AIはもう、企業だけの問題ではない。 国とテクノロジーの距離が縮まっていく時代に、私たちはどこに立つのか
「このAI、ある日突然使えなくなるかもしれない」――そう考えたことはあるでしょうか。 実際に、あるAI企業が自社のモデルの提供を、国の意向によって突然停止するという出来事がありました。AIはもはや、性能や使いやすさだけで選べるツールではありません。国家戦略や経済安全保障とも深く結びつき、企業の意思だけではコントロールできない存在になりつつあります。 AIが進化する時代に、本当に失ってはいけないもの...
データ連成が拓く、人間主導のイノベーション ——「AIの後ろを歩いてはいけない」
前編では、「AIは工学であって、サイエンスではない。だから、本質的に再現しない」という大澤幸生氏（東京大学大学院工学系研究科教授）の指摘をもとに、AIへの過剰な期待と、人間が退化するかもしれない「第2のシンギュラリティ」について語られた。 後編は、バラバラなデータを、どう組み合わせれば新しい発見につながるのか。後編では、大澤氏の「データ連成」の考え方を軸に、人間とAIがどうバトンを渡し合い、それぞ...
AIは文房具である。 ビジネス現場の勘違いと、人間が退化する「第2のシンギュラリティ」
AIを業務に組み込み、企業の変革につなげるためには、業務やデータを整え、AIを活用できる土台をつくることが重要です。しかし、その前提となる「AIとは何か」を、私たちは本当に理解できているのでしょうか。 多くの人は、AIを従来のシステムの延長線上で捉えています。同じ入力には同じ答えが返るもの。人間の代わりに正しい答えを導き出してくれるもの。そんな期待を抱きがちです。 「AI自体は工学であって、サイエ...
AI導入は本当に企業を変えるのか。それとも、私たちはまだ「便利なツール」を手に入れただけなのか。 生成AIブームから、もう4年が経ちました。多くの企業がAIを導入しました。社内でも使われるようになりました。資料作成、要約、調査、開発支援。たしかに便利です。 でも一方で、こんな声も聞こえてきます。 「思ったほど成果が出ていない」 「現場では使っているけれど、会社として変わった感じはしない」 「結局、...
これまで4回にわたり、AIエージェント導入における「スモールスタートの合理性」「具体的な活用イメージ」「セキュリティへの不安」「データの品質と活用」についてお伝えしてきました。 今回は、導入を検討する際に整理しておきたいポイントを振り返りながら、AIの運用をスムーズに実現するための進め方をまとめました。 SalesforceのAIエージェントプラットフォームを利用し、スピード感を持って運用を始める...
「AIを導入したいけれど、データはバラバラで…」「まずはきれいに整えないと」。そんなお悩みを聞くことがあります。完璧なデータ整備を待たずとも、無理なくAI活用をスタートするヒントをお伝えします。 AIに必要なのは、データの「品質」と「利用場面」 AIにとって重要なのは、データの「品質」と、「どの業務で、どう使うか」という実際の「利用場面」に合っているかどうかです。これらを整理することが、必要な準備...
AIの業務活用を検討するとき、こんな不安が頭をよぎることはないでしょうか。「機密情報が外部に漏れないか」「AIが誤った回答を返さないか」「見せてはいけないデータに誰でもアクセスできてしまわないか」こうしたセキュリティへの懸念は、AI導入における障壁のひとつです。 日本企業がAI導入に際して懸念していること割合 (%)05101520253035効果的な活用方法がわからない30.1%社内情報の漏洩な...
「AIを導入したい、でも何から始めればいいか分からない」そんな声をよく聞きます。難しく考える必要はありません。AIエージェントは、隣にいるスタッフが担っているような仕事を、一緒にこなしてくれる存在です。今回は、営業現場での具体的な活用シーンをBefore/Afterでご紹介します。「こういう使い方ができるのか」というイメージを持っていただければと思います。 日本企業がAI導入に際して懸念しているこ...
AI導入の成果に、明確な差異が生じ始めています。ただツールを導入したか否かではなく、「どう運用し、どう業務に組み込むか」で結果が大きく分かれるフェーズに入りました。 導入企業の二極化 研究機関の調査によると生成AIは国内企業の約5割に導入され、急速な広がりを見せています。しかし、「具体的な活用方法」「セキュリティ」といった課題が壁となり、導入の深さにはばらつきがあります。結果として、AIを実務に活...
これまで5回にわたり、AIエージェントの導入から実用化に向けた進め方を解説してきました。 本記事では、これまでの連載内容を振り返り、企業がAI活用を前進させるための要点をまとめました。 AI導入から実用化までに押さえておきたい5つのポイント 1. 導入トレンド： 特定業務に絞った「スモールスタート」 最初から全社導入を目指すのではなく、特定業務に絞って小さく始めるアプローチが、将来の拡張を見据え...
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