Media#AI活用の記事

生成AIを配ったのに業務が変わらない会社と、動き出した会社の差はどこにあるのか。AIエージェントという言葉が指すものを整理し、委任できる仕事の3条件（言語化・検証・可逆）を解説します。

生成AIを導入したのに成果を説明できない。原因の多くは導入の前工程にあります。着手前に決めるべき「対象・基準・持ち主」の3点と、それぞれのつまずき方を整理しました。

北海道の有効求人倍率は1倍割れ。それでも人がいない。日銀札幌支店のデータをもとに、人が減る前提で業務を設計し直す「やめる・渡す・残す」の順番を解説します。

AI活用をどの業務から始めるか。中小企業の導入実態調査をもとに、調査・議事録・資料づくりの3業務が最初に効く理由と、それぞれの具体的な始め方を解説します。

プロンプトではなく指示書。AIエージェントに業務を任せるとき何を書くべきか、目的・入出力・手順・判断基準・やらないことの5要素と、実物に近いサンプルを掲載しました。

PoCは成功したのに実装に進まない。その構造を、技術ではなく合意の設計の問題として分解します。合格条件の決め方、期間と規模、報告書に書くべき6項目まで。

「うちの業務は特殊だから」で検討が止まる。特殊性を業界共通・固有の合理・ただの慣習の3つに分け、本当に固有な部分を見分けるための質問を紹介します。

ベテランが辞めたら業務が止まる。暗黙知を文章にしてAIに渡すまでの5ステップと、本人に書かせてはいけない理由、聞き取りで使う質問リストをまとめました。

AIを入れる前に、やめられないかを検討する。自動化すると不要な業務が永続します。捨てる候補を見つける4つの問いと、「捨てる会議」の進め方を解説します。

研修の満足度は高いのに使われない。学びと業務の間にある3つの段差と、研修の前後に置くべき4つのもの、当日の中身の組み方までを整理しました。