• 知見

AIのコスト問題はなぜ起きるのか｜先行事例から学ぶ全社展開前の対策

全社員が毎日AIを開いて業務をしている会社が、実際に出てきています。一部の情シスや企画部門が試している段階から、日々の業務の中に入り込んだ段階へ移った会社です。そして、活用が社内に浸透した会社から順に、同じ問題が報告され始めています。コスト削減のために導入したのに、生成AIの利用料が見積もりの何倍に...

2026/8/6

• 知見

AIと業務システムをつなぐ方法｜MCP・API連携・データ基盤

「社内でAIを使えるようにしたので、次は顧客管理システムのデータも見られるようにしてほしい」。AI活用がある程度進んだ会社では、こうした要望が現場から上がってくるようになります。ところが、いざ検討を始めると手が止まります。つなぎたい相手ははっきりしているのに、つなぐ方法にどんな種類があって、それぞれ...

2026/7/31

• 知見

AI活用のための社内データ検索｜RAGの精度を上げる検索方法

社内にたまっている資料をAIに扱わせたい。そう考えて調べ始め、RAGという言葉に行き着いた方も多いかと思います。そこからもう一歩進めると、キーワード検索、ベクトル検索、ハイブリッド検索といった検索方式の名前が次々に出てきます。それぞれが何を指すのか、なぜAIに社内の資料を読ませるために新しい検索方式...

2026/7/31

• 知見

GraphRAGとは｜RAGとの違いと使い分け

社内のデータをAIで扱えるようにしたい。そう考えて調べ始めると、まずRAGという言葉に行き着きます。社内文書を検索して、その結果をAIに読ませて回答させる仕組みです。そこからもう一歩調べを進めると、今度はGraphRAG（グラフラグ）という言葉が出てきます。ここで手が止まった方もいるのではないでしょ...

2026/7/31

• 知見

データ鮮度管理とは｜AI活用で「いつの情報か」を設計する

社内の情報をAIに聞くと、古い情報と新しい情報が区別なく混ざって返ってくる。心当たりのある方もいるかと思います。「最近の状況を教えてください」と聞いているのに、返ってくるのは半年前や1年前の資料に基づいた回答です。担当者は「これはいつの話なのか」「本当に今の状態なのか」と一つひとつ疑わなければならず...

2026/7/29

• 知見

オブザーバビリティとは｜監視との違いとAI活用で見る4つの要素

「AIをやろう」という号令のもとで準備を進めていくと、「Observability（オブザーバビリティ）」「可観測性」「監視システム」といった言葉に次々ぶつかります。ところが調べてみると、出てくる解説はメトリクスだ、トレースだ、分散システムだと専門用語が並び、「結局これは何なのか」「今までの監視と何...

2026/7/29

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「データ×AI」を読み解くための用語集｜【ガバナンス・セキュリティ編】

AIの活用を進めようとすると、「データ基盤」「セマンティックレイヤー」「RAG」「ガードレール」といった言葉が次々と登場します。なんとなく意味は分かるものの、改めて問われると説明に詰まる。そんな用語が並んでいるのが、データ×AI領域の特徴です。本記事では、連載「なぜAIの話は、いつも『データ』の話に...

2026/7/31

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「データ×AI」を読み解くための用語集【組織・役割編】

AIの活用を進めようとすると、「データ基盤」「セマンティックレイヤー」「RAG」「ガードレール」といった言葉が次々と登場します。なんとなく意味は分かるものの、改めて問われると説明に詰まる、そんな用語が並んでいるのがデータ×AI領域の特徴です。本記事では、これまで公開してきた連載「なぜAIの話は、いつ...

2026/7/23

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「データ×AI」を読み解くための用語集｜【AI編】

AIの活用を進めようとすると、「データ基盤」「セマンティックレイヤー」「RAG」「ガードレール」といった言葉が次々と登場します。なんとなく意味は分かるものの、改めて問われると説明に詰まる——そんな用語が並んでいるのが、データ×AI領域の特徴です。本記事では、これまで公開してきた連載「なぜAIの話は、...

2026/7/22

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「データ×AI」を読み解くための用語集【データ編】

AIの活用を進めようとすると、「データ基盤」「セマンティックレイヤー」「RAG」「ガードレール」といった言葉が次々と登場します。なんとなく意味は分かるものの、改めて問われると説明に困る。そんな用語が並んでいるのが、データ×AI領域の特徴です。本記事では、連載「なぜAIの話は、いつも『データ』の話にな...

2026/7/14

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データとAIが生み出す企業の成長サイクル｜AI-Readyな企業とは

AI時代に必要なデータの意義と知識を紹介する連載、なぜAIの話は、いつも「データ」の話になるのか。前回の連載：第6回では、整ったデータを保ち続けるための役割の明文化と形骸化しないための工夫に関してお話しました。前回の記事：整えたデータを保ち続ける組織のつくり方｜データオーナーとデータスチュワード今回...

2026/6/19

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整えたデータを保ち続ける組織のつくり方｜データオーナーとデータスチュワード

AI時代に必要なデータの意義と知識を紹介する連載、なぜAIの話は、いつも「データ」の話になるのか。前回の連載：第5回では、整ったデータを安心してAIに渡すためのガバナンス：データ分類・アクセス制御・ガードレール・リネージと監査ログに関して解説しました。前回の記事：整ったデータを安心してAIに渡すため...

2026/6/19

• コラム

「何に困ってますか」と聞いても、AIの使い道は出てこない

AI活用を進めるとき、多くの会社が最初にやることがあります。現場への困りごとヒアリングです。何に困っていますか、どの業務に時間を取られていますか。アンケートを配ることもあります。自分も同じことをやりました。新規事業の検証で顧客に話を聞くときも、業務フローを整理するために現場に入るときも、やり方は同じ...

2026/8/24

• コラム

「AI、入れたのにP/Lが動かない」を組織で超える

DeflagでCROをしている、岩瀬です。この記事は、AIをもう入れた。でも、なんだか成果につながっている実感がない…。そんな手応えのなさを抱えた、営業やマーケの現場のリーダーに向けて書いている。読み終わる頃には、「足りなかったのはAIそのものではないかもしれない」と、少し景色が変わるはずだ。「AI...

2026/8/24

• コラム

「使うたびに賢くなるAI」は、待っていても来ない

AIは使えば使うほど賢くなる、という言い方をよく見ます。私はこれを、半分だけ本当だと思っています。モデルは確かに進化します。ただ、自分の会社のやり方や、自分の文章の癖を、AIが使っているうちに勝手に覚えてくれることはありません。昨日直したことを、今日もまた直す。AIを業務で使っている方なら、覚えがあ...

2026/8/17

• コラム

BigQueryのDWHを非構造化データへ拡張する：データレイクハウスの全体像

BigQueryでDWH（データウェアハウス）を構築すると、売上・顧客・広告といった構造化データを統合して分析できるようになります。そこに「議事録や過去の戦略資料からも示唆を出したい」という要望が来ることがあります。PDFやPowerPoint、音声はBigQueryのテーブルには入りません。本記事...

2026/8/12

• コラム

AIエージェント開発を始めたら、結局ずっと「要件定義」をしていた

AIエージェントを作る、と言うと、何か特別な専門技術の話に聞こえるかもしれません。私も、正直に言うと、最初は身構えていました。これは今まで自分がやってきたことと地続きなのか、それとも、まったく新しい世界なのか。近い気はしていたのですが、うまく言葉にできていませんでした。実際に手を動かしてみて、その正...

2026/7/23

• コラム

AI-native時代のデータ人材は、意思決定のガードレールを設計する人になる

AIがSQLを書き、分析し、グラフやレポートまで出してくれるようになった時代、巷では、「データ分析者の仕事はなくなる」とも言われています。これまで人間がやってきた、そして多くの人が内心やりたくないと感じていた作業、たとえばビジネス側の依頼に応じてSQLを書いてデータを抽出したり、他の人が書いたSQL...

2026/7/17