• 知見

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...

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

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

• 知見

AI-Ready Dataとは｜AIが正確・安全に使えるデータの意味を、具体例で徹底解説

生成AIの導入自体は、多くの企業で浸透してきました。ChatGPT等のアカウントを配布し、社内問い合わせにチャットボットを置き、資料の要約や文案作成にAIを使う運用は、ベンチャー・中堅企業でも珍しくなくなっています。ところが、いざ自社の業務データをAIに使わせようとすると、次のような場面に多くの推進...

2026/7/22

• コラム

「使うたびに賢くなるAI」は、待っていても来ない

AIは使えば使うほど賢くなる、という言い方をよく見ます。私はこれを、半分だけ本当だと思っています。モデルは確かに進化します。ただ、自分の会社のやり方や、自分の文章の癖を、AIが使っているうちに勝手に覚えてくれることはありません。昨日直したことを、今日もまた直す。AIを業務で使っている方なら、覚えがあ...

2026/8/17

• コラム

AIの利用料を気にしなくなった代わりに、PCのメモリを心配しています

社内の情報基盤を作っていて、AIの利用枠を使い切りました。原因は、ラベル付けです。社内に散らばった資料や会話に、これは何の文書か、どの顧客の話か、決定事項か相談か、といった目印を機械的に付けていく処理があります。対象は2万件近くありました。順番に流していたら、途中で枠が尽きて止まりました。進んだのは...

2026/8/12

• 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エージェント開発を始めたら、結局ずっと「要件定義」をしていた

AIエージェントを作る、と言うと、何か特別な専門技術の話に聞こえるかもしれません。私も、正直に言うと、最初は身構えていました。これは今まで自分がやってきたことと地続きなのか、それとも、まったく新しい世界なのか。近い気はしていたのですが、うまく言葉にできていませんでした。実際に手を動かしてみて、その正...

2026/7/23

• 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

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

「あの案件、結局どうなってたんだっけ」会社が動いていると、この一言が一日に何度も出ます。答えは、どこかにあります。Driveの中のどこかのフォルダ、Notionのどこかのページ、Slackの去年のスレッド、顧客管理の記録。あるのに、たどり着けない。探しているうちに、何を探していたかを忘れる。これは、...

2026/7/10