本記事では、Gartner、McKinsey、NRIといった信頼性の高い調査機関の最新データを基に、2026年に日本企業が注目すべきトップ10の技術動向を取り上げます。各技術の導入優先度や具体的な導入事例、注意すべきポイントを解説し、日本のテクノロジー環境を理解するうえで役立つ内容を提供します。

DifyとFlowiseは、複雑なコーディングをすることなく本格的なAIアプリケーションを構築できる強力なローコード・ノーコードAIツールとして支持されています。 
本記事では、この2つのツールの特徴を紹介し、企業が自社に最適なソリューションを選ぶための比較をお届けします。

DifyにおけるRAGとは何かを丁寧に解説するとともに、Difyを用いてRAG型社内アプリケーションを構築する流れを、初めての方でも分かりやすい形でご紹介いたします。

本記事では、Gemini 3 の主要アップデート、特徴的な7つの新機能、GPT-5.1との比較、利用時の注意点までをわかりやすく解説します。「Gemini 3 を使うと何が変わるのか？」 を知りたい企業・開発者の方に最適な内容です。

AWS MCPは、AIエージェントを通じてAWSリソースの操作と管理を自動化します。本記事では、AWS MCPの基本概念から仕組み、主要なMCP Serverの特徴、そしてServerless MCP Serverの導入・運用方法までを詳しく解説し、次世代クラウドインフラ管理の最前線をご紹介します。

AI チャットボットがビジネス現場で急速に普及する一方で、多くの企業が直面しているのが hallucination（AI が事実に基づかない情報をもっともらしく生成してしまう現象） と、社内データを外部サービスに送信することによる セキュリティリスク です。とくに、マニュアル、社内ドキュメント、顧客情報など、機密性の高いデータを扱う企業にとっては、正確性 と データ保護 の両立が欠かせません。

こうした課題を解決するアプローチとして注目されているのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation） と、それを柔軟に構築できる n8n の組み合わせです。

本記事では、n8n RAG の仕組み、ユースケース、AI Agent との違い、さらにローカル環境で動作する RAG チャットボットの構築方法まで、徹底的に解説します。

 2026 年 は人工知能（AI）技術が大きく進化し、企業や社会のあり方を根本から変える重要な年となります。本記事では、2026 年 に注目すべき世界と日本のAI市場、動向と最新技術、そして日本企業が取るべき具体的なAI戦略について解説します。

n8n MCP は、ワークフローごとにツールを再設定する手間を解消し、AI Agent の構築をモジュール化・標準化できる仕組みです。MCP Server と Client の動作、導入手順、注意点、活用テンプレートを分かりやすく解説します。

本記事では、n8nとSlackをどのように連携させるか、その仕組み、主要なメリット、そして各部門で活用できる代表的なユースケースを包括的に解説します。Slackを中心とした自動化を導入したい企業、すでにn8nを活用しており連携範囲をさらに広げたい企業にとって、有益なガイドとなるはずです。

AIがソフトウェア開発と業務自動化を変革。AnthropicのClaude Codeとn8nの連携により、AIはコード生成だけでなくworkflowの設計・運用も可能に。本記事ではその仕組みと導入ポイントを解説します。