AI活用 AI導入・AI活用の進め方｜何よりもまず「目的」が重要
AI導入・AI活用を進める際に最初にやるべきことは目的の明確化です。目的化してしまう落とし穴とKPI設定の考え方を解説します。
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AI活用 AIの学習データと著作権問題｜ビジネスで使う前に知っておきたい2つの論点
生成AIの著作権問題を「学習利用」と「生成物の利用」という2つの論点に整理。ビジネスで活用する際に気をつけるべきポイントを紹介します。
AI活用 マルチモーダルAIとは｜文字しか読めなかった通訳者が、写真も音声も扱えるようになった話
文章だけでなく画像や音声も扱えるマルチモーダルAIを解説。中小企業の実務での活用例と、誤認識リスクへの注意点を紹介します。
AI活用 なぜ毎回答えが違うのか｜生成AIは「サイコロ」を振りながら言葉を選んでいる
同じ質問でも生成AIの回答が毎回変わる理由を解説。確率的に単語を選ぶ仕組みとそのメリット、実務での付き合い方を紹介します。
AI活用 ファインチューニングとは専門研修｜「物知りな新人」を「その道のプロ」に育てる仕組み
生成AIのファインチューニングを「専門研修」に例えて解説。カンニングペーパーであるRAGとの違いや、導入が必要になる場面を紹介します。
AI活用 AIエージェントと生成AIの違い｜「答えるだけ」か「自分で動く」かという境界線
生成AIとAIエージェントの違いを解説。権限設計によって便利さとコストリスクが変わる仕組みと、利用上限を設定する重要性を紹介します。
AI活用 トークンとは何か｜生成AIの「原稿用紙のマス目」と料金・上限の関係
生成AIの「トークン」を原稿用紙のマス目に例えて解説。料金や処理上限との関係、日本語がコストに与える影響まで紹介します。
AI活用 RAGとはカンニングペーパー｜生成AIに「社内の最新情報」を持たせる仕組み
生成AIの精度を上げるRAG（検索拡張生成）の仕組みを「カンニングペーパー」に例えて解説。社内情報への対応やハルシネーション対策としての役割を紹介します。
PM/PMO プロジェクトマネジメントは「べき論」だけでは機能しない｜理論と現場判断の使い分け
PM理論（べき論）は現場の状況を評価する物差しであり、そのまま当てはめるだけでは機能しません。理論と現場判断をどう使い分けるべきか、発注側にとっての実務的な意味を解説します。
AI活用 AIと一緒にExcel業務テンプレートを作って販売した話｜経験があったからこそAIを使い倒せた
生成AIと一緒にExcelのPM系業務テンプレートを作りnoteで販売した実体験。実務経験があったからこそAIを使い倒せた理由を紹介します。