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ベトナムのIntra-Mart開発会社

ベトナムのintra-mart開発会社おすすめ5選|オフショア開発先の選び方と注意点

はじめに DX推進や業務プロセスの標準化が進む中で、ワークフロー・申請承認・社内ポータル・既存システム連携を効率化する基盤として、intra-martの活用が広がっています。intra-martは、単なるワークフロー製品にとどまらず、企業の業務アプリケーション開発やプロセス改善を支えるエンタープライズ向けのローコード基盤として位置づけられています。 一方で、intra-martを本格的に活用するには、ワークフロー設計だけでなく、Javaをはじめとする開発スキル、既存システムとの連携、運用保守、追加開発への対応が必要になります。特に日本国内では、業務システム開発やローコード開発に対応できるIT人材の確保が難しく、開発コストの増大やリソース不足が課題になりやすいのが実情です。 そこで選択肢の一つとなるのが、ベトナムのオフショア開発会社です。ベトナム企業は、コスト競争力に加え、日本向けの開発体制・ブリッジSEによる要件整理・業務システム開発の経験を活かし、intra-martの追加開発、周辺システム連携、運用保守、開発リソースの補完を幅広く支援できます。 本記事では、ベトナムのintra-mart開発会社を探している企業担当者に向けて、intra-mart開発の基本、ベトナム企業に依頼するメリット、おすすめの開発会社、選定時のポイントをわかりやすく解説します。自社に合う開発パートナーを検討する際の参考にしてください。 Intra-mart開発とは intra-mart開発とは、NTTデータ イントラマートが提供するintra-martを活用し、企業の業務プロセスや社内システムをデジタル化・効率化するための開発を指します。intra-martは、ワークフロー・BPM・業務アプリケーション開発・システム連携などを支援するエンタープライズ向けのローコード基盤として活用されています。 代表的な開発内容としては、稟議・経費精算・購買申請などの申請承認ワークフローの構築、基幹システムや外部サービスとの連携、社内ポータルや業務アプリケーションの開発、運用中システムの追加改修などが挙げられます。intra-martにはローコード開発機能が用意されているため、画面や業務ロジックを効率的に作成しやすく、業務部門とIT部門が連携しながらシステム改善を進めやすい点が特徴となっています。 一方で、実際のintra-mart開発では、単にツールを使って画面を作成するだけではなく、業務フローの整理、権限設計、データ連携、Javaなどを用いた個別開発、既存システムとの整合性確認が必要になるケースもあります。そのため、社内だけでは対応が難しい場合は、intra-martや業務システム開発に知見を持つ外部パートナーに依頼することが有効です。 Intra-mart開発をベトナム企業に依頼するメリット intra-mart開発を外部パートナーに委託する際、近年注目を集めているのがベトナムのオフショア開発会社です。ベトナムはIT人材の育成に力を入れており、日本向けの開発体制を整えた企業も増えています。コスト競争力の高さに加え、業務システム開発やローコード開発の経験を持つエンジニアも多く、intra-martの追加開発・運用保守・周辺システム連携まで幅広く対応できる点が魅力です。以下では、ベトナム企業に依頼する主なメリットを詳しく解説します。 国内で不足しがちな開発リソースを補完できる intra-mart開発では、ワークフロー設計、ローコード開発、既存システムとの連携など、複数のスキルが求められます。しかし、日本国内では業務システム開発に対応できるIT人材の確保が難しく、社内リソースだけで新規開発・追加改修・保守対応を継続することが課題になりやすい状況です。 […]

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Amazon BedrockとAmazon Sagemakerの違い

Amazon BedrockとAmazon SageMakerの違いとは?目的・機能・選び方を徹底比較【2026年最新版】

はじめに AWSでAI・機械学習の開発を検討すると、必ずと言っていいほど「Amazon BedrockとAmazon SageMakerのどちらを使えばいいのか」という問いに突き当たります。どちらもAWSが提供するAI関連の主要サービスでありながら、目的・対象ユーザー・料金体系・必要な専門知識が大きく異なります。 AWS公式のドキュメント「Amazon BedrockまたはAmazon SageMaker AI?(Decision Guide)」でも、両サービスは「どちらもMLおよび生成AIアプリケーションの開発を可能にするが、さまざまな目的を果たす」と明記されています。両者の違いを正しく理解して選択することが、AI活用の成否を分ける第一歩です。 本記事では、AWS公式情報をもとに両サービスの概要・機能・違いを整理し、自社に合った選択の判断基準を解説します。 Amazon Bedrockとは Amazon Bedrockとは、生成AIアプリケーションやエージェントの構築に適した、包括的でセキュアかつ柔軟なフルマネージドプラットフォームです。AWS公式サイトでは「先駆的な基盤モデル(FM)、エージェントをデプロイおよび運用するためのサービス、モデルのファインチューニング、保護、最適化のためのツール、アプリケーションを最新のデータに接続するためのナレッジベースを提供する」と説明されています。

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Amazon Sagemakerとは

Amazon SageMakerとは?機能・料金・活用事例3選をわかりやすく解説

はじめに 「機械学習やAIを自社サービスに取り入れたいが、どこから始めればいいかわからない」と感じている企業の担当者は少なくありません。AIモデルの開発には、データの準備・前処理から始まり、モデルの設計・学習・評価、本番環境へのデプロイと運用まで多くの工程が必要です。それぞれの工程で専用インフラの整備や専門知識が求められるため、社内リソースだけでは対応しきれないケースも多いのが実情です。 そうした課題を解決するのがAmazon SageMakerです。機械学習のライフサイクル全体をクラウド上でカバーするフルマネージドサービスであり、データサイエンティストから機械学習エンジニア、ビジネスアナリストまで幅広いユーザーが活用できます。 2024年12月には「AWS re:Invent 2024」で次世代プラットフォームとして大幅刷新され、従来のAI・ML開発機能にデータ分析・BI・データレイクハウスまでを統合した包括的なプラットフォームへと進化しました。本記事では、その基本概念・機能・料金・Bedrockとの違い・活用事例までを公式情報をもとに解説します。 Amazon SageMakerとは Amazon SageMakerとは、Amazon Web Services(AWS)が提供するフルマネージド型のデータ・分析・機械学習・生成AI開発プラットフォームです。2017年のサービス開始以来、世界中の企業でAI・ML開発の基盤として採用されてきました。 AWSの公式説明によれば、「広く採用されているAWSの機械学習(ML)と分析機能をまとめた次世代のAmazon

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Nikkei Forum Future Of Asia 2026

HBLAB、NIKKEI FORUM FUTURE OF ASIA 2026に参加

2026年6月10日、HBLAB会長のNguyen Huy Thangは、東京で開催された「NIKKEI FORUM FUTURE OF ASIA 2026」に参加しました。今回の参加は、駐日ベトナム大使館とのご縁を通じて実現したものであり、ベトナム代表団の一員として本フォーラムに参加しました。 NIKKEI FORUM FUTURE OF ASIAは、アジア地域の政府関係者、閣僚、経済専門家、有識者、企業代表が一堂に会し、アジアの将来に関わる重要課題について議論する国際的なフォーラムです。2026年は「Working together

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HBLAB JAPAN、NTTデータイントラマート「Partner Meeting 2026」に参加

2026年6月5日、HBLAB JAPANは、株式会社NTTデータイントラマートが開催した「Partner Meeting 2026」に参加しました。 本イベントは、intra-mart Development Partnerを対象に開催されたパートナー向けイベントであり、2026年度の活動方針やパートナー支援施策、今後の協業方針などが共有されました。また、AIエージェントをはじめとする技術トレンドが、企業の業務変革やSIビジネスに与える影響についても紹介されました。 intra-martパートナーとして最新動向を共有 Partner Meeting 2026では、intra-martを活用した業務改革やDX推進に向けた取り組みに加え、パートナー企業との共創をさらに強化するための方針が共有されました。 HBLAB JAPANは、intra-mart Development

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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。

「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 続きを読む

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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Dataverseの活用事例

Dataverseの活用事例5選!企業が導入すべき理由と具体的な使い方を徹底解説

はじめに Dataverse(データバース)という名前を耳にしたことはあっても、「実際に自社の業務でどう使えるのか」「導入することで何が変わるのか」がイメージしにくい、という声は少なくありません。 特に、Power AppsやPower Automateなどのローコードツールを検討し始めた企業担当者の方にとって、「SharePointと何が違うの?」「Excelじゃダメなの?」という疑問は自然です。 本記事では、Dataverseの基本概念から企業における活用事例までを体系的に解説します。顧客管理・営業管理、在庫管理・資産管理、問い合わせ管理、Power Appsを使った業務アプリ開発など、現場ですぐに参考にできるDataverseの活用事例を5つ厳選してご紹介します。 Dataverse活用を成功させるポイントと、導入支援を行うHBLABのサービスについても詳しくご説明しますので、ぜひ最後までお読みください。 Dataverseの基本概念 Dataverseとは、Microsoftが提供するクラウドベースのデータプラットフォームです。旧称は「Common Data Service(CDS)」であり、2021年にDataverseに名称変更されました。 MicrosoftのPower Platform(Power

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Azure Open

Azure OpenAI Serviceの活用事例10選|企業が選ぶ理由をわかりやすく解説

はじめに 近年、さまざまな業界や企業で生成AIの進化がかなり進んでいます。その中でも注目を集めているのが、Microsoftが提供するAzure OpenAI Serviceです。Microsoft社のAzure OpenAIは外部との通信を制御して利用することが可能で、ChatGPTよりもセキュリティ性が優れているため、企業や組織での活用に適しています。 しかし、自社で導入する上で「どのように導入すればよいのか」・「具体的にどんな業務に活用できるのか」といった疑問を抱えている企業担当者も少なくありません。 この記事では、Azure OpenAI Serviceの基本から導入メリット・活用事例までを具体的にご紹介します。 Azure OpenAI サービスの基本概念 Azure OpenAI

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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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