こんにちは。アイテム株式会社 IT部です。

前回、弊社でのAIの使い方について書きました。

AIにプログラムを書いてもらったり、分からないことを調べてもらったり。

仕事の中でAIを使う機会が増えてきて、最近改めて思うことがあります。

「今は、新しいことに挑戦しやすい時代になったな」と。

「やったことがない」は、誰でも怖い

新しい仕事をお願いするとき、「やったことがないから不安」という話を聞くことがあります。

でも、それは経験が浅い人だけの話ではありません。

私自身も、初めての案件や、今までやったことのない仕事、新しい事業に取り組むときは、やっぱり怖いです。

「本当にできるのか」
「失敗したらどうしよう」

そんなことを考えて、挑戦することから逃げていた時期もありました。

だから、「やったことがないから怖い」という気持ちはよく分かります。

ただ、やったことがないことは、やってみなければいつまでも「やったことがない」ままです。

まず自分でやってみる

これまで、新しい技術やサービスが出てくると、できるだけ自分で触ってみるようにしてきました。

仕事として環境が用意されていなければ、自分で費用を出して環境を作ったこともあります。

別に、苦労することが偉いと思っていたわけではありません。

「分からないからやらない」では、いつまでも分からないままだからです。

実際に触って、動かして、失敗して、調べて、また試してみる。

そうやって「分からない」を一つずつ「分かる」に変えてきました。

もちろん、その頃は今のようなAIはありません。

検索して、資料を読んで、人に聞いて、それでも分からなければ自分で試す。

今振り返れば、ずいぶん遠回りしたこともあったと思います。

今はAIが一緒に考えてくれる

今は、そこにAIがあります。

分からないことを聞けば、考えるための材料を出してくれる。
知らない技術なら、最初に何をすればいいのか一緒に整理してくれる。
エラーが出れば、その原因も一緒に考えてくれる。

もちろん、AIがすべてをやってくれるわけではありません。

でも、以前なら一人で抱えていた「分からないから怖い」「どこから始めればいいのか分からない」という部分は、AIがかなりカバーしてくれるようになりました。

だから、「自分たちの頃は苦労したんだから、同じように苦労して覚えてほしい」とは思いません。

むしろ逆です。

使えるものは使って、どんどん新しいことに挑戦してほしい。

そう思っています。

挑戦できる場所を作る

だから会社としても、できるだけ「やったことがないこと」に挑戦できる場を作りたいと考えています。

とはいっても、いきなり仕事を渡して「後はよろしく」という意味ではありません。

初めてなら一緒に考える。
分からなければ一緒に調べる。
AIにも聞いてみる。
失敗しても戻れるようにしておく。

最初から一人ですべてできる必要はありません。

最初は一緒にやってみる。

次は自分でやってみる。

そして、いつか誰かと一緒に考える側になる。

そうやって、一つずつ「やったことがない」を「やったことがある」に変えていく。

それが経験を積むということなのだと思います。

仕事を「任せる」から「託す」へ

私自身、新しい事業を始めるときは、まず自分でやってみることが多くあります。

何もないところから考えて、試して、失敗しながら形にして、人に渡せるところまで作る。

でも、それをいつまでも自分一人で抱えていたら、会社としてできることは増えていきません。

一人でできることには限界があります。

だから、あるところまで来たら誰かに託す。

そして、託した人には私とまったく同じことをしてほしいわけではありません。

私が作ったものをもっと良くしてほしい。
新しいやり方を見つけてほしい。
そして、その経験をまた次の誰かにつないでほしい。

仕事を渡すことと、仕事を託すことは、少し違うと思っています。

一緒に考え、経験してもらい、少しずつできることを増やしていく。

そして、いつか安心してその仕事を託せるようになる。

最近は、そんなことを考えるようになりました。

経験そのものは渡せない

ただ、どれだけ挑戦できる環境を作っても、経験そのものをそのまま誰かに渡すことはできません。

また、実際の仕事だけですべてを経験できるわけでもありません。

案件によっては経験する機会がなかったり、いきなり実務で経験してもらうにはリスクが大きかったりすることもあります。

だから、実務以外で学べる仕組みも必要だと考えています。

仕事から学ぶ。
先輩から学ぶ。
自分で調べて学ぶ。
AIから学ぶ。
そして、研修から学ぶ。

現在、弊社ではeラーニングなども含めた、新しい社内研修制度を検討しています。

実際の仕事で経験できることは、できるだけ経験してもらう。

実務だけでは補えない部分は、研修などを使って体系的に学べるようにする。

その両方を組み合わせながら、一人ひとりが挑戦できる環境を作っていきたいと思っています。

「できること」を増やしていく

誰か一人にしかできない仕事を増やすのではなく、みんなができることを少しずつ増やしていく。

そのために、挑戦できる場所を作る。

足りない知識があれば、学べる仕組みを作る。

困ったときには、一緒に考える。

そして、いつかその仕事を次の人へ託していく。

経験は、そのまま渡すことはできません。
でも、経験できる場所は渡すことができます。

一人でできる会社ではなく、みんなでできることを増やしていける会社にする。

そんな環境を、これから少しずつ作っていきたいと思っています。

こんにちは。アイテム株式会社 IT部です。

最近、弊社代表とAIについて話をする機会がありました。

話を聞いてみると、工事部でもすでにAIを仕事に取り入れていて、施工手順を確認したり、作業に必要な情報を整理したりする際に活用しているとのこと。

ちょうどIT部でも、AIを本格的に業務へ取り入れ始めたところだったこともあり、その話を聞いて、ふと思ったことがあります。

「同じAIでも、仕事によって使い方って全然違うな」と。

IT部では、プログラムを書いてもらったり、エラーの原因を調べてもらったりと、AIに実際の作業をお願いすることも多くあります。

一方、工事部では、現場で作業する人を支えるためにAIを活用している。

同じ「AIを仕事で使う」でも、部署や担当する仕事によって、その役割はかなり違うようです。

そんな何気ない会話をきっかけに、今回は「AIを仕事で使う」ということについて少し考えてみたいと思います。

あなたはAIを使う側ですか？
それとも、AIに使われる側ですか？

AIの使い方は、人それぞれ

一言で「AIを仕事で使う」といっても、その使い方は人によってさまざまです。

部署によっても、担当している仕事によっても大きく変わります。

アイテム株式会社には、大きく分けて「工事部」と「IT部」があります。

今回、工事部での実際の使い方を聞いて改めて感じたのは、同じ会社の中でも、AIに任せている仕事がかなり違うということでした。

工事部では、現場の仕事をAIにサポートしてもらう

工事部では、展示会やイベント会場などで電気工事を行っています。

実際に話を聞いてみると、例えば施工手順を確認したり、作業内容を整理したりする際にAIを活用しているそうです。

現場で分からないことや確認したいことがあればAIに聞いてみる。必要な情報があれば整理してもらう。

AIが施工そのものを行うわけではありませんが、「実際に施工する人をサポートする存在」として使われています。

もちろん「AIさん、今日は幕張メッセで施工してきて！」とお願いしても、今のところ工具を持って現場へ行ってはくれません。

実際に施工するのは人です。

だからこそ、その人が判断したり作業したりするためにAIを使う。

これも立派なAIの活用方法です。

IT部では、AIも「実作業者」に

一方、IT部では少し事情が変わります。

「この処理をするプログラムを書いて」とお願いすると、AIは実際にプログラムを書いてくれます。

ほかにも、さまざまな場面でAIを活用しています。

• プログラムを作る
• エラーの原因を調べる
• SQLを作る
• 既存のプログラムを確認する
• テスト内容を考える
• 画面や機能のアイデアを考える

「ここがおかしいんだけど、どう思う？」「こういう機能を作りたい」「もっといい方法はない？」と相談しながら、一緒に作業を進めることもあります。

もちろん、AIが作ったものが必ず正しいとは限りません。

それでもIT部では、AIは単に「作業を支援する存在」というより、「一緒に作業する存在」に近くなってきています。

工事部でのAIの使い方を聞いて面白いと感じたのは、まさにこの違いでした。

同じ部署でも、担当が違えば使い方も違う

では、「工事部はサポート、IT部は実作業」と単純に分けられるのでしょうか。

実際には、そんなに単純でもありません。

同じIT部でも、プログラムを作る人、サーバーを管理する人、仕様を考える人、プロジェクトを管理する人では、AIにお願いする内容が違います。

工事部でも、現場で施工する人と、現場全体を管理する人では使い方が変わります。

さらに、経営や事務の仕事なら、数字を整理したり、文章を作ったり、企画について相談したりと、また違った使い方があります。

部署によっても違う。
担当によっても違う。
そして、人によっても違う。

AIには「この使い方が正解」というものはないのかもしれません。

知らない分野では頼もしい。でも、知っている分野では？

AIを使っていて特に便利だと感じるのは、自分が苦手な分野や、これまで経験したことがない分野です。

分からないことを聞けば説明してくれる。やり方が分からなければ手順を教えてくれる。何から始めればいいのか分からないときには、最初の道筋まで考えてくれます。

今までなら調べるだけでも時間がかかっていたことを短時間で整理してくれるので、新しいことを始めるときには、とても頼れる存在です。

ところが、自分がよく知っている分野でAIを使ってみると、少し見え方が変わってきます。

IT部でプログラムやシステムについてAIとやり取りしていると、「これは違う」「この方法だと問題が起きそう」「一見正しそうだけど、この条件では使えない」と気づくことがあります。

そして少し怖いのが、そうした答えもとても自然に、それらしく返ってくることです。

自分が知らない分野だったら、そのまま「そうなんだ」と信じてしまっていたかもしれません。

だからこそ、AIから返ってきた答えをそのまま使うのではなく、自分でも確認することが大切です。

AIに何をお願いするのか。返ってきた答えをどう使うのか。どこまでAIに任せるのか。そして、最後にどう判断するのか。

そこを決めるのは人の仕事です。

最初は「使われる側」でもいい

とはいえ、最初からすべてを理解してAIを使う必要はないと思います。

知らないことをAIに教えてもらう。分からないことを質問する。やり方を提案してもらう。

最初はAIに案内してもらいながら進めてもいい。

ある意味、最初は少しくらい「AIに使われる側」でもいいのかもしれません。

大切なのは、そこで終わらないことです。

AIから教えてもらったことを自分でも確認する。実際にやってみる。うまくいかなければ、その原因を考える。

そうやって少しずつ自分の知識や経験にしていけば、今度はAIの答えに対して「これは使える」「これは違う」と自分で判断できるようになります。

目指すのは「AIを使う側」

AIが進化すると、「AIに仕事を取られるのでは？」という話もよく聞きます。

でも、大切なのはAIに何でも任せることではなく、AIを使いながら、自分自身も知識や経験を増やしていくことなのではないでしょうか。

最初はAIに教えてもらう。
そこから自分でも学ぶ。
そして最後は、自分で判断してAIを使う。

面倒だった作業を手伝ってもらう。時間がかかっていた作業を早くする。分からないことを一緒に考えてもらう。

そして、人にしかできない仕事や判断に、今までより時間を使う。

AIに仕事を合わせるのではなく、
自分たちの仕事にAIを合わせる。

それが「AIを使う側」になるということなのかもしれません。

そのうち「AIを使う」という言葉もなくなる？

今はまだ「ChatGPTを使う」「生成AIを使う」と、AIを使うこと自体を意識しています。

でも、これからはどうでしょう。

普段使っているシステムの中で、必要な情報をAIが整理してくれる。予定や仕事の状況を見ながら、必要なことを教えてくれる。面倒な入力や確認作業を、いつの間にか手伝ってくれている。

そんなふうに、「AIを使っている」と意識せず、普段の仕事の中にAIがいるようになっていくのかもしれません。

AIの使い方は、人それぞれ。

部署によっても、担当によっても違います。

だからこそ「AIで何ができるんだろう？」だけではなく、「自分の仕事の、どこをAIに手伝ってもらおう？」と考えてみる。

工事部との何気ない会話から、そんなことを改めて考えるきっかけになりました。

私たちIT部も、AIを本格的に業務へ取り入れ始めたばかりです。

便利さだけでなく、難しさや怖さも感じながら、AIに使われるのではなく、少しずつ「AIを使う側」になっていきたいと思います。

そして、その先に何ができるのか。

また何か形になったときには、このブログでご紹介します。

こんにちは。入社して2か月、IT未経験からスタートした私が感じた「働きやすさ」についてご紹介します。

フレックスタイムで自分らしく働ける

IT部ではフレックスタイム制が導入されており、自分のライフスタイルに合わせて勤務時間を調整できます。

朝早めに来て夕方早めに帰る人もいれば、少し遅めにスタートする人もいます。無理なく働ける仕組みがあるので、仕事とプライベートの両立がしやすいです。

業務に直結した研修でスキルアップ

弊社の研修は、業務に直結した内容が中心です。未経験でも安心して学べる環境があり、分からないことは先輩が丁寧にサポートしてくれます。

学んだことをすぐに業務で試せるので、「知識が身についている」と実感しやすいです。入社2か月の今は、自社ホームページの改修やアプリの簡単なリファクタリングから取り組んでいます。

未経験でも安心して始められる

私自身、未経験からのスタートでしたが、最初は学習中心で簡単な業務から始められます。

少しずつできることを増やすことで、自然と自信を持って取り組めるようになります。未経験者でも焦らず、自分のペースで成長できる環境です。

嬉しい福利厚生

弊社には、毎日の仕事を支えてくれる福利厚生が整っています。

• 飲み物無料
  お茶やコーラなどのドリンクを自由に飲めるので、リフレッシュにぴったりです。
• 休憩スペース・マッサージ機
  休憩時間にリラックスできるスペースがあり、体をほぐしながら気分転換できます。

こうした福利厚生のおかげで、安心して快適に働けています。

落ち着いた環境でリラックスして働ける

社内は落ち着いた雰囲気で、集中して仕事に取り組める環境です。

飲み会などの参加が強制されることもなく、自分のペースを大切にしながらリラックスして働ける点も魅力だと感じています。

こんにちは。IT部のK.Nです。

工場勤務から、未経験で開発の現場に飛び込んでもう少しで3年が経とうとしております。

プログラミングを勉強し始めのころの自分に、コードの書き方ばかりでなく開発業務の全体像をしっかり把握しておくことも同じくらい大事だと伝えたいです。

そこで、IT業界に転職しようと思っているそこのあなたに、WEBアプリケーションの動いている構造を簡単にですが、お伝えします。

今、私たちが求めている4つの人物像を深掘りします

"自分の案件"として動ける人を、私たちは歓迎しています

私たちは日々さまざまなお客様のプロジェクトに携わっており、開発チームとしてより良いものづくりを目指しています。今回は、現在私たちが求めている人物像について、4つの観点から詳しくご紹介します。

単なるスキルではなく、姿勢や意識に共感してくれる方と出会いたい。そんな想いでこの記事を書いています。

1. 自ら考え、まずは行動に移してみる主体性を持った方

“任された”ではなく、“託された”という感覚

私たちが求める主体性とは、「完璧に自走できる人」ではなく、まずは自分で考えて、少しでも動いてみようとする姿勢です。案件を"自分のアプリ"のように捉え、「こうした方が良いのでは？」と感じたことを提案できる人。その一歩が、チームやプロジェクトを前に進めていきます。

2. 技術のトレンドに関心を持ち、継続して学ぶ意欲のある方

学ぶ理由は、“よくしたい”気持ちから

新しい技術に興味を持ち、日々の業務の中で「もっと効率的に」「もっと価値のある機能を」と模索する。その姿勢は、結果としてプロダクトやチームの成長に繋がります。自分の担当領域を“自分のもの”と捉えるからこそ、自然にアンテナが立ち、学び続ける力が身につきます。

3. チームとのコミュニケーションを大切にできる方

良いものづくりは、関係づくりから

私たちの仕事は、お客様と私たち、そしてチームの連携が欠かせません。特に受託開発では「自分のもの」と感じづらいこともありますが、それでも「どうすればお客様の目的を叶えられるか」を一緒に考えていく中で、信頼関係が生まれていきます。単なる作業者ではなく、パートナーとしての関係を築ける人を歓迎します。

4. わからないことに直面しても、自分なりに調べ、考えて動ける方

“まずやってみる”をチームで支え合う文化

「自分なりに試してみた」「調べてみたけど、ここが引っかかった」——そんな報告ができる人は、たとえすぐに正解にたどり着けなくても、周囲のサポートを得やすくなります。困っても一人で抱え込む必要はありません。でも、“自分で考えて動いてみる”という一歩が、チーム全体の動きを変えていきます。

まとめ

「託したくなる人」と、一緒に働きたい

今回紹介した4つの観点は、すべて「自分の案件」として物事に向き合えるかどうかに繋がっています。技術力や経験はあとからいくらでも伸ばせますが、“自分ごと”として関われるかどうかは、その人の姿勢に表れます。

そうした姿勢を持った方と、私たちは「託す」という関係で仕事がしたいと考えています。

もしこの記事に共感していただけたら、ぜひ一度お話ししましょう。

こんにちは。IT部のK.Sです。

私は20代後半で、鉄鋼業界の営業職からエンジニアへとキャリアチェンジをしました。文系出身・完全未経験のスタートだったため、最初は戸惑うことも多く、何から手を付けてよいのか分からない日々が続きました。

そんな中で、自分の中に少しずつ身についてきた「思考の整理のしかた」が、今でも業務に大きく役立っていると実感しています。

今回は、未経験からエンジニアになった私が、特に役立ったと思う3つの思考法をご紹介します。

MapLibreとは？

地図開発の可能性を広げるオープンソース地図ライブラリ

弊社はこれまでGoogle MapsやBing Maps、Here Mapsなど、さまざまな商用地図サービスの開発に携わってきました。最近、新たにMapboxやオープンソースのMapLibre GL JSの開発機会を得て、その中でも特にMapLibreを試してみました。

今回はMapLibreを触ってみて感じたことや、技術的ポイント、そして今後の展望についてまとめます。

MapLibreの特徴

オープンソース地図ライブラリとしての魅力

MapLibreは、Mapbox GL JSのオープンソースフォークで、ベクタースタイルの地図描画が得意なライブラリです。商用マップとも組み合わせやすく、自由度の高いカスタマイズが可能です。

MapLibreを使ってみた

導入から表示までの実践レビュー

実際にシンプルなコードで地図を表示してみると、動作は軽快で、Maplibre公式のサンプルを参考にしながらスムーズに開発を進められました。今回の検証ではMapLibre GL JSを先に導入し、後にMapboxでの動作確認も行っています。

地図のベースには今回は地理院地図を使用しましたが、他の地図サービスもあわせて検証し、目的や環境に応じた使い分けの方向性も見えてきました。

  <style>
    body { margin: 0; padding: 0; }
    #map { width: 100vw; height: 100vh; }
  </style>
　

  <script>
    document.addEventListener("DOMContentLoaded", function() {
      const map = new maplibregl.Map({
        container: "map",
        style: {
          version: 8,
          sources: {
            gsi: {
              type: "raster",
              tiles: [
                "https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/std/{z}/{x}/{y}.png"
              ],
              tileSize: 256,
              attribution: "©国土地理院"
            }
          },
          layers: [
            {
              id: "gsi-layer",
              type: "raster",
              source: "gsi"
            }
          ]
        },
        center: [140.0535, 35.6557],
        zoom: 12,
      });

      const bluePin = document.createElement("div");
      bluePin.innerHTML = `
        <svg width="24" height="36" viewBox="0 0 24 36" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
          <path fill="#00e" stroke="#009" stroke-width="1" d="M12 0C7 0 3 5 3 10c0 6 9 23 9 23s9-17 9-23c0-5-4-10-9-10z"/>
          <circle cx="12" cy="10" r="4" fill="#fff"/>
        </svg>
      `;

      new maplibregl.Marker(bluePin)
        .setLngLat([140.0535, 35.6557])
        .addTo(map);
    });
  </script>

技術的なポイント

MapLibre活用における要点まとめ

• スタイルはJSONで柔軟に変更可能
• GeoJSONの読み込みも簡単で、独自データの表示が可能
• 商用タイルとの連携もできて実務利用に十分対応

課題と展望

MapLibreの限界と今後の活用可能性

MapLibreは柔軟性が高く可能性を感じますが、一方で商用マップのようなサポートはなく、スタイル設計には一定の習熟が必要と感じました。
今後は地図描画とタイル提供の役割分担がより明確になると予想され、その中でMapLibreは描画エンジンとして有力だと感じています。

まとめ

MapLibreは商用地図の代替となるか？

MapLibreは商用地図サービスと対立するものではなく、地図表現の自由度を高める補完的な選択肢です。
商用マップとオープンソースをうまく使い分ける時代に、こうした技術を扱えることは、開発者としての強みになると感じます。

今回はMapLibreを使って、基本的な地図表示の流れを確認しましたが、
今後はスタイルフォーマットを自作したり、より用途に応じたカスタマイズにも挑戦してみたいと思っています。

「既存のサービスだとちょっと物足りない」「自分で地図の見た目や挙動をコントロールしたい」
そんな方にとって、MapLibreはとても相性の良いツールだと感じました。

次回は、そうしたカスタム地図づくりについて、もう少し掘り下げてみる予定です。
どうぞお楽しみに！

この記事は、弊社現役エンジニアのK.Sが執筆しました。

現場から：開発編 Vol.3

設計フェーズの最初に大切にしていること。
それは、

まずは、使う人のことを深く知ること。
そして、「ちょっと先まで気を利かせて考えること」。

設計は単に図面を描くだけでなく、
使う人や現場の困りごとを先回りして想像することが求められます。

設計は、「今だけでなく、先の困りごとを思い浮かべる時間」

設計は、「どう作るかを決める時間」ではありますが、
実際にはもっと先の未来、
使う人や現場が直面するかもしれない問題を想像する時間でもあります。

• 「この操作で、つまずきそうなところはないか」
• 「もしこんな状況になったら、どう対応するのが自然か」
• 「ここを気にかけてあげると、現場のストレスが減るのでは」

使う人の立場に立ち、先の困りごとまで想像することが、
気が利いた設計につながっていきます。

現場で気を付けていること

経験を重ねるうちに気づいたのは、
専門知識だけではなく、
相手の立場や気持ちを先に考える姿勢が何より大切だということです。

具体的には、

• 「話をちゃんと聞いて、理解を示すこと」
• 「使う側の気持ちに寄り添い、困りごとを予測すること」

そう感じてもらえる設計者になることが、良い成果を生みます。

正解を押しつけず、先回りして気づく

「これが正解」と決めつけずに、
「この人にとって何が本当に助かるのか」を常に考える。

設計は正解を当てる時間ではなく、
一緒に納得を見つけ、先を見据える時間です。

まとめ：「ちょっと先まで気を利かせて、相手の目線で考えよう」

僕が設計フェーズで最も大事にしているのは、
“相手の目線に立ち、今だけでなく先のことも考える”ことです。

どれだけ技術的に優れていても、
使う人の言葉や気持ちに耳を傾けなければ、
本当に役立つ設計はできません。

だからこそ、まず相手の話をよく聞く。
そして、ちょっと先まで気を利かせる姿勢を持つ。

「どうすれば使いやすいか」
「その人にとって本当に助かる形は何か」

そんなことを一緒に考えながら、
気の利いた設計を、一緒につくっていく。

次回からは、現役のエンジニアにバトンタッチしてお届けします。

ネットワーク構築編 Vol.3
「Wi-Fi設置しておいてください」から始まる、3つの落とし穴

「Wi-Fi設置しておいてください」

イベント現場でよく言われる一言です。 でもその“ひと言”の裏には、設計と準備のポイントがいくつも潜んでいます。

今回は、Wi-Fi設置にまつわる代表的な3つの落とし穴と、私たちアイテムが行っている対策についてご紹介します。

1：「とりあえずここに置こう」で失敗するアンテナ設置

Wi-Fiアンテナ（AP）は、置けば繋がるわけではありません。

失敗の多くは、「とりあえずこのへんでいいか」で設置したときに起こります。

実際にあった例：
・床に直置きして電波が届かない
・冷蔵庫や金属什器の横に設置し、電波が反射・吸収されてしまう

無線の性質を理解し、 高さや遮蔽物、電波の届きやすさを重視した設置が必要です。

私たちアイテムでは、

・APをトラスやパーティションにしっかり括り付けて高所設置
・会場レイアウトに合わせた配置シミュレーション
・必要に応じて、高所設置用の専用器具を自作

といった工夫で、電波の安定と効率を確保しています。

2：「電源はどこから？」が最後に発覚する問題

意外と見落とされがちなのが、Wi-Fi機器の電源確保です。

延長コードが届かない、そもそも空きコンセントがない、 それに気づくのが設置後――というのは珍しくありません。

Wi-Fi設置にあたっては、電源まわりの確保も重要なポイントですが、 私たちアイテムの強みは、自社の工事部や同時に施工している電気工事会社さんとも深く連携していることです。

電源配線や機器設置の工事が必要な場合でも、現場の状況に応じてスムーズに協力体制を築けるため、 トラブルの未然防止や迅速な問題解決につながっています。

また、PoE（Power over Ethernet）対応機材を活用しており、LANケーブル1本で「通信」と「電源」をまかなえることも大きなメリットです。 電源確保の手間やトラブルを減らすことで、イベント設営をスムーズに進めています。

イベントでは、電源を入れて機器を設置しただけで終わりではありません。 使われる環境や人の動きを考慮して、細やかな設定と運用調整が求められます。

3：DHCPのリース時間、長すぎない？

イベントでは、来場者数は数万人ということもありますが、 実際に同時にWi-Fiへ接続する人数は数十人程度にとどまるケースがほとんどです。

しかし一度接続された端末が長時間IPアドレスを保持したままだと、 IPが枯渇して新規接続ができないというトラブルが起きます。

そこで私たちは、DHCPリース時間を短めに設定しています。

イベントでは、常に人が居続けるのではなく、 一時的に接続して離脱する人が多いため、 IPを素早く回転させることで、限られたリソースを無駄なく使えるようにしています。

まとめ：Wi-Fiは“置いて終わり”ではない

Wi-Fiを「置く」だけで使えると思っていたら、痛い目を見ることがあります。

・設置場所が悪くて繋がらない
・電源が取れなくて稼働しない
・リース時間が長くてIPが詰まる

目に見えないインフラこそ、現場に最適化された細やかな設計と準備が不可欠です。

「Wi-Fi設置しておいてください」 そのひと言に、ちゃんと応えられるように。 私たちは、見えないところで静かに準備を重ねています。

ちょっと運動、ちょっと整う。

今回はオフィスの外――といっても、会社の1階にある「チョコザップ」についてご紹介します。

「なんとなく体が重いな…」「気分転換したいな…」 そんなとき、わざわざジムに行くのはハードルが高い。でも、1階にあるなら話は別です。

1. エレベーターで1階ジム

昼休みにエレベーターで1階に降りると、そこがもう“ちょこっとジム”。 チョコザップの良さは、頑張りすぎなくていいこと。

「今日は気分転換に軽く動こう」 「リモート続きだったから、ちょっと体を戻したい」 そんな気持ちにちょうど応えてくれる存在です。

2. デスクワークの運動不足にも効く

PC作業が中心の仕事では、どうしても身体が固まりがち。 チョコザップで1日10〜15分、軽く動かすだけでも、肩や腰がだいぶラクになります。

「凝ってるかも」と思ったときにすぐ動ける距離にあるのが、何よりの魅力です。

3. 研修期間を終えたら、無料で利用OK

チョコザップは、研修期間を終えた社員向けに、福利厚生として無料で利用できるようになっています。

軽く運動して、気持ちをリセットして、また自分のペースでがんばる。 そんなリズムづくりを、会社としてそっと後押しできたらと思っています。

これで福利厚生のご紹介はひとまず一区切り。 「働く」と「整える」が両立できる環境を、これからも少しずつ育てていきます。