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この記事のポイントPhotoshopのAI補助機能は、完成品を一発で作るためではなく、不要物の除去や余白補完、切り抜きの初動を速くするために使うのが最も実用的です。AIで80点まで進め、人が最後を整える使い方が、効率と品質を両立します。要点サマリ画像編集では、不要物の削除、比率の違う
この記事のポイントホームページ掲載用写真の加工を効率化したいなら、必要な機能だけに限定した専用ツールを用意するのが有効です。今回、画像のリサイズ・圧縮と顔ぼかしを行う社内向けツールを生成AIの支援を受けて短時間で開発し、社内の非エンジニア部門でも扱いやすい作業環境を整えました。要点サマリブロ
この記事のポイントラスタタイルの作成は GDAL を使用することで実現できますが、実際には座標系の確認や NoData の扱い、複数画像の結合など、前処理の整理が極めて重要です。室木直樹「マップタイル作成マニュアル（第1.0版）」を参考に、その手順をもとに流れを整理し、GUIツールとして運用しや
この記事のポイント大量の名刺をCSV形式のリストにしたい場合、OCRで画像をテキスト化し、AIで補完・整形する組み合わせが効果的です。完全な自動化ではなく最終チェックは必要ですが、最も時間がかかるパンチ入力の手間を大幅に削減できます。要点サマリ本記事では、OCRとAIを活用した名刺情報のリス
この記事のポイント地震や津波への備えを強化する方法として、VR体験訓練は有効な手段の一つです。災害時の状況を視覚的に体験できるため、座学だけでは伝わりにくい避難行動や判断のポイントを学びやすいのが特長です。本記事では、地震体験VRと津波体験VRの活用方法と導入時のポイントを紹介します。要点サマ
この記事のポイント2025年度、当社ではGIS・3D都市モデル処理環境の強化およびローカル生成AI環境の構築を中核とした設備投資を実施しました。FMEを活用した地理空間データ処理の高度化と、生成AIのプライベート活用を通じ、地理情報分野でのソリューション提供力を飛躍的に向上させることを目的と
この記事のポイントAIが提案したLLMO対策をWordPressで実装した結果、スコアが29点から32点に改善されました。成功のカギは、AIの診断だけに頼らず、複数のツールで検証し人間が最終判断することです。本記事では、その具体的な実装プロセスと工夫をご紹介します。要点サマリ前回のAIによる
この記事のポイントLLMO（Large Language Model Optimization）は、生成AI時代の新しい集客チャネルを開くために必須の対策です。GoogleのAI Overviewsで自社サイトを正しく引用してもらうには、構造化や信頼性などをAI視点で最適化する必要があります。本
この記事のポイントガス・水道などのライフライン工事では、私道の所有者から事前に承諾を得ることが重要です。特に個人所有道路では、所有者調査から訪問説明、承諾書の取得までを丁寧に進める必要があります。要点サマリ本記事では、ガス・水道などの工事に必要となる「工事承諾の取得」について解説します。私道
この記事のポイントArcGISとQGISは、いずれもGIS業務で広く使われますが、レイアウトやレイヤー設定の内部構造は同じではありません。そのため、単純なファイル変換だけで完全再現するのは難しく、用途に応じて再設計の判断が必要です。要点サマリ本記事では、ArcGIS（ArcMap / Arc