はじめに 近年、小売業界で注目を集めている「リテールテック」。少子高齢化や人手不足、非接触ニーズの高まりにより、効率化・売上向上を目的に小売テクノロジーの導入が急速に進んでいます。しかし「リテール テックって何？」「どんな効果があるの？」と疑問に思っている方も多いのではないでしょうか。 この記事では、リテール テックの意味から導入メリット、さらに実際の活用事例までをわかりやすく解説します。小売ビジネスの変革に取り残されないためにも、今こそ最新の小売テクノロジー動向を把握しておきましょう。 リテールテックとは 近年、小売業界でリテールテックとは、「Retail（小売）」と「Technology（技術）」を組み合わせた造語で、小売業界におけるテクノロジーの活用全般を指します。代表的な例としては、セルフレジやキャッシュレス決済、AIによる需要予測、IoTセンサーによる在庫管理、顔認証による入退店管理などが挙げられます。 近年では、DX（デジタルトランスフォーメーション）の流れを受けて、小売テクノロジーの導入は単なる省人化だけでなく、顧客体験（CX）向上や収益改善を目的とした戦略的活用へと発展しています。 特に注目されているのは、AIやビッグデータを活用したマーケティングや店舗運営の高度化です。 例えば、購買履歴や属性情報に基づいたパーソナライズド広告、在庫や天候をもとにした動的な価格調整など、リアルタイムかつ精度の高い意思決定が可能になります。さらに、オンラインとオフラインを融合するOMO（Online Merges with Offline）戦略とも親和性が高く、小売テクノロジーは今後の小売業を支える中核的存在として注目されています。 リテール

はじめに 企業のDX推進や業務効率化が加速する中で、近年注目されているのがローコード開発基盤「intra-mart」です。イントラマートはワークフロー管理を中心に、システム統合やアプリケーション開発を支援する国内発のプラットフォームで、20年以上の導入実績を誇ります。プログラミングの専門知識がなくても業務アプリを構築できる利便性や、既存システムとの柔軟な連携力が高く評価され、多くの企業が導入しています。また、Microsoft Power PlatformやOutSystems、kintoneといった他のローコード基盤との比較においても、導入規模や業務特化度で独自の強みを持っています。 本記事では、intra-martの基本概要から主な機能、導入メリット、他社製品との違い、さらに具体的な活用事例までをわかりやすく解説します。 intra-mart（イントラマート）とは intra-martとは、NTTデータ イントラマート社が提供する企業向けのローコード開発プラットフォームであり、ワークフロー管理やシステム統合を強力に支援する基盤です。2000年の提供開始以来、国内外7,000社以上に導入されており、業種・規模を問わず幅広い企業の業務効率化やDX推進を支えてきました。 最大の特徴は、申請・承認といった日常業務を電子化・自動化するワークフロー機能に加え、ローコード開発によって短期間で業務アプリを構築できる点です。さらにERPや会計システム、人事・販売管理といった基幹システムとも柔軟に連携でき、企業内の情報やプロセスを統合的に管理できます。加えて、社内ポータル機能を通じた情報共有やタスク管理、RPAやAIとの連携による自動化強化にも対応しており、企業全体の生産性向上に寄与します。 イントラマートは「使いやすさ」と「拡張性」を兼ね備えた国産プラットフォームとして、DXを加速させる中核的な役割を果たしているのです。 intra-martの主な機能 intra-martは、単なるワークフローシステムにとどまらず、企業の業務基盤を包括的に支えるプラットフォームです。申請・承認といった日常業務の効率化はもちろん、ローコードによる業務アプリ開発、既存システムの統合、社内ポータルとしての情報共有まで、多彩な機能を一元的に提供します。さらに近年ではAIやRPAとの連携も強化され、DX推進の中核基盤として企業のデジタル化を加速させています。 ここでは、イントラマートの代表的な機能を5つに分けて紹介します。 ワークフロー管理機能

はじめに 「2025年の崖」という言葉をご存じでしょうか？ これは経済産業省が2018年に発表したレポート『DXレポート』で警鐘を鳴らした、ITシステムと人材に関する日本企業の重大なリスクです。特に中小企業においては、IT人材の不足や老朽化したシステムの放置により、2025年以降に年間最大12兆円の経済損失が生じる可能性があるとされています。 DX（デジタル・トランスフォーメーション）が進まなければ、競争力の低下は避けられません。本記事では、「2025年の崖」とは何か、なぜ中小企業に深刻な影響を与えるのかをわかりやすく解説し、今から取るべき現実的な対策についてもご紹介します。 2025年の崖とは 「2025年の崖」とは、経済産業省が2018年に発表した『DXレポート～ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開～』において提起された、日本企業が直面するデジタル・トランスフォーメーション（DX）の危機を指す言葉です。具体的には、レガシーシステム（老朽化したITシステム）の継続利用や、IT人材の高齢化・不足により、2025年以降に深刻な経営リスクが顕在化すると警鐘を鳴らしています。 特に中小企業にとっては、DX対応が遅れることでビジネス競争力を失い、年間最大12兆円の経済損失が生じる可能性も示されています。「2025年の崖」は、単なるITの話ではなく、経営全体に直結する深刻な課題なのです。 「2025年の崖」の定義と背景 「2025年の崖」という概念は、経済産業省が2018年に公表したDXレポートに基づいています。同レポートでは、日本企業の多くが老朽化したレガシーシステムに依存しており、これがDXの大きな障壁となっていると指摘されました。 さらに、IT人材の約6割が2025年までに退職期を迎えると予測されており、人材の確保や技術継承が困難になることで、システムの維持や刷新が不可能になるリスクも高まっています。このまま対応を先送りすれば、2025年以降、年間で最大12兆円の経済損失が発生すると推計されており、企業にとっては極めて深刻な経営課題となっています。 「2025年の崖」は、IT部門だけでなく、経営層全体が自らの問題として認識し、早期にDXを進めなければ回避できない現実的な危機なのです。 ※ 出典：https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/pdf/20180907_01.pdf なぜ「崖」と呼ばれるのか？

はじめに システム開発やソフトウェア制作を外注する際、「ニアショア開発」と「オフショア開発」のどちらを選ぶべきか迷う企業は少なくありません。コスト削減やリソース確保といった目的を持つ一方で、言語・文化・時差などの課題も考慮する必要があります。 オフショアとニアショアでは、外注先の場所だけでなく、品質・対応スピード・コミュニケーションの取りやすさなど、多くの違いがあります。 本記事では、両者の特徴やメリット・デメリットを比較し、自社にとってどちらが最適なのかを判断するためのポイントを解説します。開発パートナー選定に悩む方にとって、実践的な指針となる内容です。 ニアショアとオフショア比較 システム開発の外注先として注目される「ニアショア開発」と「オフショア開発」。どちらも社内リソースを補完し、コスト削減や開発スピード向上を図る手段として有効ですが、それぞれに特徴や課題が異なります。国内外を問わず適切なパートナーを選ぶには、両者の違いを正しく理解しておくことが不可欠です。 ここでは、オフショアとニアショアの基本的な定義と、主な違いについて整理してご紹介します。 ニアショアとは ニアショアとは、自社と同じ国内にある別地域、主に地方都市や郊外に開発業務を委託する手法です。東京や大阪などの都市圏企業が、九州・北海道・四国などの地方のIT企業に業務を依頼するケースが一般的です。 日本国内であるため、言語や文化、商習慣の違いによるコミュニケーションの壁がほとんどなく、プロジェクト管理や進行もスムーズです。また、時差がなく即時対応がしやすいこともメリットの一つです。 一方で、オフショアと比較すると人件費の削減効果は小さく、費用面でのインパクトは限定的になる傾向があります。国内リソースを活用したい企業や、品質・信頼性を重視する場合に適しています。 オフショアとは オフショアとは、開発業務を海外の企業に委託するアウトソーシング手法です。ベトナム、インド、フィリピン、バングラデシュなどの新興国が主な委託先として選ばれています。最大の魅力は人件費の安さで、国内に比べて開発コストを大幅に削減できる可能性があります。 また、近年は海外のエンジニアの技術力や英語対応力も向上しており、優秀な人材を確保しやすい点もメリットです。ただし、言語や文化、時差の違いによりコミュニケーションの難易度が高くなるリスクもあります。円滑な進行のためには、オフショア開発に特化したマネジメント体制が求められます。

はじめに 近年、生成AIの進化は目覚ましく、文章だけでなく高精度な画像をAIが生み出す時代が到来しています。中でも注目を集めているのが、Google DeepMindが開発した最新の画像生成モデル「Imagen 4（イマジェン・フォー）」です。Imagenシリーズは、テキストから高解像度かつ写実的な画像を生成するAIとして知られており、その第4世代であるImagen 4は、従来モデルと比較してさらに高度な描写力とコントロール性を備えています。 本記事では、「Imagen 4とは何か？」という基本から、実際の使い方、利用料金、そしてビジネスやクリエイティブ業界での具体的な活用事例をわかりやすく紹介します。画像生成AIを業務に活用したい方や、他の生成系モデルとの違いを知りたい方は、ぜひ最後までご覧ください。 Imagen 4とは？ Imagen 4とは、Google DeepMindが開発した最新の画像生成AIで、テキストから高品質な画像を生成する「テキスト・トゥ・イメージ（Text-to-Image）」モデルです。 Imagenシリーズは、自然言語理解力の高さと、現実に近いビジュアル描写能力に定評があり、DALL·EやMidjourneyと並ぶ次世代の画像生成ツールとして注目を集めています。第4世代となるImagen 4は、より精密な構図制御、多言語対応、細部表現力の向上などが特徴で、クリエイティブ分野だけでなく、ビジネス・教育・研究など幅広い用途での実装が期待されています。