• 知見

現場でメンバーがAIを有効活用するために磨くべき3つのスキルとは

プロンプト講座も、ツールの研修も、ひと通りやった。それでも「現場で本当にAIを使いこなせる人」がなかなか増えない——。AI推進や人材育成を担う方から、この相談が後を絶ちません。「使える人と使いこなせない人で、はっきり差が出る。でも、その差が何なのか、うまく言葉にできない」。そして、ご自身がその差を言...

2026/6/5

• 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

個人のAIハックは、これから2つの形で「静かに死にます」

会社のなかで、誰かが個人的にAIを使った便利な仕組みを作っている。気がついたら、それが業務の流れにそっと組み込まれている。最近、こういう光景をよく見かけませんか？これは止めなくていい現象だと思っています。むしろ素敵な動きで、社内のAI活用が現場から立ち上がっている証拠です。ただ、ここからが本題です。...

2026/6/4

• コラム

データエージェント時代のガバナンス── ルールを誰が決めるのか 

データエージェントが、社内データを動かし始めたデータエージェントという言葉が、業界で急に増えました。自然言語の問いを受け取り、社内データに自律的にアクセスし、必要な分析や処理を複数ステップで実行するAIです。たとえば経営者が「先月、解約が増えたセグメントは？その顧客の共通点は？」と話しかける。すると...

2026/5/29

• コラム

AIの事故は、たぶん静かに進みます

会社でAIエージェントを動かすときの怖さって何だと思いますか？ずっと「禁止リスト」が先だと思っており、前回の記事でもそれを書きました。やらせてはいけないことを先に決める戻せる状態を確保する漏れる場所を塞いで、戻せない操作は人間が承認するこの3本柱を最初に固定しておけば、ある程度の事故は防げます。ただ...

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

余白のない会社は、なぜ成長できないのか

「今期こそ新しい取り組みを始めよう」——そう経営会議で決めたはずなのに、気づけば3ヶ月が過ぎていた。誰もサボっているわけじゃない。メンバーは毎日忙しそうに働いている。それでも、新しいことが動き出さない。この現象を、私は何度も目にしてきました。原因は、シンプルです。余白がないからです。新しいことを始め...

2026/5/21