biton.co.jp サイト解析まとめ

基本情報

サイトトップhttps://biton.co.jp

HTMLサイズ

1ページ平均HTML(バイト)6218.15

内部リンク集計

リンク総数4

外部リンク集計

リンク総数2

メタ情報

meta description平均長77
OGPありページ数0
Twitterカードありページ数0

HTML言語 分布

キー割合
ja100.00%

文字コード 分布

キー割合
utf-8100.00%

内部リンク分析(Internal)

ユニーク内部リンク数4
ページあたり内部リンク平均1.2

内部リンク 深さヒストグラム

キー
124

内部リンク 上位URL

URLリンク総数
https://biton.co.jp/blog_index.html20
https://biton.co.jp/index.html2
https://biton.co.jp/ai_tool.html1
https://biton.co.jp/blog_1.html1

連絡先候補(Contacts)

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キーワード分析(KeywordMap)

ワードクラウド上位

重み
Claude1
LLM0.867353
Gemini0.867353
Copilot0.823909
です0.697172
MCP0.686591
SaaS0.650515
生成0.650515
API0.650515
ビットオンでは0.650515
例えば0.650515
Code0.650515
AIを0.650515
GPT0.5
GitHub0.5
人間力0.5
など0.46598
詳しくは0.433677
VPN0.433677
もちろん0.433677
Google0.433677
用途例0.433677
GPU0.433677
RAG0.433677
信頼できる0.433677
はい0.433677
自然言語で0.433677
Assist0.433677
これは0.433677
道具力0.433677
ChatGPT0.411954
ではなく0.411954
が不可欠です0.411954
を紹介します0.411954
開発0.333333
Vibe0.333333
Coding0.333333
Anthropic0.333333
承認0.333333
Model0.333333
Context0.333333
Protocol0.333333
Cursor0.333333
つまり0.333333
セキュリティ0.333333
ビットオン社は0.333333
役割分担0.333333
を支援します0.333333
そこで注目されているのが0.333333
ビットオン社では0.333333

共起語上位

語1語2スコア共起ページ数
ContextModel2.0423668
CodingVibe1.9945098
ContextProtocol1.9184497
AssistCode1.8103358
ModelProtocol1.6427226
インフラ関連支援を通じてお取引実績のある企業団体の一部です1.54454
AIによる業務改革開発支援のリアルな知見をお届け1.54454
効率向上目的1.54454
これまで開発会社を選ぶ基準といえば人数が多いか1.54454
人と人との信頼を築く力私たち人間が本当に価値を発揮する場面は1.54454
AIの導入に過度な期待が寄せられる一方で思ったより使われない1.54454
AIを導入しても一部の人しか使っていない1.54454
AI導入後の定着はなんとなく良さそう1.54454
AIは便利な一方で社外秘情報や個人情報を扱う可能性があるため1.54454
AIツールは導入すれば自動で使われる1.54454
すべての部署が一気にAIを活用できるわけではありません部署の状況に応じて適切なフェーズを把握する1.54454
AIが単独で使われる状態では一部の人しか使わない1.54454
その品質や継続性を支えているのは生成AIを活用したシステムやツールが注目される一方1.54454
AI開発が進むにつれてプロンプト1.54454
何でもできる万能アシスタント生成AIは便利ですが1.54454
AIを導入しても使われない最大の理由は知らない1.54454
生成AIを業務に活かすには社内データ1.54454
AIとのやり取りが会話1.54454
ただチャットUIにAIを組み込む際1.54454
FAQはあるが使われない多くの企業が1.54454
生成AIを社内業務プロセス申請1.54454
マーケティング経理1.4795614
などあらゆる業務を刷新しつつあります経理1.4795614
などあらゆる業務を刷新しつつあります企業は次の1.4795614
つに分岐し始めています企業は次の1.4795614
つに分岐し始めていますクラウド導入をためらった企業がその後の1.4795614
を後回しにすることは中長期的な競争力の喪失につながります理由はシンプルです1.4795614
人手だけでは追いつけない理由はシンプルです1.4795614
人手だけでは追いつけない規模のタスクを自動化できるからです1.4795614
以下は当社支援プロジェクトの実例規模のタスクを自動化できるからです1.4795614
一部以下は当社支援プロジェクトの実例1.4795614
2025年現在AI支援ツールは爆発的に進化し1.4795614
AI支援ツールは爆発的に進化し多様な選択肢が登場しています1.4795614
もはや単一ツールに依存する時代ではなく多様な選択肢が登場しています1.4795614
もはや単一ツールに依存する時代ではなく目的に応じて複数のAIを組み合わせて使いこなす統合力1.4795614
こそが問われています目的に応じて複数のAIを組み合わせて使いこなす統合力1.4795614
こそが問われています特に注目されているのは1.4795614
特に注目されているのは開発者とAIが並走するように共同作業を行う1.4795614
というスタイルです仕様や設計をあらかじめ固めるのではなく1.4795614
AIとのやりとりを通じて動的に開発の方向性を調整していく仕様や設計をあらかじめ固めるのではなく1.4795614
AIとのやりとりを通じて動的に開発の方向性を調整していくこの手法は1.4795614
この手法は今の現場に最もフィットするアプローチです1.4795614
AIツール活用の羅針盤以下の記事をご覧ください1.4795614
AIツール活用の羅針盤現在の選択と将来展望1.4795614
クラウド全盛の時代にあっても現在の選択と将来展望1.4795614

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