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。

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。

AIエージェントの活用が急速に進む中で、外部データやシステムと柔軟に連携できる仕組みが求められています。注目を集めているのが、MCP（Model Context Protocol）サーバーです。
本記事では、MCPサーバーの基本概念から仕組み、導入のメリット、実装方法、そして今後の展望までをわかりやすく解説します。

本記事では、以下のポイントを中心にMCPの仕組みと活用方法を分かりやすく解説します。 MCPの基本概念 アーキテクチャと主要機能 実装手順（Python例付き） 日本企業における導入事例 AIとツールをつなぐ新しい標準であるMCPが、今後の開発をどのように変えるのかを一緒に見ていきましょう。

 n8nとDifyの組み合わせは、AIオートメーション（人工知能による自動化）の分野で急速に注目を集めているトレンドとなっています。
本記事では、n8nとDifyの接続方法、この連携によるメリット、そしてAIを活用した業務プロセスをレベルアップさせる実践的な応用例について解説します。

DifyとSlackの連携は、業務を自動化し、SlackをAIアシスタントとして活用することでチームの生産性を向上させる革新的なソリューションです。この記事では、連携手順から実践的な活用法、他ツールとの比較まで詳しく解説します。

本記事では、Dify AI Agentの基本概念から特徴、導入ステップ、そしてRelipaが実際に手掛けた導入事例までを詳しく解説します。

「どのようにDifyが企業の業務効率化とDXを実現するのか」を理解することで、次世代のAI導入戦略を描くヒントを得られるでしょう。

LangChainとDifyは、現在のLLMアプリケーション開発エコシステムにおける2つの主要プラットフォームです。では、DifyとLangChainのどちらを選ぶべきでしょうか？この記事では、Difyと比較ランチェーン開発哲学、展開速度、運用コストから実際の使用例まで、あらゆる重要な側面を説明します。

 Difyは、数行のコードも書かずに、わずか数時間で生成AIアプリ・チャットボット・AIエージェントを構築できるオープンソースの統合プラットフォームです。本記事では、Difyとは何か、その仕組みや主要機能、そして企業がAI導入を加速させる上での活用ポイント を、Relipaが詳しく解説します。