コラム ― 社内AI活用とデータ整備の実務 | DXデザインシステム株式会社

SERIES 01

社内AIアプリシリーズ

戦略 → セキュリティ → 開発 → 実行 → 運用 → 組織。AIアプリのライフサイクル全体を1本の線でカバーします。

01 戦略 ERP刷新とAI戦略を、別々に進めてはいけない AIの実用化でERP設計の前提が変わった。5つの前提の崩壊と、診断→方向性→詳細化の3段階意思決定フレームワーク。 → 02 セキュリティ LLMアプリのセキュリティは、なぜ従来のWebアプリと同じやり方では守れないのか非決定性がもたらす3つの帰結と、OWASP Top 10 for LLM をライフサイクル4層で守る実務アプローチ。 → 03 開発社内AIアプリ、「作る」前に決めるべきこと買う/ノーコード/内製/外注の4択をどう選ぶか。入口の意思決定と設計原則を判断の地図として整理。 → 04 実行社内AIアプリは何から作るべきか社内FAQ・自動化・レポート生成など代表6ユースケースと、どのケースにも共通する進め方の型。 → 05 運用 AIアプリは「作って終わり」で劣化する評価・監視・コスト最適化・継続改善。リリース後に品質を維持するLLMOpsの実務。 → 06 組織社内AIの内製化は「人と組織」で決まる必要な人材と役割、育成の仕組み、そして全社員向けAI利用ガイドラインの作り方。 →

SERIES 02

データ基盤シリーズ

AIの回答品質の上限は、モデルではなく参照データの品質で決まる。診断から運用まで「データの土台」を作る5本。

01 課題 AIの回答が古い・間違っている本当の理由原因はモデルではなくデータ側にある。放置のコストと、「全部やらない」範囲の決め方。 → 02 診断データ整備は「測定」から始める 5軸の棚卸しと文書の健康診断。直すべきものと直さなくてよいものを見分ける現状診断の実務。 → 03 文書設計 AIが読みやすい文書とは何か断片だけ読んでも意味が立つ ― チャンク前提の6原則と、既存文書の救出・暗黙知のFAQ化。 → 04 権限・ガバナンス RAGは権限の穴を確実に踏み抜く権限境界の設計と検索時フィルタ、PIIマスキング、監査。社内AIに機微データを安全につなぐ。 → 05 運用ナレッジは放っておくと腐る「更新が誰の仕事でもない」構造を断つ。更新フロー・再インデックス・品質の定点測定。 →

SERIES 03

業務再設計シリーズ

AIツールを足しても組織の数字が動かないのはなぜか。個人効率化と業務変革の断層を越える。可視化 → 再設計 → 組織 → 移行・定着まで、AI前提で業務を組み直す6本。

01 課題「Copilotを入れたのに、変わらない」の正体個人は速く、組織は不変。時間は作業ではなく構造に消えている。自動化と再設計は別物という経営判断。 → 02 可視化再設計は「見える化」から始まる公式の手順と実際のずれを実測する。棚卸しの作法、タスクの4分類とAI適性判定、廃止候補の洗い出し。 → 03 方法論ゼロベースでto-beを描く ― 人の判断をどこに残すか as-is凝視の罠を避け、あるべき姿から設計する4手順。役割分担5パターンと、人を残す4基準。 → 04 組織再設計の失敗の8割は「人」抵抗の4類型と正当な懸念の見分け方、巻き込みと対話の設計、ミドルの攻略とスモールウィン。 → 05 移行変革は「定着」で完了する戻れる移行と、戻らせない仕組み。三段階の段階移行、KPIの再設計、逆戻り防止と成熟度。 → 06 事例業務再設計は現場でどう起きるか製造・小売EC・士業・建設・バックオフィス・全社展開。6業種のケースで見る再設計の実際。 →

SERIES 04

AIエージェントシリーズ

「回答するAI」から「行動するAI」へ。適用判断 → 設計 → 防御 → 運用 → 実践。任せてよい仕事を見極め、間違えても被害が限定される形で導入する5本。

01 入門「回答するAI」から「行動するAI」へエージェントは何が違うのか。3つの問いで適用を見極め、多くはワークフローで足りると知る。経営が決める3つのこと。 → 02 設計壊れにくいエージェントは「自律性を最後に足す」構成5パターンと自律性レベル、ツール設計の4原則、人の関与点(HITL)。壊れにくい作り方の型。 → 03 セキュリティエージェントは「間違えても被害が限定される」構造から作る 7つの脅威と多層ガードレール。プロンプトインジェクション、最小権限、即時停止(kill switch)。 → 04 運用「一度動いた」と「毎回動く」の間を埋める評価の3層とゴールデンタスク、トレースと監査ログ、コスト監視、インシデント対応の初動。 → 05 実践エージェントは何から始めるべきか代表5ユースケースの構成・自律性設計・リスク。最初の1本の選び方と、成熟度モデル。 →

SERIES 05

人材育成シリーズ

研修を「受けさせた」だけでは行動は変わらない。使える(全社) → 作れる(ビルダー) → 回せる(エンジニア)の3層で設計し、運営として回し続ける5本。

01 課題「研修は受けた」のに業務が変わらない受講率98%でも行動は1割未満。失敗4パターンと3層モデル、経営が決めるべき3つのこと。 → 02 全社全社員の「使える」をどう設計するか第1層リテラシー教育。全員が安全に・日常的に使える状態を、広く薄く継続的に作る設計。 → 03 ビルダー業務を変える「作れる人」をどう育てるか第2層ビルダー育成。選抜・題材・伴走で、自分の業務のAIアプリを作れる人材を育てる。 → 04 エンジニア AI時代のエンジニアをどう育てるか第3層。「書ける」から「作らせて検証できる」へ。疑う力・OJT・教育の内製化。 → 05 運営教育を「イベント」で終わらせない年間運営モデル、行動変容と成果の効果測定、人材の定着、成熟度モデルへ。 →

SERIES 06

発注ガイドシリーズ

AI開発の外注は「買う」より「共同で育てる」。丸投げせず、ナレッジが残る発注へ。準備 → RFP → 契約 → 検収・内製化を、受注側でもある当社が発注側の教科書として書く4本。

01 課題 AI開発の外注はなぜ失敗するのか失敗5パターンは発注の作法に原因。従来外注との5つの違いと、発注前に決める4つのこと。 → 02 RFP 良いRFPが、良いAI発注を決める課題とデータの実態を書き、評価基準を合意する。良いRFPの8要素と、姿勢で選ぶ選定。 → 03 契約 AI開発の契約は「出口」まで決めて始める PoCの出口を先に決める。AI特有の契約の合意点、フェーズ分割、発注側の責務とRACI。 → 04 検収受け取るのは、システムと「運用できる自社」「動く」でなく「運用できる」を受け取る。検収3つの確認、保守とナレッジ移転、内製化。 →

SERIES 07

投資ROIシリーズ

「AIに投資したのに効果が見えない」を、経営の言葉で解く。構築費は氷山の一角。全体像 → 配分 → 測定 → 出口の規律まで、CFO・投資判断者に向けた4本。

01 課題 AI投資はなぜ回収できないのか「効果が見えない」の3類型、構築費は氷山の一角(3年TCO)、リターン4類型と削減時間の罠。 → 02 配分 AI予算は「個別稟議の積み上げ」をやめる投資の3分類と配分で設計する予算。別建て投資と段階論、規模別の予算シミュレーション。 → 03 測定測ってから投じ、誠実に語る測定は投資の前に設計する。リターン4類型の測り方と、過大にも過小にもしない経営報告の型。 → 04 出口やめられる組織だけが、始め続けられる撤退・継続・拡大の判断フレームとサンクコストの扱い。出口を決めることが入口の勇気になる。 →

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