CONTENTS お役立ちコンテンツ

生成AIと識別AIの違い｜業務で使い分けるポイントと事例

AI技術が目覚ましい進化を遂げている昨今、ビジネスの現場では「生成AI」と「識別AI（いわゆる予測・分類AI...

テレワーク時代の業務管理術｜見える化と信頼を両立する方法

テレワークの定着とともに、「部下が見えない」「仕事ぶりをどう把握するか」という不安を抱えたまま、なんとなく日...

AIエージェントとは？｜分かったようで分からない本当の仕組みをわかりやすく解説

「AIエージェント」という言葉があふれる今、実は大きな問題が起きています。Gartnerの調査によれば、20...

生成AIで営業日報が5分で完成｜報告業務を劇的に効率化する活用術

営業日報に毎日30分を費やしているなら、年間で約120時間もの営業時間が報告業務に消えています。しかし生成A...

生成AI時代のOJT｜「背中を見て学ぶ」から何が変わるか

生成AIが職場に浸透し始めた今、新人育成の現場で静かな混乱が起きています。かつて「先輩の背中を見て学べ」と言...

MCPの光と影｜AIエージェント実装で顕在化するセキュリティ課題と対策

AIエージェントと企業システムを標準的に接続するModel Context Protocol（MCP）は、デ...

MCPの現在地2025｜話題のプロトコルは今どうなっている？普及状況と最新動向を徹底解説

生成AIの活用が企業の競争力を左右する時代において、モデル単体の性能よりも重要な要素が浮上しています。それは...

LLMの幻覚（ハルシネーション）対策｜検証体制より先に必要な「分からない」設計

企業のLLM導入が加速する2025年、ハルシネーション（AIが誤った情報を自信満々に出力する現象）への対策が...

医療・介護現場の生成AI導入障壁｜個人情報保護と正確性のリスクは

生成AIの医療・介護現場への導入が注目を集めています。文書作成の効率化や業務負担軽減への期待が高まる一方で、...

小売業の顧客体験革新｜AIパーソナライゼーション完全ガイド

小売業界において、AIを活用したパーソナライゼーションは「必須の競争条件」へと進化しました。本記事では、小売...