Column / Insights
コラム
AIを「導入して終わり」にせず、現場で使われ、成果につながる状態にするために。 Shift Forward の考え方と実践ノウハウをお届けします。

Forward Deployed Engineer(FDE)とは?AI導入を「PoC止まり」で終わらせない考え方
Forward Deployed Engineer(FDE)とは、顧客の業務現場に入り込み、課題整理から開発・本番導入・定着までを一気通貫で担うエンジニアのこと。AI導入がPoCで止まる理由と、FDE型支援が成果につながる仕組みをわかりやすく解説します。
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ローカルLLMを自分のPCで試す——安全な試し方と、社内に広げる前に分かること
顧客情報や契約書はクラウドのAIに出せない。その行き止まりを抜ける選択肢がローカルLLMです。機材を買う前に手元のPC1台で試す方法を、試す前の安全確認から、業務で使えるかの見極め方、社内に広げる段階で必要になることまで整理しました。
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AI時代のハードウェアの選び方——ローカルLLMを社内で持つ前に、メモリとコストで決める
社内でローカルLLMを動かすなら、まず必要メモリと費用で機材が決まります。公式スペックと実売価格をもとに、用途別に何を買えばいいかを整理しました。
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AIの最新ニュースを毎朝自動で集約する仕組みを、n8n × OpenAIで作った
移り変わりの速いAIの最新情報を人手で追い続けるのは大変です。この記事では、n8nとOpenAIで主要なAIニュースを自動収集し、7カテゴリに分類・要約して毎朝メールで届くダイジェストを作った実例を紹介します。情報源を後から増減しやすくする運用設計まで解説します。
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Driveに保存したPlaud議事録をClaudeで活用する——議事録から業務アクションへの橋渡し
Google Driveに自動保存したPlaudの文字起こしを、Claudeに読ませて業務アクションにつなげる方法を解説。日次まとめ、未完了タスクの洗い出し、Backlog起票、共有用HTMLサマリ、会議フィードバック、案件ごとの状況整理まで、実務で使える7つの活用パターンと運用の注意点を紹介します。
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Node.jsなし、MCPなし。Plaudの文字起こしをGoogle Driveに自動保存する方法
Node.jsもMCPも使わず、Plaudの文字起こしをZapier経由でGoogle Driveに自動保存する方法を解説。Plaudには正確な文字起こしだけを任せ、要約・整理はClaudeに任せる役割分担の設計思想も紹介します。
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AIに社内データを読ませる前に、企業が設計すべきこと——AI基盤の権限・データ・運用設計
生成AIに社内データを読ませる前に必要なのは、権限・データ分類・運用の設計です。「人間が見られる情報」と「AIに読ませてよい情報」を分けて考える二層設計から、リクエスト分類・Human in the loop・ログ監査まで、企業AI基盤の設計思想をAWSの知見を手がかりに解説します。
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