Kashyap Kompella

2026年には90%の組織が深刻なAIスキル不足に陥ると予測される中、単なるツール配布では成果は得られない。従来のチャットbotから自律型AI（エージェント）への移行を見据え、情シスリーダーは役割別のスキル定義やガバナンス再構築を急ぐ必要がある。

エンタープライズAIの活用フェーズは、単なる実験から実務運用へと劇的な変化を遂げている。リーダーに求められるのは、最新技術を組織の力に変えるためのスキルセットの再定義だ。本稿では、注視すべき5つのスキルカテゴリーを明らかにする。

AIエージェントの利用料は、予測モデルやチャットbotと異なり、あるポイントによってコストが増減する。それは何か。本稿は、ビジネス価値に比例したコスト管理を実現するための7つの最適化策を解説する。

生成AIの登場によって、企業は自社の用途に合わせて細かく調整されたチャットbotやAIエージェントを開発できるようになった。本稿はGoogleとIBM、Kore.ai、Microsoft、OpenAIの5ベンダーのAIサービスを比較する。

企業向けチャットbot市場には、さまざまなAIサービスが登場している。本稿はその中から、「Amazon Lex」「Aisera」「Boost.ai」「Claude」「Cognigy」を取り上げ、各サービスの特徴と欠点、適した用途を比較する。

AI技術の進化が、人事部門の在り方を根本から揺るがしている。定型業務の自動化が進む一方、AIツールには踏み込めない領域も存在する。人事部門が知っておくべき「AIに任せられる業務」「人間固有の業務」とは何か。

「RPA」と「AIエージェント」はどちらも業務自動化に役立つ技術だが、それぞれ異なる特徴を持つ。10個の視点で両者を比較する。

RPAとAIエージェントはどちらも業務自動化に役立つ技術だが、それぞれ得意分野と限界がある。業務の特性に応じたRPAとAIエージェントの使い分け方を整理する。

「RPA」と「AIエージェント」はどちらも業務効率化に役立つ技術だが、それぞれの特徴を正確に理解している人はどれだけいるだろうか。両者の基本的な仕組みを解説する。