• 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

メダリオンアーキテクチャとは｜各層の特徴とAI活用のためのデータ基盤設計

AI活用が本格化するにつれて、「AIの精度を左右するのはモデルの性能よりも、モデルに渡すデータの品質ではないか」という見方が業界で広がりつつあります。そうした文脈で欠かせない存在になっているのが、「メダリオンアーキテクチャ」というデータ基盤の設計パターンです。この記事では、データのAI活用に向けて必...

2026/7/10

• 知見

【2026年 独自調査】製造業の営業AI導入率｜進まない構造的要因と導入の進め方

「AI導入が進んでいる」という話題は日常的に耳にするようになりました。しかし、製造業の営業責任者にとって切実なのは、自社の営業組織が業界のなかで進んでいる側なのかそうではないのかを、客観的に把握できないという問題ではないでしょうか。情報通信業やコンサルティング業界のAI活用事例はよくに目に入りますが...

2026/7/8

• 知見

【2026年 独自調査】生成AIでの業務効率の限界｜「点のAI活用」から「線のAI活用」への移行

ChatGPTのアカウントを全社に配った。CRMにAIが搭載された。議事録AIを導入した。しかし経営層から「で、AIの効果は？」と聞かれたとき、「個人作業は速くなりました」としか答えられない。部門としてのROIを数字で示せないまま、次の投資判断を迫られている。生成AI導入を推進してきた方が、いま直面...

2026/7/8

• 知見

営業活動における「コア業務」と「ノンコア業務」とは｜3つの判定基準

営業活動における「コア業務」「ノンコア業務」、そして管理職特有の「マネジメント業務」とは、それぞれ何を指す業務でしょうか。本記事では、コア業務・ノンコア業務、そしてマネジメント業務の定義を明確化するとともに、自社業務を仕分けるための3つの問い(売上への直結度・顧客との接点・属人性)を提示します。その...

2026/7/6