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生成AIのガバナンス実務｜リスク管理は「禁止」ではなく「設計」で

生成AIのガバナンスは禁止リストづくりではなく「安心して使える範囲を広げる設計」です。法律相談・美容医療・社内検索の実プロジェクトを題材に、誤情報・情報漏えい・権利法令・業務依存の4つのリスクへの実務的な対策を解説します。

映像解析AI・画像認識AIの企業活用｜現場で成果が出た3つの実例

テキスト生成AIの陰で、大きな成果を上げているのが画像・映像のAI活用です。授業映像の集中度解析、違法広告検知、GAN美容シミュレーションの3つの実例から、映像案件特有のコスト設計とKPI設計の勘所を実務者が語ります。

AI業務アシスタントによる業務効率化｜日常業務を3〜5割削減した実際

「チャットAIを入れたのに使われない」の原因は業務データとの分断にあります。既存ツールとOAuth連携するAI業務アシスタントで日常業務の工数を30〜50%削減した実プロジェクトの経緯と、数字の測り方・削減幅の差を実務者が語ります。

AI PoCはなぜ失敗するのか——本番に進まない理由と越え方

AI PoCが本番に進まないのは技術力の問題ではありません。目的の曖昧さ、運用オーナー不在、実データとの乖離——現場で見てきた5つの理由と、2〜4ヶ月で本番化した実プロジェクトから「本番前提のPoC設計」を語ります。

AI-OCR導入で紙業務をデータ化する実務 ― 精度の現実と進め方

「手書きでフォーマットもバラバラ。それでも読めますか」。AI-OCR導入の現場で必ず出るこの質問に、ISO認証機関と建設業の2つの実プロジェクトの経験から答えます。精度の現実、人のチェックの設計、現場を変えない導入の考え方まで。

AIチャットボット導入の成否を分けるもの——3業界の現場から

法律事務所・EdTech・小売の3業界でAIチャットボット導入を支援した実務者が、成否を分けた「データの質」「用途の定義」「有人対応へのつなぎ」を実プロジェクトの数字とともに解説。よくある失敗パターンの避け方も紹介します。

RAG導入の実務｜社内ナレッジ検索AIはデータ準備で決まる

社内ナレッジ検索AIの実現手段として本命のRAG。その成否は検索技術よりもデータ準備で決まります。多形式文書の横断検索基盤や法律相談ボットを構築した実プロジェクトの経験から、つまずきと対策を実務者目線で語ります。

AIエージェント導入の実際——2つの現場から学んだ成功の条件

チャットボットとAIエージェントは何が違うのか。Salesforce・SAP連携で手作業40%を削減した基盤構築と、現場を一切変えずに年間最大約1,300時間を生み出した建設業のAI社員、2つの実例から導入の勘所を語ります。