• 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

• 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

• 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活用」をゴールにした会社が失敗する理由

AIを活用しないと、あなたの会社は潰れます——。最近、こんな言葉をセミナーのタイトルやSNSの投稿で頻繁に見かけるようになりました。不安を煽るフレーズに引き寄せられ、数十万円を払って勉強会に参加する経営者が増えています。AIの進化スピードが上がるほど、その隙を突くビジネスも増えていく。これは情報商材...

2026/5/28

• 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