(サブ）AIと共に挑戦

最後のテーマは文化づくりです。AI活用を一時のブームで終わらせないためには、仕組みを人に宿らせず文化に昇華させる必要があります。第一に人材設計です。AI活用をリードする担当者を1名、現場のメンター役を数名、情報管理責任者を任命し、役割を明確...

計画を絵に描いたまま終わらせないためには、段階設計が重要です。短期間で目に見える成果を出し、次の投資につなげることが成功の鍵となります。〈90日プラン〉では、まず上位3つのタスクにAIを適用し、SOP化と成果ダッシュボードの構築を行います。...

生成AIの普及により計算需要は急増し、今後はデータセンター（DC）が地域の競争力を左右します。AIを活用する企業にとっても、計算資源の安定供給は死活問題です。DCを選ぶ際は次の条件を押さえましょう。第一に電力容量と価格の安定性。AIは常時大...

AIの賢さはアルゴリズム以上にデータの質とアクセス性で決まります。ここを整えずにAIを導入しても成果は伸びません。しかし最初から巨大なデータベースを構築する必要はありません。まずは頻繁に使う社内資料だけを整えることが重要です。具体的には①社...

経営が方向と責任線を示したら、次は現場で成果を出す仕組みづくりです。鍵になるのはSOP（標準作業手順書）とプロンプトの型化です。多くのAI活用は、上手く使える人と使えない人で成果に差が出がちです。その差をなくすには、優れた指示や改善例を組織...

AI導入の成否を分けるのは、ツール選びではなく設計の順序です。多くの失敗は、現場から個別に始めて後で全体方針を考えるパターンです。逆に成果を上げる企業はまず目的（OKR）を短い一文で定義します。「半年で営業生産性＋30％」「顧客対応のリード...

日本ではAIの潜在力が語られて久しいにもかかわらず、導入はなかなか本格化しません。その背景には技術そのものよりも組織と制度の壁があります。特に目立つのは次の4つです。第一の壁はPoC（実証実験）止まりです。試験導入までは話が進んでも、ROI...

AIは人間の創造性を置き換える魔法ではありません。しかし私たちが日々の業務で最も時間を取られているのは、実は「考える」よりも下ごしらえの作業です。会議資料や議事録の下書き、数値や文書の要約、複数案の比較表づくり、提案書の初稿など、こうした作...

多くの企業で聞かれるのは「人が足りない」「人材が採れない」という声です。しかし現場を丁寧に観察すると、必ずしも人員不足だけが問題ではないことに気づきます。実際には、日々の業務の大半が付加価値を生まない作業に費やされており、その多くは再現性の...

戦後の日本は奇跡的な復興を果たし、1980年代には世界第二位の経済大国に上り詰めました。しかし二一世紀に入り、成長率は鈍化し、賃金も実質的に伸び悩み、企業の設備投資とデジタル投資は世界標準に比べて見劣りします。ここで直視すべきは「頑張りが足...