コラム（2ページ目） | ハイ・ヴァーチュ・ラボ株式会社

AI駆動開発 2026.10.17

AIライティングツールを比較検討する中小企業向けに、選び方の軸と主要製品の機能・料金の掲載内容を整理。向いている会社のタイプ、導入手順、注意点、よくある質問まで、自社に合うツールを判断するためのポイントを解説します。

Webマーケティング 2026.10.16

構造化データはAI検索で会社情報やページの意味を誤解されにくくする土台です。BtoBサイトで優先する型の選び方、実装範囲の判断基準、棚卸しチェックリスト、CMSでの実装手順、検証の進め方、よくあるエラーの対処を解説します。

AI駆動開発 2026.10.16

生成AI PoCの進め方の要点は、検証前に成功基準と判断の場を決めることです。PoC止まりの典型パターン、6つのステップ、評価指標の4つの観点、予算の内訳、Go／No-Goの判断基準、限定運用を挟んだ本番移行までを整理します。

Webマーケティング 2026.10.15

マーケティングAI ROI可視化の要点は、作業の効率化と事業成果への寄与を分けて指標化し、実測と推定を区別して示すことです。指標設計、対象業務の判断基準、算定手順、評価期間と予算配分、陥りやすい誤り、経営説明の組み立て方を整理しました。

Webマーケティング 2026.10.14

採用サイトのAI検索対策を、候補者がAIに尋ねる質問から逆算して解説します。表示されない原因の切り分け方、採用ページの設計、構造化データ、クチコミサイトとの整合、状況別の優先順位、点検リストをBtoB企業の担当者向けにまとめました。

AI駆動開発 2026.10.13

生成AIの情報漏洩対策は、利用実態の洗い出し、入力してよい情報の線引き、サービス選定、社内ルールと教育、定期的な見直しを組み合わせて進めます。入力・出力・運用の観点でのリスク整理、判断基準、チェックリスト、つまずきやすい点まで解説します。

AI駆動開発 2026.10.13

仕様書のない既存AIシステムの保守・引き継ぎに悩む担当者向けに、契約・権限の確認から現状の棚卸し、ソースコード・ログの解析、文書化、保守体制づくりまでの進め方を、チェックリストと判断基準を交えて解説します。

AI駆動開発 2026.10.09

AIとサイバーセキュリティの関係を、攻撃側の変化、守る側でのAI活用、自社が使うAIを守ることの3つに分けて整理します。AIによる検知の仕組み、メリットと課題、チェックリスト、限られた人員で着手する順序まで解説します。

システム開発 2026.10.09

AI開発の脆弱性を、生成コード・依存ライブラリ・AI開発ツール自体・AIを組み込んだ機能の4つの経路に分けて解説します。AI生成コードで抜けやすい観点、発注側が委託先に確認すべきチェックリスト、工程ごとの検証の進め方、つまずきやすい点と対処をまとめました。

Webマーケティング 2026.10.07

生成AIでBtoB記事を作るときの品質管理を解説します。品質基準の決め方、ファクトチェックの手順、AIと人の役割分担、制作フロー、AIツールやAIエージェントを使う場合の注意点、公開前後に使えるチェックリスト、運用でつまずきやすい点と対処までまとめました。

Webマーケティング 2026.10.06

AI検索で自社の製品・料金・会社情報が誤って表示されるときの対策を解説。原因の切り分け方、公式情報の整備、修正の優先順位の付け方、継続的な監視の進め方をBtoBのマーケティング・DX推進担当者向けにまとめました。

Webマーケティング 2026.10.05

AI検索で社名が挙がるかどうかは、自社サイトだけでなく、社外の第三者がどう紹介しているかにも左右されます。BtoB企業の担当者向けに、現状把握の手順、情報源別のチェックリスト、測定の考え方、取り組みの優先順位を解説します。