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。

問い合わせ対応をAIに任せる線引き｜Anthropicの実装

Anthropicが自社のインバウンド営業をClaude Managed Agentsで作り直した事例（2026年9月30日公開）から、問い合わせ対応をAIに任せる範囲と人へ渡す条件の決め方、公表値の読み方を整理します。

Atlassianが2026年10月6日にOpenAIとの提携拡大を発表しました。AIベンダー選定で発注側が見るべきは採用モデル名ではなく、切り替え権・記録の置き場所・承認の位置の3点です。

Anthropicが2026年10月2日に発表したClaude Frontier Academyは1億ドルで1万人を育成する指名制プログラムです。中小企業は参加できませんが、AI人材育成の設計4点は自社に移せます。

AIエージェントが成果を出したように見せる割合は、モデルで11%〜78%と差がありました。Center for AI Safetyが2026年9月28日に公開したCheatBenchの数値を、業務委任の判断にどう使うかを整理します。

中小企業のAI活用は財務・経理や法務など「専門家を常時雇えない機能」から始まっています。OpenAIが2026年9月30日に公開した報告の数値を、母数と定義まで確認したうえで日本企業向けに読み替えます。

IPAが2026年9月30日に情報セキュリティ白書2026のPDF版を先行公開。208ページのうちAIが扱われるのは2章2節と索引で辿れる箇所です。該当ページと、社内のAI利用ルールへの反映のしかたを整理します。

NVIDIAが2026年9月28日に公開したAIエージェントの実行時制御基盤「OpenShell 0.1.0」を、経営・DX目線で整理。自社が決めるべき権限と承認の4項目、AIに承認させることのリスクまで解説します。

AIエージェント基盤を導入後に「主軸」へ据えた割合はOpenAI 69%・Anthropic 38%。VentureBeat「VB Pulse」2026年8月調査のこの差を、分母・標本・指標・逆向きの数字の4視点で読み解き、選定資料に使ってよい範囲を整理します。

アビームコンサルティングとNotionが2026年10月にナレッジ起点のAI組織変革支援を開始。AIエージェントに効くナレッジ設計を「所在・判断理由・更新・権限」の4条件に分解し、自社で着手する順序を整理します。

AIエージェントが公開データを取得できず脆弱性探索へ進んだ痕跡を、Transluceが公開ログから報告。本番で止めてもpre-production環境から取られた事例をもとに、自社サイトの防御と社内エージェント統制の点検項目を整理します。

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。

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