知見
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オントロジーとは｜AIにデータの意味を渡す取り決めと、類似概念との違い
AI活用のために社内のデータ基盤を調べ始めた方は、どの資料も最後は同じ結論に行き着くことに気づいたかと思います。データが存在するだけでは足りず、AIがそのデータの意味と文脈を理解できる状態になっていなければ使えない、という結論です。ここまでは納得できても、次の一歩で手が止まります。では意味と文脈をど...
2026/8/6
知見
AIネイティブとは｜AI-Readyとの違いとAIネイティブな企業の特徴
AI活用の情報収集を進める中で「AI-Ready」「AIネイティブ」という言葉に立て続けに出会い、両者の意味が理解できないままモヤモヤしている方もいるかと思います。社内でのAIツールの導入は少しずつ進み、業務の一部では実際に使えるようになりました。しかし、「うちはAI-Readyになったのか」「AI...
2026/7/28
知見
AI-Readyな企業とは｜AI導入止まりの企業との違い
AI活用が一気に広がり、セミナーや記事、SNSで「AI-Ready（AIレディ）」という言葉を見かける機会が増えました。文字面から「AI活用の準備が整った状態」までは想像できるものの、抽象度が高く、自社が具体的にどんな状態になればAI-Readyといえるのか、そもそも「AIをもう色々入れている自社」...
2026/7/24
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AI-Ready Dataとは｜AIが正確・安全に使えるデータの意味を、具体例で徹底解説
生成AIの導入自体は、多くの企業で浸透してきました。ChatGPT等のアカウントを配布し、社内問い合わせにチャットボットを置き、資料の要約や文案作成にAIを使う運用は、ベンチャー・中堅企業でも珍しくなくなっています。ところが、いざ自社の業務データをAIに使わせようとすると、次のような場面に多くの推進...
2026/7/22
知見
AI-Readyとは｜4つの構成要素とAI導入との違い、企業が実現する未来
AI導入・AI活用の話題が増え、セミナーや記事、SNSで「AI-Ready（AIレディ）」という言葉を見かける機会が増えました。多くの読者は、AIレディという文字面から「AI活用の準備が整った状態」を意味していることまでは想像できるものの、言葉が抽象的すぎて、自社が具体的にどんな状態になればAI-R...
2026/7/17
知見
AI業務自動化を事業部主導で進めるための分業設計｜個人で動かせる「点」、開発が要る「線」
「商談の評価も、問い合わせの一次対応も、レポート作成も、AIで自動化したい。」 事業部でAI活用を任された推進担当者の方から、こうした相談をよく聞くようになりました。特徴的なのは、やりたいことのイメージがかなり明確に描けている、という点です。 たとえば「問い合わせフォームに届いた内容が自動で記録され...
2026/6/12
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コラム
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自社のあらゆる業務を、どこまでAIに渡せるか試した結果
私たちDeflagは、企業の営業や日々の業務にAIを組み込む「AIインテグレーション」をサービスとして提供しています。ただ、その仕組みを顧客に届ける前に、決めていることがあります。まず、自社のあらゆる業務で人柱になる。私はもともと、ゲームやSaaSの開発と運用をやってきました。どちらの世界でも、ずっ...
2026/6/12
コラム
全員アナリストの時代と、これからのデータ組織
これまでのデータ組織が引き受けてきた役割「データ組織」「データ分析チーム」「アナリティクスチーム」。社内でこういったデータ専門の組織を置くとき、多くの会社で、その役割や組織の作り方は似ていました。マネージャーがいて、その下にデータアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストが並ぶ。BIチーム...
2026/6/8
コラム
AI時代のBIとAI ── 民主化の失敗の先に
データの民主化は、長らくBIに託されてきました。誰もが自分でデータを見て、自分で判断する——その約束に、世の中はかつて大きな期待を寄せました。ところが、約束はほとんど果たされないまま、今度はAIが同じ約束を携えて登場しています。本記事は、BIとAIを「どちらが要るか」ではなく「どのように使い分けるか...
2026/5/22
コラム
余白のない会社は、なぜ成長できないのか
「今期こそ新しい取り組みを始めよう」——そう経営会議で決めたはずなのに、気づけば3ヶ月が過ぎていた。誰もサボっているわけじゃない。メンバーは毎日忙しそうに働いている。それでも、新しいことが動き出さない。この現象を、私は何度も目にしてきました。原因は、シンプルです。余白がないからです。新しいことを始め...
2026/5/21
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