知見
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【2026最新】人材紹介のマッチング精度を上げるためのデータベース設計を公開
求人原稿や推薦文、面談記録の作成にAIを使うようになり、書類を作る時間は減りました。それでも、成約数やCA1人あたりの売上は増えていません。こうした状況に、心当たりはないでしょうか。弊社がお話を伺った人材紹介会社でも、AIで書類作成の時間は減った一方で、成約数や売上が増えた会社はわずかでした。その理...
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人材紹介のAI活用が業務効率化で止まる理由｜面談設定率・応募率が上がる会社は何をしているか
▶ Deflagの【人材紹介AI活用事例集】をダウンロードする2026年、AIをまったく使っていない人材紹介会社は、ほとんどありません。議事録や求人原稿、推薦文、職務経歴書の作成には、多くの会社がAIを使っています。DeflagがこれまでAI活用の相談やヒアリングで話を伺った人材紹介会社の...
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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...
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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...
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【実験レポート】Googleドライブでメダリオンアーキテクチャを適用した簡易版データレイクハウスを構築する
AI活用が本格化するにつれて、社内に蓄積された契約書・提案資料・議事録・チャットといった非構造化データをどう扱うかが、実装上の重要なテーマになっています。こうした情報を整える設計としてデータレイクハウスが提唱されていますが、実装事例の多くはBigQuery・Databricks・Snowflakeと...
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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...
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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...
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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...
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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、...
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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...
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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...
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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...
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キャリアカウンセラーはAIに置き換わるのか｜AIに任せる仕事と、人が上げる転換率
9月、ある採用サービスが4,000万ドルを調達しました。求職者と企業の両方にAIをつける、Jack & Jillというサービスです。求職者の側には「Jack」というAIがついて、経験や希望を聞き取ります。企業の側には「Jill」というAIがついて、求人票を読み、その仕事で活躍する条件を詰めま...
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AIのモデルに依存しない、シゴデキAIのつくり方
AIに仕事を頼んで、返ってきたものを直す。その修正や判断を次AIに依頼する仕事にも引き継げれば、同じ説明を繰り返さずに済みます。私は、ClaudeのチャットからコマンドでAIを呼び出して社内の資料や議事録について質問したり、Claude CodeやCodexのAIエージェントに手順書に沿って文章作成...
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業種が違えどAI活用は同じ理由で止まっていた
「AIでこれやってよ」というアイデアが現場から出てくる。経営がAI活用を強く求めていて、AI推進チームや計画書が用意されている。けれどそこから先の、「実現」はできていない。実現したものの、結果「どんな成果」をもたらしたのかは分かっていない。このような状況に共感できる方もいらっしゃるのではないでしょう...
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【現地訪問レポート】レガシーシステム問題の後ろに隠れている、AI活用が進まない本当の理由
先日、群馬県のある専門商社を訪問しました。年商数十億円、取引先は約250社。資材を仕入れ、小分けや加工をして納品する中間流通を担い、市内に工場と倉庫を3拠点持ち、地域の建設を長く支えてきた会社です。社長は電子化を早くから進めてこられた方で、「一つずつ、ちょっとずつだけど進めてきている」と話されました...
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「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...
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「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...
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