「生成式AI」專欄文章（7 篇） | TIMEWELL股份有限公司

高額SaaS該不該解約改為自建｜生成式AI時代的7個判斷標準

看到SaaS的續約報價，開始覺得「自己做會不會比較便宜」的資訊部門主管、經營企劃與財務長，這篇整理了判斷是否該解約已在付費的高額SaaS、改為自行開發的7個標準：漲價與匯率、按帳號計費的成長方式、資料與功能變化的快慢、法令與會計規則的複雜度、串接的數量、維護的人力與體制、解約與移轉的條件。公部門指引以SaaS為優先、生成式AI開發的穩定性疑慮等反面材料也不隱瞞，只寫如何辨識符合例外條件的對象。這是5篇系列的第1篇。

2026-09-29濱本隆太

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哪些業務系統可以自己開發、哪些該繼續用SaaS｜看資料更新頻率

資料很少變動的清冊、內部常見問答、企業入口網站，在生成式AI普及之後，自己開發、自己維護已經不再困難。不過照Gartner步調分層（Pace-Layered）原文的讀法，變化慢的核心系統應該用標準套裝軟體。本文在變化速度之外再加上一個「輕重」的軸（複雜度、交易量、法規負擔），把業務分成四類，並用速查表說明哪些可以自己做，哪些像會計、薪資一樣應該繼續用SaaS。

2026-09-29濱本隆太

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AI要自己做到什麼程度｜內部與外包的界線怎麼畫

自主開發是手段不是目的。不必全部自己做，但全部丟出去也會出事。判斷的軸只有兩條：變更的頻率，以及自家的業務知識有多關鍵。日本IPA的調查中，數位轉型人力不足的企業有85.5%。在人不夠的前提下，本文寫要把哪些放在內側的思考方式。

2026-09-20濱本隆太

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生成式AI在公司內扎不了根的原因｜有人在用卻沒有成果

使用率已經不是問題。依日本總務省令和8年版資訊通信白皮書，日本企業的生成式AI活用方針升到68.9%。但關於業務變革，回答「沒有組織性的作為」的仍有27.0%。有人在用卻沒有成果，是因為它停在個人的巧思階段。本文寫要讓它扎根該準備什麼。

2026-09-20濱本隆太

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從概念驗證卡關中脫身｜先把上線的判斷基準定下來

概念驗證做完卻走不下去，原因不是承辦人不夠熱情，也不是技術問題，而是一開始沒有把上線的條件定下來。日本IPA在2026年的調查中，把「業務變得更有效率」列為AI導入效果的企業有91.6%，「營收或利益提升」只有3.9%。這個落差就是卡關的真面目。

2026-09-20濱本隆太

科技趨勢

默默把模型降級，是信任問題｜Fable 5與開源權重

2026年6月，Anthropic把部分Fable 5請求轉給Opus 4.8。官方理由是安全。同一商品名稱背後換成別的東西，仍是採購問題。本文說明我為何站在Grok、部分中國開源權重實驗室，以及NVIDIA Nemotron這一側。

2026-08-14濱本隆太

科技趨勢

AI文字浮水印怎麼運作｜歐盟AI法第50條與各家業者的現況

2026年8月，Claude開始在生成文字裡織進看不見的浮水印。背景是歐盟AI法（EU AI Act）第50條的透明義務。本文用新手也讀得懂的方式，說明權杖選擇如何藏訊號、ChatGPT於2026年10月宣布的歐盟文字浮水印、Grok的現況，以及浮水印在哪裡會失效。

2026-08-13濱本隆太