ソフトウェア開発におけるAI活用とは？開発生産性を高める手法・ツールを徹底解説
ソフトウェア開発のAI活用を開発生産性の視点で解説。AI駆動開発・仕様駆動開発などの手法、主要なAIコーディングツール、導入ステップと注意点を整理しました。
ソフトウェア開発におけるAI活用とは？開発生産性を高める手法・ツールを徹底解説 続きを読む
レガシーシステムのリスク、先延ばしのコスト、そして刷新すべき時期
レガシーシステムは経過年数で定義されるものではありません。次の3つの兆候で定義されます。中身を全体として理解している人がもういない、変更にかかるコストがシステムが生み出す価値を上回るペースで増えていく、そして新しいシステムやデータとつながらない——この3点です。 刷新が必要になる時期は、システムが壊れたときではありません。多くの老朽化したシステムは、最後の日まで安定して動き続けます。その時期は、3本の曲線が交差したときに訪れます。保守コストが上がり、保守できる人の数が減り、サポート終了（EOL）の期限が近づく、という3本です。 本記事は、レガシーシステムをどう移行するかを論じるものではありません。その前段にある問い——自社の既存システムは本当に「問題」なのか、問題であるならどれほど緊急なのか——にお答えします。自社のレガシーシステムを自己評価するための測定可能な4つのシグナル、ブラックボックス化の度合いを確かめるチェックリスト、そして経営層に上げる際に課題を財務の言葉で表現する方法をお持ち帰りいただけます。 お忙しい方向けの要約: 見分けるための3つの兆候 — 判断のための4つの定量シグナル — そして1つの原則。先延ばしはコストを据え置きにしません。先延ばしは対象範囲を膨らませます。 レガシーシステムとは？年数ではなく「症状」で定義する 「システムは何年経つとレガシーシステムと見なされるのか」という問いは、そもそも立て方が誤っています。実際のコンサルティングの現場では、18年稼働していながら極めて健全に運用されているシステムもあれば、納品から3年で、業界の文献が「レガシー」と呼ぶ状態にちょうど陥ってしまったシステムもあります。 レガシーシステムを見分ける3つの兆候 ツールを使わず、いますぐ使える見分け方です。 理解できない
レガシーシステムのリスク、先延ばしのコスト、そして刷新すべき時期 続きを読む
System Modernization：レガシーシステムから発展の基盤へ
System Modernizationとは、言語・アーキテクチャ・データ・運用プロセスのいずれかが古くなったシステムを、新しい技術基盤のもとで開発・連携・拡張を続けられる状態へと移行させるプロセスです。「システムを書き直す」ことと異なるのは、Modernizationが、現在稼働中の資産——ソースコード、業務ロジック、データ、そして長年にわたって運用されてきた業務フロー——を起点とする点にあります。System Modernizationの目的は、新しいシステムを手に入れることではありません。企業が引き続き理解・修正・拡張でき、データやAIとも連携できるシステムを保有し続けることです。本記事では、実際のプロジェクトが通る順序どおりに、System Modernizationの全体ロードマップを解説します。レガシーシステムの問題を認識する → Assessment・リバースエンジニアリング → アプローチの選定 → AI × Migration → テスト・QC
System Modernization：レガシーシステムから発展の基盤へ 続きを読む
株式会社エイチビーラボジャパン、システム移行の新ソリューション「Modernization Solution（Migurei AI Inside）」を提供開始
HBLAB Modernization Solution（Migurei AI Inside）: Unblock the Blackbox — ブラックボックス化したシステムを解き明かし、安全な移行へ。 「ブラックボックスになるシステムの中身が分からない」「移行のコストが読めない」——長年運用してきた既存システムは、いまや事業継続のリスクになっています。HBLABのMigration Solutionは、独自AIツール「Migurei AI Inside」で既存システムを読み解き（Unblock
株式会社エイチビーラボジャパン、システム移行の新ソリューション「Modernization Solution（Migurei AI Inside）」を提供開始 続きを読む
オフィス移転のお知らせ
HBLABは、2026年8月3日（月）より、東京オフィスを下記の新住所へ移転し、業務を開始いたしますのでお知らせいたします。 新オフィス情報 住所：〒105-0012 東京都港区芝大門1丁目3番4号 グランファースト芝大門 6階 最寄り駅 都営浅草線・都営大江戸線「大門駅」より徒歩4分 都営三田線「御成門駅」より徒歩5分 JR・東京モノレール「浜松町駅」より徒歩8分 今回のオフィス移転は、日本市場における事業拡大および人員体制の強化に伴うものであり、HBLABのさらなる成長に向けた新たな一歩となります。また、日本国内でのサービス提供体制を一層強化し、お客様により迅速かつきめ細やかなサポートを提供することを目指しています。さらに、AIを中核とした長期的な成長戦略のもと、お客様への新たな価値創出を推進していく取り組みの一環でもあります。 新オフィスは、オープンなレイアウトや自然光を活かした快適なワークスペース、充実したミーティング・応接エリアを備え、今後の事業成長を支える環境として整備いたしました。 引き続き東京中心部に拠点を構えることで、お客様・パートナーの皆様にもご来訪いただきやすい立地となっております。 また、この移転を機に、皆様へのお披露目を兼ねたオフィス移転記念イベントを計画しております。当日は弊社の今後の戦略についてご説明するほか、皆様同士での貴重な情報交換の場となればと考えております。詳細につきましては、追って別途ご案内させていただきます。
HBLAB JAPAN、「第2回 リテールIT Flash Talks」に登壇
株式会社エイチビーラボジャパン（以下、HBLAB JAPAN）は、2026年7月21日、御茶ノ水ワテラスコモンホールで開催された「第2回 リテールIT Flash Talks」に登壇しました。 本イベントは、日本小売業協会のCIO研究会プログラム内で開催され、IT関連企業と小売企業との接点を広げるとともに、小売企業がDX戦略の参考となる最新技術や導入事例に関する情報を得ることを目的としています。 HBLAB JAPANは、登壇企業3社のうちの1社として選出され、「『独自AI』を手に入れるためのデータ基盤・システム刷新戦略」をテーマに発表しました。 イベント概要 「第2回 リテールIT Flash Talks」は、IT企業が小売企業に向けて、自社の製品・サービスやDX推進に関する取り組みを紹介するショートピッチ形式のイベントです。 当日は、HBLAB
HBLAB JAPAN、「第2回 リテールIT Flash Talks」に登壇 続きを読む
NetSuiteの活用事例5選｜導入目的・注意点・連携開発のポイントを解説
はじめに 企業の成長に伴い、販売管理・在庫管理・会計・購買・顧客管理などの業務が複雑化すると、部門ごとに異なるシステムやExcelで管理することに限界が生じやすくなります。データが分散していると、経営状況をリアルタイムに把握しにくくなり、業務効率や意思決定のスピードにも影響します。 こうした課題を解決する手段として、クラウドERPであるNetSuiteを導入・活用する企業が増えています。NetSuiteは、会計・販売・在庫・購買・CRM・ECなどの業務を統合的に管理できるため、業務プロセスの標準化・データの一元管理・グローバル展開への対応を進めやすい点が特徴です。 一方で、NetSuiteを効果的に活用するには、自社の業務フローに合わせた設計、既存システムとの連携、データ移行、権限設計、運用定着までを慎重に進める必要があります。導入後に十分な効果を得るためには、実際の活用事例を参考に、自社に合った導入・活用方法を検討することが重要です。 本記事では、NetSuiteの基本概念、導入される背景と主な目的、NetSuiteの活用 事例、導入・連携開発時の注意点について解説します。 NetSuiteの基本概念 NetSuiteとは、会計・販売管理・在庫管理・購買管理・顧客管理・EC・レポートなど、企業の主要業務をクラウド上で統合管理できるERPシステムです。部門ごとに分散していた業務データを一元化し、経営状況や業務状況をリアルタイムに把握しやすくすることを目的としています。 従来、企業では会計システム、販売管理システム、在庫管理システム、CRM、Excelなどを個別に利用しているケースが多くあります。しかし、システムが分断されていると、データの二重入力・集計作業の増加・情報更新の遅れ・部門間の認識のずれが発生しやすくなります。 NetSuiteを活用することで、受注・請求・入金・在庫・購買・会計などの業務データを同じ基盤上で管理できます。これにより、業務プロセスの標準化・データの可視化・管理業務の効率化・経営判断の迅速化につなげられます。 また、NetSuiteはクラウドERPであるため、サーバー管理やバージョンアップ対応の負担を抑えやすい点も特徴です。複数拠点や海外子会社を持つ企業でも、インターネット環境があれば同じシステムを利用できるため、グローバルでの業務管理にも活用されています。 NetSuiteが導入される背景と主な目的 NetSuiteが導入される背景には、業務の複雑化・データの分散・グローバル展開への対応・経営情報の可視化ニーズの高まりがあります。特に、事業成長に伴って拠点や部門、商流が増えると、既存の会計システムや販売管理システム、Excel管理だけでは対応が難しくなるケースがあります。 部門ごとに分散したデータを一元管理するため
NetSuiteの活用事例5選｜導入目的・注意点・連携開発のポイントを解説 続きを読む
ベトナムのシステムモダナイゼーション開発会社5選｜メリット・注意点・選び方を解説
はじめに 老朽化した基幹システムやレガシーシステムを使い続けている企業では、保守コストの増加・開発人材の不足・既存システムとの連携の難しさ・クラウド化やDX推進への対応遅れといった課題が生じやすくなります。こうした課題を解決するために、既存システムを見直し、現代的な技術基盤へ移行するシステムモダナイゼーションへの関心が高まっています。 一方で、システムモダナイゼーションには、現行システムの調査・業務仕様の整理・データ移行・既存システム連携・クラウド化・運用改善など、幅広い知見が求められます。そのため、開発リソースやモダナイゼーションの実績を持つ外部パートナーの活用を検討する企業も少なくありません。 その選択肢の一つが、ベトナムの開発会社です。ベトナムではIT人材が豊富で、日本企業向けのオフショア開発実績を持つ企業も多く、システム刷新やレガシーマイグレーション、クラウド移行、ローコード活用などの領域で開発パートナーとして注目されています。 本記事では、システムモダナイゼーションの概要・求められる背景・ベトナムで開発を行うメリット・おすすめ開発会社5選・開発時の注意点について解説します。 システムモダナイゼーションとは システムモダナイゼーションとは、老朽化した既存システムやレガシーシステムを、現在の業務環境や技術要件に合わせて刷新・最適化する取り組みです。単に古いシステムを新しいシステムへ置き換えるにとどまらず、業務フロー・データ構造・システム連携・運用体制まで見直し、長期的に活用しやすいシステム基盤へ移行することを指します。 具体的には、オンプレミス環境からクラウド環境への移行・古いプログラミング言語やフレームワークで構築されたシステムの再構築・基幹システムと周辺システムの連携改善・データベースの刷新・ローコードツールの活用・保守しやすいアーキテクチャへの変更などが含まれます。 システムモダナイゼーションの目的は、既存システムの延命ではなく、変化する業務や市場環境に対応しやすい状態へシステムを整えることです。DX推進・業務効率化・データ活用・AI導入・セキュリティ強化を進めるうえでも、既存システムの見直しは重要な土台となります。 ※ 関連記事： レガシーモダナイゼーションとは？必要性・進め方・成功事例5選をわかりやすく解説 システムモダナイゼーションが求められる背景 近年、多くの企業でシステムモダナイゼーションが求められる背景には、レガシーシステムの老朽化・保守人材の不足・業務変化への対応遅れ・DX推進の必要性があります。
ベトナムのシステムモダナイゼーション開発会社5選｜メリット・注意点・選び方を解説 続きを読む
HBLAB、2026年度 Pleasanter パートナー会に参加
株式会社エイチビーラボジャパン（以下、HBLAB JAPAN）は、2026年6月19日にPleasanter Loungeで開催された「2026年度 Pleasanter パートナー会」に参加しました。 本イベントは、Pleasanterのパートナー企業を対象に開催されたもので、Pleasanterの今後の方向性や最新の活用事例、各パートナー企業の取り組みについて共有する場として実施されました。当日は、パートナー企業によるLT（ライトニングトーク）や情報交換、ネットワーキングも行われ、Pleasanterエコシステムにおけるさらなる連携の可能性を確認する機会となりました。 HBLAB JAPANは、Pleasanterのパートナー企業として本イベントに参加し、「Pleasanter + AI – 知識情報の有効活用 -」をテーマに発表を行いました。 PleasanterとAIを組み合わせた業務活用の可能性
HBLAB、2026年度 Pleasanter パートナー会に参加 続きを読む
AIレコメンド活用事例5選｜業界別の導入効果と成功ポイントを解説
はじめに ECサイトや小売、動画配信、不動産、金融サービスなど、さまざまな領域でAIレコメンドの活用が広がっています。ユーザーの閲覧履歴・購買履歴・検索条件・行動データなどをもとに、一人ひとりに合った商品やコンテンツを提案することで、顧客体験の向上や購買率の改善が期待できます。 一方で、AIレコメンドは単に「おすすめ商品を表示する機能」ではありません。どのデータを使うか、どのタイミングで提案するか、どのように精度を改善するかによって、成果が大きく変わります。そのため、導入前には具体的な活用事例を確認し、自社のサービスや業務にどのように応用できるかを整理することが重要です。 本記事では、AIレコメンド活用事例・基本概念・導入するメリット・成功させるためのポイントをわかりやすく解説します。あわせて、HBLABが支援したAIレコメンドの活用事例も紹介しますので、AIレコメンド導入を検討する際の参考にしてください。 AIレコメンドの基本概念 AIレコメンドとは、ユーザーの行動データや属性データ、購買履歴、閲覧履歴などを分析し、一人ひとりに合った商品・コンテンツ・サービスを自動で提案する仕組みです。ECサイトで表示される「あなたへのおすすめ」や、動画配信サービスのおすすめ作品・不動産サイトの物件提案などが代表的な例です。 従来のレコメンド機能では、人気商品やカテゴリ別ランキングなど、あらかじめ決められたルールに基づいておすすめを表示するケースが一般的でした。一方、AIレコメンドでは、機械学習やデータ分析を活用し、ユーザーごとの興味関心や行動パターンをもとに、より精度の高い提案を行える点が特徴です。 AIレコメンドは、単に商品を表示するための機能にとどまらず、顧客体験を最適化し、購買率・クリック率・リピート率の向上につなげるための重要なマーケティング施策でもあります。 ※ 関連記事： AIレコメンドとは？仕組み・種類・活用事例5選をわかりやすく解説 AIレコメンドを導入するメリット AIレコメンドの導入は、単なる利便性の向上にとどまらず、購買率やリピート率の改善、顧客体験のパーソナライズ、継続的なデータ活用など、事業全体に幅広いメリットをもたらします。ここでは、AIレコメンドを導入することで期待できる主なメリットを紹介します。 購買率・クリック率の向上につながる
AIレコメンド活用事例5選｜業界別の導入効果と成功ポイントを解説 続きを読む
