CONTENTS お役立ちコンテンツ

AIツールの重複購入を防ぐ｜ライセンス管理が複雑化する前の統制設計

AIツールの導入が進む一方で、IT部門では誰が何を使っているか把握しきれないケースが増えています。Zyloの...

生成AIのリスクと対策｜情報漏洩・著作権侵害・プロンプトインジェクションへの対応

企業で生成AIの導入が広がる中、情報漏えいや権利侵害、プロンプトインジェクションなど、従来とは異なるリスクへ...

RAGの回答精度を改善する方法｜社内文書・質問・設定の見直し5ポイント

RAGを導入したものの、「質問と関係のない文書を参照する」「古い規程を基に回答する」「該当する文書があるのに...

ナレッジマネジメント完全ガイド 2026年版｜AI時代の社内共有術

企業の社内ナレッジは、日々の業務で生まれる膨大な情報の集積です。しかし、その情報が必要なときに見つからない、...

生成AIの利用状況を可視化する方法｜利用ログで課題を見つけ、社内活用を広げる

生成AIを導入したものの、「一部の部署しか使っていない」「初めは使われたが次第に利用されなくなった」といった...

企業向け生成AI利用ルールの作り方｜情報漏えい・誤回答を防ぐセキュリティ対策

会社が承認していない生成AIを業務で利用する「シャドーAI」は、情報漏えいとガバナンス不全の両面で企業課題で...

企業向け生成AI活用ガイド｜業務別の活用例と社内展開の進め方

2026年、企業の生成AI活用は、個人の業務効率化から、部門横断の業務プロセス設計へとテーマが広がっています...

企業向けAI導入ガイド｜失敗を防ぐ5ステップと成功要件

Accentureの調査では、97%の経営層が生成AIは自社や業界を変革すると考えています[1]。一方で、生...

AIでレポート作成を効率化する方法｜AIに任せる作業と人が確認すべきこと

定期報告、分析資料、経営報告――企業ではさまざまなレポートが日々作成されています。データを集め、整理し、グラ...

AIモデル崩壊とは｜原因・企業への影響と防止策を解説

生成AIが自ら生成した文章や画像を学習データとして使い続けると、出力の品質が世代を経るごとに低下していく――...