BLOG ｜ AI導入の進め方・選び方

AI導入の進め方・選び方の記事一覧

AI導入を何から始めるか、どの支援会社に頼むかを判断するための実務記事をまとめています。進め方の全体像、支援会社を選ぶ基準、社内定着とガバナンスの設計まで、経営者・DX担当者が意思決定に使える情報を扱うカテゴリです。

AIで開発しても3割は生産性が下がる｜差を生む4条件

McKinsey『Technology Trends Outlook 2026』は、エージェント型AIで開発を進めた企業の30%で生産性が低下したと報告。この数字が当てはまる範囲と、経営・DX担当者が導入前に決めるべき4項目を整理します。

議事録の時間は文字起こしではなく前後の工程で消えています。文字起こしAIを選ぶ5つの判断軸と、公表スペックでは見えない4つの限界、自社で1〜2時間を約10分にした実例を整理します。

Microsoft AIが2026年9月14日にMAIモデルの行動規範草案を公開。上書き不可の絶対制約・人間による統制と、企業が設定できる運用指針という3層構造を、自社のAI利用ルール作りの観点で読み解きます。

Gartnerが2026年9月9日に発表した「働き方の4つの変化」を整理し、同時に示された2027年75%・2029年30%の予測から、AIの生産性向上を削減に使うか再投資に回すかの分岐点を経営目線で解説します。

中小企業の生成AI導入事例を業務別に6件、効果と「その効果が出る前提条件」を対で整理しました。議事録・請求書・データ入力・LP制作・SEO・メール確認。自社に当てはまるか判定できる形で解説します。

Microsoftが2026年9月17日に公開した自社AI変革の5つの学びを、脚注の測定条件まで読み解きます。111体のエージェントより先にやった業務整理と、中小企業が実行できる順番に翻訳して整理します。

OpenAIが2026年9月16日に公開したミスアライメント報告フレームワークと6件の事例を整理し、AIベンダー選定で安全性をどう確認するかを5つの質問と3つの設計論点にまとめます。

AI導入が数か月で止まるのは熱意の問題ではありません。中小企業3,892社の調査が示す導入後の課題4つをもとに、定着させる社内体制の4つの役割と、成果を測る3つの指標を整理します。

経済産業省が2026年10月30日までAI契約の現場課題を募集。募集要項が示す5類型・6論点を、AI導入の発注側が契約書で確認すべきチェック項目に読み替えて整理します。

AnthropicとAccentureが2026年9月14日に公開した実務ガイドから、AIのPoCを本番運用へ移すための7つの検討事項と、人の監督を4段階に分ける設計を整理。CIOのいない中堅・中小企業向けの読み替えも示します。

AIエージェント導入支援の選び方を、通常のAI導入との違いから5つの確認点に整理します。権限設計・停止手段・監査ログ・承認ゲート・責任分界について、発注前に何を聞き、何を文書に残すべきかを解説します。

Anthropicが2026年9月10日にClaude Enterprise向けスマートレポートをベータ公開。社内AI利用の可視化で何が見え、導入効果の測定に何が足りないのかを、公式仕様と日本企業の課題から整理します。

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