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「レガシーの壁を、AIで越える|HBLAB Migration Assessment Service」ウェビナーにご参加いただきありがとうございました

2026年6月4日に開催されたウェビナー「レガシーの壁を、AIで越える|HBLAB Migration Assessment Service」は、SIer、ITベンダー、開発会社を中心に、レガシーシステムの移行・刷新に関心をお持ちの皆様にご参加いただき、盛況のうちに終了いたしました。 ご参加いただいた皆様に、心より御礼申し上げます。 ウェビナー概要 本ウェビナーでは、レガシーシステム移行において重要となる「アセスメント」に焦点を当て、AIを活用して現行システムの構造、依存関係、業務ロジック、リスクを可視化する方法についてご紹介しました。 レガシーシステムの移行では、いきなり開発やコード変換に進むのではなく、まず現行システムの状態を正しく把握することが重要です。仕様書や設計書が十分に残っていないケース、業務ロジックがブラックボックス化しているケース、長年の改修によって依存関係が複雑化しているケースでは、移行前のアセスメントがプロジェクト全体の成否に大きく関わります。 HBLABは、こうした課題に対して、AIを活用したソースコード解析、構造分析、リスク整理、移行優先度の可視化を行う「HBLAB Migration Assessment Service」を紹介しました。 ウェビナーで議論された主なポイント ウェビナーでは、以下のテーマを中心に解説を行いました。 […]

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Hblab Japan、創立11周年に向けたGala Partyを開催

HBLAB Japan、創立11周年に向けたGala Partyを開催

HBLAB創立11周年を記念し、HBLAB Japanはこのたび、日本拠点のメンバーが集うGala Partyを開催しました。 今回のイベントは、HBLAB全体の11周年をともに祝う機会であると同時に、日本拠点のメンバーがこれまでの歩みを振り返り、今後の成長に向けて交流を深める場となりました。また、新たにHBLAB Japanへ加わったメンバーを迎え、チームとしての一体感をさらに高める機会にもなりました。 日本拠点メンバーのつながりを深める機会に HBLAB Japanは、日本市場において、AI、ソフトウェア開発、DX支援を中心に、お客様の課題解決と事業成長を支援しています。その活動を支えているのは、一人ひとりの専門性、誠実な姿勢、そしてチームとして共に前へ進む力です。 今回のGala Partyでは、日々の業務を離れてメンバー同士が交流し、互いの取り組みや想いを共有することで、日本拠点としての結束を改めて確認する時間となりました。 HBLABらしい文化を再確認 HBLABが大切にしている姿勢は、全力で働き、全力で楽しみ、大きな夢を描くことです。 この姿勢は、日本市場においてお客様と向き合う日々の業務にも、チームとして挑戦を続ける文化にも息づいています。今回のイベントを通じて、HBLAB Japanのメンバーは、HBLABらしい価値観を改めて共有し、次の成長に向けた意識を高めました。

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レガシーの壁を、AIで越える|HBLAB Migration Assessment Service

【ウェビナー参加者限定・5社】無料マイグレーションアセスメント 本ウェビナーにお申し込みいただいた企業様の中から、先着5社に限り、HBLABコンサルタントによる無料マイグレーションアセスメントをご提供します。 御社のソースコードをHBLABが直接解析 複雑度、依存関係、リスク、移行優先度をレポート化 マイグレーション戦略、移行ロードマップ、工数見積もりを含む6点のドキュメント一式をご提供 移行対象範囲やリスクを事前に把握することで、手戻りやコスト増を抑えた現実的なマイグレーション計画の検討につなげていただけます。 エンドユーザー企業様: 御社のシステムの現状を把握し、移行計画の第一歩に。  SIer・開発会社様: お客様のシステムを診断し、提案資料にそのままご活用いただけます。 【5社限定】無料アセスメント付きウェビナーに申し込む 本ウェビナーについて レガシーシステム移行で重要なのは、いきなり開発やコード変換に進むことではなく、まず現行システムの構造、依存関係、業務ロジック、リスクを正しく把握することです。 エンドユーザー企業の方には、ブラックボックス化したシステムを可視化し、何から移行すべきかを判断するための考え方をご紹介します。

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Hblab、TelemaxおよびAutostradaと了解覚書(Mou)を締結

HBLAB、TelemaxおよびAutostradaと了解覚書(MOU)を締結、ソフトウェア開発およびAI分野での協業を拡大

2026年3月30日、HBLABは、重要なパートナーであるTelemax様およびAutostrada様と了解覚書(MOU)を締結しました。今回の締結は、ソフトウェア開発およびAI技術分野におけるHBLABの国際協業において、新たな一歩を示すものです。 Autostradaとのソフトウェア開発における協業を継続 Autostrada様との協業において、HBLABは引き続きIT Development Partnerとしての役割を担い、経験豊富なITエンジニアチームと最適な技術リソースを提供することで、Autostrada様のソフトウェア開発および自動車制御システムの統合を支援してまいります。 今回の協業は、HBLABの大規模なエンジニア体制、自動車ソフトウェア分野における知見、そしてベトナムのITアウトソーシングにおけるコスト競争力を活かし、双方にとって新たな成長機会をもたらすものでもあります。 Autostrada様が継続してHBLABをソフトウェア開発パートナーとして選定してくださっていることは、HBLABの技術力、サービス品質、そして高度な技術プロジェクトにおいて長期的に伴走できる体制に対する信頼の表れです。 Telemaxとの戦略的パートナーシップを拡大 Telemax様との今回のMOUは、両社の協力関係がComprehensive Strategic Partnershipへと発展する重要な節目となりました。 これまでのMOUと比べ、新たな協業範囲は、HBLABが引き続きTelemax様のソフトウェア開発パートナーを務めることにとどまらず、より戦略的な方向へと広がっています。今後は、車両管理分野における革新的なAIアプリケーションの共同研究・共同開発にも取り組んでまいります。 両社は、AIを活用した次世代フリートマネジメントソリューションの開発を通じて、運用効率の向上、管理の最適化、そして今後のフリートマネジメント分野における新たな価値創出を目指します。 さらにHBLABとTelemax様は、ソフトウェア開発、クラウドインフラ管理、開発生産性の向上、AIによるプロジェクト管理の最適化など、さまざまな領域において最新のAI技術の検証と活用も進めてまいります。

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Power BiとExcelとGoogleスプレッドシート

Power BIとExcelとGoogleスプレッドシートのビジネスに最適な4つの選び方について徹底比較

初めに 近年ではデータ分析ツールの普及があらゆる業界で急速に進んでおり、企業においてデータ活用の取り組みが始まっています。 その中でPower BIとExcelとGoogleスプレッドシートが多くのビジネスシーンにおいて利用され続けています。Power BIは、複雑なデータを視覚的に表現するための多様なグラフやチャートを提供するBIツールです。企業は膨大なデータを効率的に分析し、迅速な意思決定を行うことで、業務効率や顧客満足度の向上を図っています。 しかし、自社で3つのツールの中から選ぶには、利用目的の合ったツールを導入することが重要です。 自社でツールを導入するとき、「データ分析や表計算ソフトを使う機会があってPower  BIとExcel・Googleスプレッドシートのどちらを導入すればいいのか分からない」と感じている方もいるのではないでしょうか。 関数の計算やグラフの視覚化などといった基本的な機能は共通ですが、3つのツールにはそれぞれ特化している機能があります。現場でデータ集計とデータ分析を行いたいがどのツールが合っているか知りたい方や選び方について解説します。 本記事では、Power BIとExcelとGoogle スプレッドシートの中でどれがビジネスに最適か、徹底比較しながら詳しくご紹介していきます。 Power BIとは

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Power Bi

Power BIの導入事例10選と効果について徹底解説

初めに Power BIとは、社内のデータを収集・加工・分析し、レポートを作成して共有するためのビジネスインテリジェンスツールです。 Power BIはPower AppsやPower Automationを種類として、Microsoft社が提供する自動化サービスで、業務プロセスをシンプルにするためのツールです。 近年では、経営戦略や財務分析だけでなく、製品の異常検知や顧客分析などにも活用されています。 特にマーケティング業界では、複数の店舗の情報を一元管理し、店舗ごとの売上分析に活用することができます。 売上分析ができれば、地域向けのキャンペーンやデータに基づき多角的な視点でマーケティングが行えます。 しかし、企業では、Excel等で社内に散在されているデータがどこにあるのか分からない方などの課題を抱えた方が多いはずです。 そこで、Power BIであれば、社内外のさまざまなデータを統合でき、データの集計から分析までをグラフなどに視覚化することができます。 Power

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Power BIとは?具体的な機能と活用事例を解説

初めに Power BIとは、大量のデータをリアルタイムで分析し、データを視覚的に作成することができるツールです。 自社で大量に管理されているデータを可視化したいけど、どのBIツールを選べばいいのか分からないという方は多いはずです。 そこで、Power BIであれば、大量のデータを視覚的に解析し、経営陣の意思決定をサポートすることができます。 Power BIはチャートやグラフなどのさまざまな要素を用いて、データを見やすい形にすることが可能です。 しかし、Power BIは機能面が優れている半面、具体的な機能や活用事例について気になるはずです。 本記事では、Power BIとは?具体的な機能と活用事例について詳しくご紹介していきます。 そもそもPower BIとは

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ソフトウェアテスト種類

プログラミングにおけるソフトウェアテスト種類6選を徹底解説

はじめに ソフトウェア開発において、テストは、アプリケーションの品質と安定性を確保するために欠かせないプロセスです。プログラミングにおけるテストは、開発者がバグを発見し、ソースコードを最適化し、ソフトウェアが期待通りに動作することを保証する役割を果たします。 ソフトウェアテストとは? ソフトウェアテスト(software testing)とは、ソフトウェアが正しく動作し、要件を満たし、エラーがないことを検証および確認するプロセスです。ソフトウェアテストの主な目的は、製品がエンドユーザーにリリースされる前にバグを発見し、ソフトウェアの品質と信頼性を確保することです。 プログラミングにおけるソフトウェアテスト種類 ソフトウェア開発の目的や段階に応じて、さまざまなソフトウェアテストの種類が存在します。以下に、基本的で一般的なソフトウェアテストの種類ノ6選を紹介します。 1. Unit Testing(ユニットテスト / 単体テスト) ユニットテストは、関数やメソッドなど、ソースコードの最小単位を対象としたソフトウェアテストです。各コード単位が正しく動作するかを確認します。JavaではJUnit、.NETではNUnit、Pythonではpytestなどのツールが一般的です。ユニットテストは、開発者がコードを書く過程で実施されます。 2.

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DWHとBIの違いとは?導入する際のポイントと特徴・ユースケースについて解説

はじめに 今年では、ビッグデータの活用やデータドリブン経営というキーワードが、あらゆる業界で語られるようになりました。企業活動では、売上データや顧客情報、Webアクセスログなど多くのデータが日々利用されています。 その中で注目されているのが、データを無視する「DWH(データウェアハウス)」と、データを分析・セキュリティ化する「BI(ビジネスインテリジェンス)」です。 この記事では、DWHとBIの違いと、導入する際のポイント・特徴・ユースケースについてそれぞれご紹介します。 DWH(データウェアハウス)とは DWH(データウェアハウス)とは、企業内の様々なシステムからデータを監視し、時系列に沿って監視・統合データベースするものです。 例えば、営業情報や顧客データ・取引履歴などの情報を一元的に管理し、経営判断の根拠となる分析を検討します。DWH内のデータは分析しやすい形にまとめられており、BIツールをはじめとしたツールと直接連携するより、使いやすい状態で分析可能です。 DWHによって、中小企業でも、簡単にデータの保管活用や基礎を築くことができます。 BI(ビジネスインテリジェンス)とは BI(ビジネスインテリジェンス)とは、企業が保有するさまざまなデータを収集・分析・流動化して、経営や業務効率化などに並行する手法です。最近では、クラウドサービスやAI分析と組み合わせたBIツールの活用も進んでおり、多くの企業で導入が進んでいます。 具体的な機能としては、売上や在庫の推移を瞬時に理解できるダッシュボードや、ドリルダウンなどが代表的です。これまでは専門的な統計知識を持った人しかいなかったデータ分析を、現場の担当者がマウス操作だけで直感的にわかるようになります。 DWHとBIの違いを比較 DWHはデータを一時・管理する「データ基盤」、BIはそのデータを分析・静か化して意思決定に活用する「分析ツール」です。DWH(データウェアハウス)とBIは、どちらも特徴的なデータ活用に関わる仕組みですが、役割が異なります。 DWH(データウェアハウス)

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データ分析プラットフォームとは

データ分析プラットフォームとは?導入メリット、特徴、8つの構築のステップ

はじめに 近年では、多様なデータが存在する現代では、データの収集から加工・分析の一連のプロセスが重要になっています。データには文字や音声・画像・位置情報など、私たちの身の回りには多種多様なデータが存在しています。 データ分析プラットフォームとは、組織が持つ膨大なデータを適切に蓄積から加工・分析できるようにする、データ活用の基盤のことです。 データ分析プラットフォームは、さまざまなデータを収集→統合/管理→加工→可視化→分析→活用するための流れで分析します。この基盤は、企業や組織がデータを効率的に利用し、意思決定をサポートするために不可欠なものです。 しかし、企業で自社の競争力を高めるためにデータやAIをビジネスに活かしていきたいと考えている企業は多いですが、実際にツールやプラットフォームの活用まで至っている企業はまだまだ少ないのが課題です。 現代のIT技術が著しい時代において、大量のデータを市場環境の分析や顧客ニーズの把握などに活かしていくことは、企業にとって自社製品・サービスの改善への課題となっています。 自社でデータ分析プラットフォームを利用する上での業務でのメリットや特徴などを詳しくご紹介していきます。ここからは、データ分析プラットフォームの特徴と8つの構築のステップについて詳しくご紹介していきます。 データ分析プラットフォームとは データ分析プラットフォームとは、ビジネスに関連するさまざまなデータを統合し、分析できる状態にするシステムのことです。企業では日々、顧客情報や売上データなどといったさまざまなデータを管理しています。 しかし、データベースに取り扱うデータ量の増加に伴って、データの時系列や送受信履歴などが散在しがちです。このような課題を解決するためにデータ分析プラットフォームを活用すると、個々のデータを必要に応じて迅速に必要なものを探しやすい状態で管理ができるようになります。 これまで散在されていた膨大なデータはデータ分析プラットフォームであれば、まとめて統合し、現場部門が速やかにデータを活用できるよう整備できます。データを分析するとき、単なるデータストレージのデータではなく、グラフやチャートに起こすことでより明確な決断が可能となります。 このようにデータ分析プラットフォームは、企業が抱える膨大なデータの統合から管理・分析を行い、さまざまなデータソースの情報を一元管理することによってより迅速なデータ分析ができるのがポイントです。 データ分析プラットフォームの導入メリット データ分析プラットフォームは、組織の情報活用をサポートする重要な基盤です。

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