• 知見

現場でメンバーがAIを有効活用するために磨くべき3つのスキルとは

プロンプト講座も、ツールの研修も、ひと通りやった。それでも「現場で本当にAIを使いこなせる人」がなかなか増えない——。AI推進や人材育成を担う方から、この相談が後を絶ちません。「使える人と使いこなせない人で、はっきり差が出る。でも、その差が何なのか、うまく言葉にできない」。そして、ご自身がその差を言...

2026/6/5

• 知見

個人で動いたAIが、組織で動かないのはなぜか——生成AIの仕組みから読み解く「ツール化・商品化」の設計差と人材要件

ある担当者が、自分の業務に合わせてプロンプト（生成AIへの自然言語の指示書）を磨き込み、提案資料のたたき台や定型レポートの下書きを「動くもの」として作り上げる。社内で評判になり、上司や経営層から「それ、部門全員で使えるようにしてくれないか」「商品として外販できないか」と声がかかる。ところがいざ組織展...

2026/6/1

• 知見

生成AI利用ガイドラインの作り方（後編）｜生成AI活用のセキュリティ対策【テンプレート付き】

前回の記事では、生成AI利用ガイドラインを整備するうえで最初に揃えるべき3つの軸——「データを3つに分類する」「ツールごとのデータ取り扱いを整理する」「業務・部門ごとに判断軸を定める」を、比較表とテンプレートの章構成とともに整理しました。経営層がルールより先にAIを使い始めている、という変化に対する...

2026/6/1

• 知見

生成AI利用ガイドラインの作り方（前編）｜ゼロから作るための3つの軸　【今すぐ使えるテンプレート付き】

CEOがClaude Codeを使って中長期の事業計画を練り始めている、役員がCursorでゼロから面接評価エージェントを構築している——こうした話を、ここ3ヶ月で急速に耳にするようになりました。AIの活用方針は、もともと経営層の判断から始まるトップダウンが基本でした。ただ、これまでは「経営がGoサ...

2026/5/28

• 知見

AIエージェントを活用した新規事業の進め方——Go/No-Go判断に必要な評価フレームと6ステップ

「うちもAIエージェントを使った外販事業を考えたい」「業務の上にAIを乗せてサービス化できないか」——こうした経営層からの一声で、社内の事業企画が動き始めるケースが増えています。この動きが始まった担当者の頭の中には、前向きな気持ちと並行して、ある種の不安が積み上がっていくのが見えます。自社が立ち上げ...

2026/5/28

• 知見

経営者の「全社AI導入」、まず理解してもらう3つのこと——AI予算は誰が握り、どう運用するか

経営会議の予算検討アジェンダの中で、CEOや事業責任者から「各社が進めている全社AI導入を、うちでも予算に組み込まないのか」と問われるケースが、ここ数ヶ月で増えてきているのではないでしょうか。生成AI やAIエージェントの成功事例を目にする機会が一気に増え、自社でも早く取り入れたい、というスピード感...

2026/5/20