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AI活用・開発・プロジェクトマネジメントに関する知見をお届けします。
AI活用【2026年最新】ビジネスを加速させるLLM（大規模言語モデル）の選び方OpenAI・Claude・Llamaなど代表的なLLMの特性とコスト感を比較し、自社に最適なモデルを選ぶ基準を解説。データの機密性や処理の性質から逆算する選定の考え方を紹介します。
AI活用AI導入の投資対効果（ROI）を算出する方法：稟議書に通る「数字」の作り方AI導入の稟議が通らない理由と、稟議書に通る投資対効果（ROI）の算出ロジックを解説。コストと削減効果を数式で分解し、経営陣を納得させる具体的な計算例を紹介します。
AI活用「あの資料、どこにありますか？」を撲滅する。社内データ特化型AI（RAG）が、組織の『忘却コスト』をゼロにする理由
AI活用流行りの「生成AI」で何ができる？自社のビジネスに直結するアイデアの出し方
AI活用AIベンダー選びで失敗しないためのチェックリスト5選AI開発のベンダー選びで失敗しないための5つのチェックリストを公開。PoCのゴール設定、技術選定の妥当性、開発体制の透明性、納品後の精度維持まで発注側が確認すべき視点を整理します。
AI活用コストを抑えて最大の効果を出す！部分最適から始めるAI・LLM活用術全体最適を狙って失敗するより、コストを押えた部分最適のAI活用が中小企業には有効です。カスタマーサポートや書類チェックなど即効性のあるスモールスタート事例3選を紹介します。
AI活用【IT知識ゼロでも安心】「AI導入って難しそう…」と悩む中小企業経営者へ。ビジネスの課題に寄り添う「伴走型」開発のススメIT知識がなくても安心して進められる「伴走型」システム開発とは。KPI設定からスモールスタートまで、PonTech Labの丁寧なヒアリング体制を中小企業経営者向けに紹介します。
AI活用【DX担当者必見】生成AI導入で業務効率を3倍にするための「正しいステップ」生成AI導入で業務効率を3倍にする4つのステップを解説。セキュアな環境構築からユースケース選定、プロンプトの共有化、評価制度のアップデートまでDX担当者向けに整理します。
開発ノウハウExcel VBAをPythonへ移行すべきか？判断基準と失敗しない進め方
開発ノウハウAI開発における「アジャイル開発」の重要性：なぜウォーターフォールでは失敗するのかAI開発でウォーターフォール型が失敗しやすい3つの理由と、小さく作って早く検証するアジャイル開発の進め方を解説。業務課題の明確化からプロトタイプ検証までの実践ステップを紹介します。
開発ノウハウクライアントの期待を超える。「要件定義」の超実践マニュアル要件定義はヒアリング内容をまとめる作業ではありません。業務フロー・意思決定ポイント・成果指標を深掘りし、クライアントも気づいていない潜在ニーズを引き出すPonTech Lab流の実践手法を解説します。
開発ノウハウローコード/ノーコード×AI開発：早く、安く、高機能なプロトタイプを作る技術フルスクラッチにこだわらず、StreamlitなどのローコードツールとAI APIを組み合わせてPoCを最速で回す開発手法を解説。スピードとコストを両立するプロトタイピングの考え方を紹介します。