社内DBや社内文書を生成AIから使う場合、RAGを導入するだけでは安全とはいえません。認証・認可をバックエンドで行い、必要な情報だけをLLMへ渡す境界設計が重要です。本記事では、RAG、読み取り専用API、Text-to-SQLをどう使い分けるかを整理します。

顧客案件で生成AI機能が必要になっても、AI APIの呼び出しだけを外注すると責任範囲が曖昧になりがちです。請負で切り出せる範囲、準委任から始めるべき範囲、プロンプト保守・API課金・検収条件まで決める必要があります。本記事ではSIer・開発会社向けに、生成AI案件の外注条件を整理します。

ChatGPTを業務で使うことと、生成AIを既存システムへ組み込むことは同じではありません。違いは、人が業務データとAIの間を橋渡しするか、システムが担うかにあります。本記事では、API連携で増える設計項目と、組込みを検討すべきタイミングを解説します。

kintoneのデータが増えたからといって、すぐ外部システムへ移す必要はありません。重要なのは、API回数や処理時間、変更影響、失敗時の復旧など、運用上の兆候です。本記事では、kintoneを残しながら一部処理を外部バックエンドへ分けるタイミングを解説します。

kintone導入支援会社とバックエンド担当で外部連携案件を分担するとき、重要なのは両社の境界にある連携仕様です。フィールド対応、APIトークン、エラー復旧、アプリ設定変更時の確認まで共同管理することで責任を明確にできます。本記事では、kintone固有の仕組みを踏まえた役割分担を解説します。

AWSを使うWebシステムでは、「アプリは開発会社、AWSはインフラ担当」と分けるだけでは十分ではありません。デプロイ、IAM、DB変更、監視、障害対応など、両者の接続点を具体化することが重要です。本記事では、AWS案件でアプリ開発会社とインフラ担当の範囲を整理するポイントを解説します。

kintoneと基幹システムを連携するとき、「顧客情報は基幹が正」と決めるだけでは足りない場合があります。本記事では、項目ごとの管理主体から同期方向・タイミングを決める考え方を解説します。差分同期や障害時の再実行についても紹介します。

kintoneは現場主体で業務改善を進められる便利なプラットフォームです。一方、外部サービス連携や複雑な業務処理は、外部バックエンドへ切り出した方が運用しやすい場合があります。本記事では、kintoneと外部システムの役割分担や、現状整理から拡張を進める方法を解説します。