最新記事一覧
データ活用の属人化や人材不足、チャット型AIによる実務完結の限界――この壁をどう突破すればいいのか。ThinkingAIへの取材を通して、分析から検討、実行まで自律的に担い、人の数に依存しない事業成長を実現させる「自律型AI組織」の作り方に迫る。
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多くの日本企業は、生成AIの実証実験から先に進めずにいる。原因は技術力ではないという。日本TCSは事業戦略説明会で、AI実装を阻む2つの構造を挙げた。
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従来のITと異なり、AIは使えば使うほどコストが増えます。それでも活用の指標として利用者数や利用率を重視する企業はまだ多くあります。拡大を続けるAI投資の成果を、企業は何によって判断すればよいのでしょうか。新しい投資評価の視点を考察します。
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生成AIやAIエージェントの本格活用において問われる要素の一つが、AIの判断の根拠となるデータの信頼性だ。AIに正しいデータを与え、信頼できる状況を導くには何が必要なのか。AI時代に求められるデータ整備の在り方を聞いた。
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AIエージェントによる業務変革が進む一方、データの分散やコスト急増によってROIにつながらないケースが増えている。企業がデータやAIの主権を取り戻し、成果へつなげるための課題解決アプローチをClouderaに聞いた。
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AIエージェントの普及が進む中で、製造業の業務を支えるITシステムの在り方も大きく変わろうとしている。「SaaSの死」といわれる中で、AIエージェントによるシステム環境の変化について解説する。
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「クビにはならないが、専門性に合う仕事が消滅する」――。過去の技術転換期に起きたことは、AI時代にも起こり得る。ガートナーの亦賀忠明氏にAI時代にIT部門が果たすべき役割と、個人としてのキャリア構築の在り方を聞いた。
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「静かな退職」が注目を集めている。だが、それを単なる「怠業」や「若手社員の意欲低下」と捉えるだけでは、本質を見誤る可能性がある。企業はどこまでを許容し、どこから介入すべきなのか。向き合うべき課題を考える。
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AIエージェントが自律的に判断して実行する処理について、その責任は誰が負うのか。AIエージェント特有のリスクを抑制するには、どのような統制が必要なのか。
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ビジネスPCで軽さを優先するか、それとも性能か──。約899gの薄型軽量ボディーに強力なNPUや有機ELディスプレイを搭載したCopilot+ PC「Prestige 13 AI+」なら、どちらも手に入る。
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人手不足と品質向上のはざまで揺れるコンタクトセンター業界に地殻変動が起きている。実用フェーズに移行した生成AIやAIエージェントは、コンタクトセンターの業務をどう進化させるのか。
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タタ コンサルタンシー サービシズ（TCS）の日本法人である日本タタ コンサルタンシー サービシズ（日本TCS）は、同社が2024年に掲げた事業戦略「3×3戦略」の現在地や日本におけるAI活用の課題、顧客支援や自社変革に向けた取り組みについて説明した。
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建築AI経営研究会は、「建築AI経営実態調査」の結果を公開した。特定部署以上でAIを活用する企業が68.5％に達したことが判明した。課題は導入初期の試行錯誤から「新たな壁」にシフトしている。
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ヘルプデスク業務における人手不足で情報システム部門の負荷が増加する一方、生成AIの活用にも運用面に課題が残る。キヤノンMJの調査結果から、人とAIを融合させたヘルプデスク運用の重要性を解き明かす。
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NTTデータビジネスブレインズは、営業事務経験3年以上の実務担当者221人を対象としたデータ共有の壁による"チーム連携の分断"の実態に関する調査結果を発表した。
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伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）は、AIを活用した動画解析により、現場作業のプロセスマイニングを実施可能なソリューション「ProcessLens」の提供を開始すると発表した。
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Swarovskiは、SAP ECCからSAP Cloud ERP Privateへ約3日で切り替え、本番稼働を成功させた。どのような工夫があったのか。
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企業のAI活用成熟度が回復傾向にある一方で、旧式システムに新技術を継ぎはぎする事態が起きている。先進的な企業と、システム連携に行き詰まる企業の決定的な差はどこにあるのか。
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セキュリティ領域へのAI活用に期待が高まりつつある。一方IBMのセキュリティ専門家らは現状のAI運用を「小学3年生に大学受験をさせるようなもの」と指摘する。そのような状況でAIを活用するためのポイントは。
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生成AIを導入したものの「チーム全体の生産性向上につながらない」「PoC止まり」といった壁に直面する企業が多い中、パーソルクロステクノロジーはいち早く「AI駆動開発」に取り組んで、顧客に還元している。単なるツールの導入にとどまらず、組織全体で知見を集約し、開発プロセスそのものを変革する同社の取り組みとは。最前線でAI駆動開発をけん引する2人のキーパーソンに、新時代のシステム開発のリアルとエンジニアの未来を聞いた。
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エージェンティックAIの本格導入に踏み切る企業は増えているが、ほとんどの組織は業務プロセスやデータ基盤、人材の抜本的な見直しなしに大規模展開できる段階にはない。Deloitteの調査から、企業の導入のリアルに迫る。
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「ポテトチップス」や「じゃがりこ」など、カルビーの主力商品に欠かせないばれいしょには、収穫量の限界がある。後手の意思決定から脱却すべく、同社はAIを活用した全社最適シミュレーター「C-BOSS」を自社開発。いかにして現場定着の壁を越え、データに基づく攻めのサプライチェーンを構築したのか。
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海外事務の標準化を進めている三菱UFJ銀行。熟練従業員に頼ってきた業務プロセスの精査を生成AIに置き換える過程で直面したのは、AI特有の誤情報や回答のバラつきだった。同行はこれをどう克服したのか。
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サイバー攻撃者が正規権限を持つ従業員を買収し、企業の内部からシステムや業務フローを操作させる手口が深刻化している。業界ごとの内部不正の実態と、企業が講じるべき対策を解説する。
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自社開発で長年使ってきた基幹システムの移行、統合は大変な作業だ。山善は、3事業で30年以上個別運用してきた基幹システムのSAP移行を完了した。移行過程で、同社はどのような課題に直面し、どう解決したのか。
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「弥生会計」で知られる弥生は、AIが設計やレビュー、セキュリティ運用まで担う時代を見据え、開発プロセスや組織の在り方そのものを変え始めた。老舗ソフトウェアベンダーがAIネイティブカンパニーへとどう生まれ変わったか。その軌跡をたどる。
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ジー・ブーンは、生成AIを業務利用する部下を持つ管理職310人のマネジメントに関する調査結果を発表した。調査結果からは、生成AI活用が進んだ後、管理職として注力すべき取り組みが浮かび上がった。
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AI導入が進む裏で、日本のIT部門には役割の形骸化による「ソフトなリストラ」が忍び寄る。エージェンティックAI時代に従来の業務が減る中、IT部門が生き残るための「4つの役割」を久松剛氏に聞いた。
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カスタマーサービス部門でのAIエージェント導入において、日本は世界に比べて遅れている。しかし、導入済みの企業は高い精度と成果を短期間で実感している。日本企業特有の「品質重視」に基づいたAI戦略の実態とは。
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需要計画を立案する際、商品の販売実績や担当者の経験が重要な役割を果たすという企業がある。一方花王は、根拠付きの需要計画案を提示するAIエージェントを開発した。
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経営層の肝いりで進めたRAG導入。でも誰も使わない――。このような企業にはどのような特徴があるのか。そして、どのような対策を取ればいいのか。ひとり情シス協会の清水 博氏が、同協会の調査結果を基に解説する。
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ベルシステム24ホールディングスは、企業の業務効率化に関する調査結果を発表した。AIやデジタル化でなくしたい事務作業の第2位は、「紙の書類の印刷・押印・回覧・スキャン・郵送」だった。第1位は？
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AIツールの普及が進む中、企業のAIセキュリティ課題はシャドーAIの発見からAIエージェントの管理へと移行している。AIツールが自律して動く時代における新たな脅威と、その対策方法を紹介する。
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アスノシステムが「仕事の生産性向上・業務改善に関する実態調査2026」の結果を発表。6割が勤務先の業務効率に不満を抱いており、改善を阻む要因や改善に効く取り組み、「業務効率化したら何をしたいか」などが示された。
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IBMとOpenAIが戦略的提携を発表した。老朽化したレガシーシステムや分断された業務の刷新に向け、GPT-5.6やCodexをIBMの基盤に統合する。基幹業務のAI対応やアプリ刷新など、3つの重点領域で企業の大規模導入を後押しする。
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データ・デザインは、製造現場向けのAIエージェント活用に関する研究開発と実証実験を開始した。CADやCAMなどのツールを連携させ、設計から品質管理までの業務プロセスの自動化と効率化を目指す。
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マーケティングにAIを活用することで、どのような課題をどう解消できるのか。キーワードは「AIペルソナ」だ。NECのBestMoveを利用する、味の素冷凍食品の事例から探る。
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AI活用を進めているものの、個人の作業補助にとどまり、業務改善にはつながっていないという声がある。AIで仕事の進め方を変えるにはどうすればいいのか。「個人の便利ツール」を脱却するAI活用の勘所を紹介する。
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サイバー攻撃への備えを「侵入を防ぐこと」だけで考えていないだろうか。ニチレイの事例が浮き彫りにしたのは、1社のシステム障害が取引先や顧客まで巻き込み、復旧の判断さえIT部門だけでは完結しない現実だ。では、企業は何を基準に「復旧」を考えるべきなのか。
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INSTANTROOMが自社プラットフォーム掲載の約1.7万件を対象としたAIエンジニアの案件調査を公開した。平均年収は1048万円で職種別8位。リモート比率は84.9％と高水準だが、一部出社への移行傾向も見られる。
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南海電気鉄道と日立製作所は、日立独自技術「CMOSアニーリング」を活用し、鉄道の乗務員・車両の運用計画を自動作成するシステムの構築を始める。熟練者の手作業に依存してきた計画づくりを自動化し、業務負荷の軽減を図る。
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システムの独自設定やトラブル対処法など、経験豊富なITエンジニアの頭の中にしかない暗黙知が失われることは事業継続に影響し得るリスクだ。「暗黙知の喪失」という脅威に対し、企業はどのように備えるべきか。
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AIインフラ構築により世界IT支出は前年比14.2%増となる見込みだ。不透明なトークンコストやSaaS値上げに直面する中、年次予算からの脱却や重複ツールの削減など、情シスが採るべき現実的防衛策を整理する。
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オフィス系職種を対象に実施された調査で、明確に生産性向上の成果が出ている層は約2割にとどまっていることが分かった。その他の8割との間には、利用方法の違いが見られたという。
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AIが業務で利用される中、従来別の職種が担っていた仕事が持ち込まれるようになった。OpenAIはこれを「タスクの越境」と呼ぶ。具体的にどの職種、どのタスクで越境が起きているのか。
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製造業ではExcelやメールに頼った情報管理による属人化が課題となっています。業務の停滞を防ぎ、将来的なAI活用へとつなげるナレッジ共有の仕組みはどう構築すればよいのでしょうか。プロジェクト管理ツール「Backlog」の活用術や事例とともに、脱属人化のポイントをQ&A形式で解説します。
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コンタクトセンターでは、他分野に先がけてAI活用が進んでいる。今回はコンタクトセンターの改革に成功した3つの事例を、PDFパンフレットにまとめてご紹介。
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