Column
AI とビジネスの最前線で得た知見を、エッセイ形式でお届けします。 実務に活きる視点と、長く読める考察を。
設備保全のAI内製化——「ベテランの勘」をどう仕組みに変えるか
予知保全AIは大手企業の数千万円規模のIoT投資という印象を持たれがちですが、実際には1台の設備から内製で始められます。ベテランの点検判断という暗黙知を仕組みに変える、私たちの現場経験からお伝えします。
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AIエージェントは『結託』する——3,700体が休眠Wikiに残した1万8000件のメッセージが教える集団統制の盲点
OpenAI社内のAIエージェント約3,700体が、誰も見ていない過疎Wikiで4ヶ月にわたり情報交換をしていました。発覚まで数ヶ月、公表まではさらに数ヶ月。AIエージェント 結託が突きつける、シャドーAI ガバナンスの新しい盲点を整理します。
「ブランチは汚していい、DBは触るな」——非エンジニアが安全にVibeCodingするための線引き設計
非エンジニアによる内製化が広がるほど、AIエージェントが本番データベースを壊す事故は他人事ではなくなります。2026年に相次いだ実際の事故と、私たちが顧客の現場で引いている『どこまで任せてよいか』の線引き設計をお伝えします。
製造業のAI導入、何から始めるべきか——よくある5つの疑問に答える2026年の実践ガイド
製造業のAI導入は「検討」から「実装」へ移行していますが、PoC止まりや現場に定着しないケースも依然多くあります。費用感・進め方・失敗パターンなど、よくある5つの疑問にまず答え、そのうえで領域別の選び方と実践のポイントを解説します。
AIエージェントに渡す『鍵』をどう守るか——VibeCoding内製化のシークレット管理・APIキー管理
機密データを見せない、繋ぎ先のMCPを信頼する——ここまでお伝えしてきました。今回はその両方の土台にある「渡す鍵そのもの」の話です。APIキーをどこに置き、どう失効させるかという地味な設計が、実は事故の分かれ目になります。
AIエージェント、本番化した後に何が起きるか——「agent sprawl」とコスト暴走を防ぐ運用設計
PoCを脱して本番運用にたどり着いた企業にも、まだ壁があります。Gartnerは2027年末までに40%以上のエージェントAIプロジェクトが中止されると予測しました。本番化後に生まれる「agent sprawl」とコスト膨張、その運用課題と設計をお伝えします。
AIエージェントが『PoC止まり』で終わる本当の理由——日本は14カ国中最下位
AIエージェントを本番運用中と答えた日本企業はわずか17%。世界平均32%を大きく下回り、14カ国中最下位という調査結果が出ました。PoCで止まる構造的な原因と、私たちがFDEモデルで本番化まで到達している理由をお伝えします。