知見
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導入支援会社の選び方|工程に分解して「誰に何を頼むか」を見極める
「AIを業務に活かしたい」そう思って「AI導入支援」を提供している会社に何社か問い合わせてみたものの、各社の言うことがまるでバラバラで、かえって分からなくなった——こうした声をよく耳にします。ある会社は経営戦略やビジョンの話に終始し、ある会社は自社のツールを軸に提案を組み立て、また別の会社は「作るも...
2026/6/12
知見
AI導入の有無が生む差|データと歴史で読む競争力格差
ChatGPTは触ったことがある。成功事例の記事も読んだ。市場が伸びていることも知っている。それでも、「では、入れないとどうなるのか」という問いに、自社の業務に引きつけて即答できる経営者の方は、意外と多くないように感じます。 多くの場合、危機感の出どころは「競合が使い始めたらしい」「取引先や投資家か...
2026/6/12
知見
MCPとは何か|AIと業務システムをつなぐ接続規格を、どの業務から試すか
AI推進を任され、自分でも情報を集めはじめると、どこを見ても「MCP」という三文字に出くわす。そんな方は多いのではないでしょうか。解説記事を読むと「AIと外部システムをつなぐ規格らしい」までは理解できます。ところが、自社で何にどう使うのか、最初の一歩は何かとなると、持ち帰れる記事は多くありません。仕...
2026/6/2
知見
「AI導入、まず何から」の前にある本当の障壁——業務プロセスを見直す余白がない
「AI導入、まず何から始めればいいか」——この問いへの答えは、実のところ多くの担当者がすでに知っています。目的を整理し、業務プロセスを見直し、小さく始める。どれも正論で、頭では理解しているはずです。それでも動き出せない、というのが実際のところではないでしょうか。動き出せないのは、知識が足りないからで...
2026/6/2
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
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コラム
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考えながら動き、動きながら考える:未知を扱うプロジェクトの進め方
プロジェクトは立ち上がり、担当も決まり、メンバーはそれぞれのアクションを着実に進めている。定例会議では毎回、各担当から進捗が報告される。それなのに、プロジェクト全体として前に進んでいる感じがせず、狙っていた数値も動かない。私はデータとAIの領域で複数の会社の新規の取り組みを支援する中で、この状態を何...
2026/8/17
コラム
AIで作れるとは。「動く」と「使える」の大きな差
DeflagでCROをしている岩瀬です。先日、あるお客様との打ち合わせで、こう聞かれた。「AIでデータ基盤って、もう作れるんですよね?」聞けば、APIやMCPでいろんなツールをつないでしまえば、散らばったデータをAIが勝手に整理して、名寄せして、統合してくれる。設計や要件定義だって、AIに任せられる...
2026/8/2
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
会社でAIエージェントを動かす前に、書いておきたい「禁止リスト」の話
AIエージェントの導入相談を、ここ最近よく受けます。「うちでも何か使えますか」「具体的に何を任せるといいですか」と聞かれて、ありがたいなと思いつつ、私はいつもその前に確認することがあります。「やらせてはいけないこと」もう書きましたか、という話です。ほとんどの会社でまだ書かれていないんですが、これを書...
2026/5/22
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