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。

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。

既存システム改修では、画面上は小さな変更でも、現行調査や外部API、影響確認、試験によって作業量が大きくなることがあります。本記事では、改修費用を左右する要素と見積を比較するポイントを解説します。

システム開発会社を選ぶとき、実績一覧だけでは実際の進め方までは分かりません。担当範囲、開発体制、技術判断、属人化、外部エンジニア利用時の責任体制という5つの確認ポイントを整理します。

決済連携では、正常に支払いが完了するケースだけを設計しても十分ではありません。特に重要なのは、決済失敗と「結果を確認できない状態」を分け、取消・再実行・結果通知まで含めて状態を管理することです。本記事では、二重決済や注文・予約との不整合を防ぐための例外系設計を解説します。

既存システムの開発会社を変更するとき、ソースコードだけを渡してもすぐに開発を再開できるとは限りません。現在のバージョン、開発環境、DB・外部サービス、機密情報や権利関係まで整理することが重要です。本記事では、実際の引継ぎ経験も交えながら、別会社へ渡す前に確認したい項目と、情報不足時の進め方を解説します。

開発途中で委託先を変更するとき、「全体の8割が完成」という進捗率だけでは続きを発注できません。重要なのは、機能ごとの完成状態、テスト状況、未解決事項を整理することです。本記事では、途中案件の現在地を整理し、調査先行か残開発の見積もりへ進めるかを判断する方法を解説します。

既存Webシステムへ決済を追加するときは、単にAPIを接続するだけでは足りません。注文・予約の状態とは別に決済状態を整理し、売上確定や本人認証、カード情報の扱いまで考える必要があります。本記事では、発注前に整理・調査しておきたい決済固有のポイントを解説します。

以前の開発会社がいなくなっても、既存システムを別会社へ引き継げる場合があります。重要なのは、仕様書の量だけでなく、自社がシステムの管理権限を確保できているかです。本記事では、別会社で改修を再開するために整理したい管理主体と、引継ぎ調査の進め方を解説します。

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。

API連携を発注するとき、発注側が技術仕様をすべて理解する必要はありません。本記事では、何を実現したいのか、どのデータをいつ連携したいのかなど、事業会社が事前に整理したい7つの情報を解説します。API仕様の確認を開発会社へ任せるための考え方も紹介します。

仕様書がない既存システムでも、現在の画面やソースコード、データベース、実行環境などから調査を始められる場合があります。改修可否を判断するために最初に確認したいポイントを解説します。

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。

既存システムの改修では、新規開発とは異なる難しさがあります。仕様書がない、開発会社が分からない、影響範囲が判断できない場合でも、調査工程から整理することで安全に外注できます。