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生成AIの導入・定着・現場での使われ方について、研修と伴走支援の現場で見たことをもとに書いています。
- シャドーAI対策と、課長・部長が答えた「AI活用の遅れは転職理由になり得る」 シャドーAI対策の記事が扱っていない数字を置きます。ガイドライン整備済みの企業でも46.9%が公式外AIを利用し、別の調査では部長63.6%が「AI活用の遅れは転職理由になり得る」と回答しています。
- 配った生成AIが定着しない理由——分水嶺は「チャットかエージェントか」 生成AIを配った数か月後、利用はチャットの質問と下書きに縮んでいきます。定着を分けるのは利用形態だと見ています。悪循環の構造、文脈の外部化、アプリを1本作り切る練習、会社側の制度設計まで書きます。
- 作り込んだAIスキルを捨てた話——生成AI内製化の限界はどこにあるか Claude Codeに作り込んだ3役分担の型を、モデル更新後に削除しました。型がAIを遠回りさせるようになったからです。公式ドキュメントの廃止事例も交えて、プロンプトやAIスキルを自社で維持し続ける限界を書きます。
- 機密情報を外に出さない生成AI活用——ローカル・クラウド・ハイブリッドの選び方 守秘義務や機密データが理由で生成AIを使えない企業・士業の方へ。ローカルLLM・企業向けクラウド・ハイブリッドから機密要件に合う構成を選ぶ考え方を機密度×構成の早見表と予算の目安つきで解説します。
- その「様子見」が教科書に載っている負け方になる——生成AIは新規事業の「出島」から始める 「AIは他社事例が揃ってから」がいちばん高くつく理由を4つに整理し、守るものを最小にできる新規事業＝「出島」で、自社のAI活用事例を先につくる進め方を提案します。
- 採用サイトは生成AIで作れる——でも「何を載せるか」はAIが決めてくれない 求職者の6〜9割が見る採用サイト。生成AIで安く速く作れる時代に、それでも人が決めるべき4つのことと、作った後に回すべき3つのことを、実体験と調査をもとに整理します。