部分(なぜその処理なのかという業務背景)、更新されない資料を作らないためのドキュメント範囲の絞り方、迷ったときのチェックポイントと進め方の順序、そして「ソースさえ受け取れば終わり」「分からないなら作り直したほうが早い」といった誤解を、受託開発を手がけるCoconutWorksが費用の数字を出さずに整理します。

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Web制作 2026.08.289

ホームページ制作会社の選び方 — 相見積もりの進め方と、丸投げにしないための役割分担

ホームページを外注しようと決めて検索しても、制作会社はどこも「実績多数」「集客に強い」と並び、何を基準に絞るか分からなくなりがちです。選びにくさの原因は会社の数ではなく、制作会社ごとに得意な領域と引き受ける仕事の範囲が違うこと——性質の違う相手を同じ土俵で比べようとするから決め手が見つからなくなります。この記事では、制作会社を総合制作会社・デザイン重視・個人少人数・システム開発も手がける会社・テンプレート型の5タイプに分けた早見表を軸に、横並びで比べられない理由(担当工程の違いで金額も進め方も揃わない)、候補の集め方と実績ページの見方(件数より担当範囲)、相見積もりで全社に同じ材料を渡す進め方、「丸投げ」がうまくいかない理由と発注側に残る役割(原稿の停滞・終盤の意見噴出という失敗パターン)、迷ったときのチェックポイントと進め方の順序、そして「安く作って後から直す」「大手なら間違いない」「見た目がきれいな会社が良い会社」という誤解を、Web制作を手がけるCoconutWorksが数値を出さずに発注側の目線で整理します。

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AI導入 2026.08.249

AIコーディングを使う開発会社に頼むと何が変わるのか — 発注側が見るべき点と、期待できること・できないこと

「AIコーディングを活用しています」「Claude Code等のAIツールで開発します」と掲げる開発会社が増えました。発注を検討する側は安くなるのか・速くなるのか・品質は落ちないのかが気になる一方、宣伝の言葉だけでは自社の依頼にとって何が良くなるのか判断しづらいものです。この記事では、実装や既存コード解読の「手を動かす速さ」は変わりやすく、何を作るかを決める工程や品質を担保する工程は変わりにくい、という整理を軸に、発注側の目線で「実際に変わること・変わらないこと」を具体的な場面とともに解説。AIが全部自動で作るわけではないという前提、たたき台を早く出して認識を合わせやすくなる・仕様不明の既存システムを読み解きやすくなるといった利点、「使うから半額」「テストは不要」「曖昧でも汲み取ってくれる」といったよくある誤解、そして発注前に確認したいチェックポイント(どの工程で使い人がどこを確認するか・預けた情報やソースの扱い・品質担保の仕組み・成果物の所有権)を、AIを活用した開発を手がけるCoconutWorksが数値を出さずに整理します。

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