AI活用

AIは日々進化しているが中小企業はどう活用?置いていかれないために

AIの進化が速い中、中小企業が独自AI構築を目指すのは非現実的。既存AIサービスを投資対効果の観点から使い倒す考え方を解説します。
AI活用

ハルシネーションはなぜ起きるのか|自信満々な新人が「わかりません」と言えない理由

生成AIが事実と異なる内容を自信満々に答える「ハルシネーション」。なぜ起きるのか仕組みから解説し、実務での対策まで紹介します。
AI活用

プロンプトとは指示書|新人スタッフへの依頼と同じと考える

生成AIへの指示文「プロンプト」を、新人スタッフへの依頼書に例えて解説。回答精度を上げる4つの要素と実務での使い方を紹介します。
AI活用

生成AIとは何か|「予測変換の化け物」という例えで理解する

生成AIの仕組みを「予測変換」という身近な例えでわかりやすく解説。なぜ賢く見えるのか、理解しておくべき注意点まで初心者向けに整理します。
PM/PMO

キックオフ会議は「顔合わせ」で終わらせない|プロジェクトの成否を決める最初の場

キックオフは単なる顔合わせの儀式ではなく、期待値のすり合わせと運用ルールの確認を行う場。発注側の姿勢が、その後のプロジェクト全体の緊張感を左右する理由を解説します。
PM/PMO

プロジェクト計画書は「誰のための文書」なのか|形だけのキックオフ資料にしないために

体制図とスケジュールだけの形式的な資料で終わらせず、スコープの対象外・品質方針・リスク対応方針まで含めた約束事を記録する。プロジェクト計画書の本来の役割を解説します。
PM/PMO

「特になし」と書かせることに意味がある|進捗報告フォーマットの作り方

自由記述の進捗報告は都合の良い部分しか書かれない。決まったフォーマットで課題・リスクを毎回記入させる運用と、3段階ステータス基準の決め方を解説します。
PM/PMO

「もう後戻りできない」空気に流されないために|カットオーバー判定基準を事前に決める

本番リリース判定を感覚で行わないために、必須/推奨の判定基準とロールバック基準を事前に合意しておく重要性を解説。判定会議で空気に流されないための実務知見です。
PM/PMO

「誰が決めるのか」が決まっていないプロジェクトは必ず迷走する|RACIという考え方

RACI(実行責任者・説明責任者・相談先・報告先)を使った役割分担の整理方法を解説。説明責任者は必ず1名に絞ることが、意思決定を速くする鍵です。
PM/PMO

「ついでにこれも」が積み重なってスコープが崩壊する前に|変更管理表の作り方

要件定義後の仕様変更を口頭やチャットだけで決めず、正式な記録として残す方法を解説。影響度に応じた承認プロセスの分け方、却下の記録まで紹介します。
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