• 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

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

AIオーケストレーションとは｜バラバラなAI導入をつなぐ設計

営業部門は商談の記録を要約するAIを、カスタマーサポートはチャットボットを、人事は応募書類を選別するAIを、経理は請求書を読み取るAIを導入する。部門ごとに、それぞれが必要だと判断したAIツールが入っていきます。1つずつ見れば、どれも正しい判断です。実際に、それぞれの部門の中では業務が速くなっていま...

2026/7/29

• 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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「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

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整ったデータを安心してAIに渡すための4つの打ち手

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4回では、非構造化データをAIが使えるようになるための打ち手と構造化データとの統合管理に関して解説をしました。前回の記事：非構造化データをAIが使えるようになる4つの方法｜統合管理のための...

2026/6/19

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非構造化データをAIが使えるようになる4つの方法｜統合管理のための3レイヤー

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3回では、売上や顧客数、在庫といった、表形式の数値データ——構造化データを整える4つの定石を見てきました。 本回は、第3回(構造化データの打ち手)に続く「打ち手編2本目」にあたります。前回...

2026/6/19

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AIが使えるデータ基盤の作り方｜構造化データを整える4つの定石

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。前回の第2回では、データが整っていないとAIが実際どう困るのかを、9つの失敗パターンとして見てきました。前回の記事：AIで成果を出すためのデータ整理｜ただ集める・ただ整えるでは通用しない第3回から第6回...

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

データレイクハウスを自分で作って分かった、AI-Ready化の本当の難所

前に、散らかった会社の情報をAIが読める形に束ねた話を書きました。「あの案件、どうなってたっけ」を探す時間を消すために、会社の情報をまるごと一つの土台にした話です。関連記事：散らかった会社の情報を、AIが「Deflagのやり方」で考える土台にした話今回は、その続きです。どう作ったかを詳細に書きました...

2026/7/17

• コラム

ソリューション営業とは「課題を解くこと」が役割ではないと思う

ソリューション営業、という言葉がある。お客様の課題を起点に、その解決策を提案していく営業スタイル。商品の特長を語る「モノ売り」との対比で語られ、定義としてはずいぶん前から市場に定着している言葉。（出典: ソリューション営業とは／リクルートマネジメントソリューションズ）正直に言うと、私はこの言葉と、少...

2026/7/10

• コラム

AIが浸透したとき、組織はどう変わるか

ある企業の組織図を見たとき、「10年後、この構造はどうなっているんだろう」と思うことがあります。現場、リーダー、課長、部長、事業部長、執行役員、取締役——多くの企業は、こんな7〜8層の階層で動いています。それぞれの層が情報を整理して上に届け、上からの判断を下に伝える。この構造は、何十年もかけて積み上...

2026/7/10

• コラム

夜中、誰も見ていないPCで秘書がサボっていた

朝、Slackを開く。いつもなら、AI秘書がまとめた昨日の日報が、いちばん上に届いている。その朝は、何もありませんでした。あれ、壊れた？壊したかな。これは、自分の活動をまるごとAIに集めさせている人柱実験の、地味な裏側の話です。前に、2年分の自分をAIに読み込ませたら人脈マップまで勝手にできた、とい...

2026/7/2