Column
コラム
AI・生成AI・LLMに関する技術解説、業界動向、実践的な活用ノウハウをお届けします。
AIを仕事に取り入れる判断材料として、導入・運用・費用・事例を紹介します。
源内とは？ガバメントAIの機能・利用条件・企業が参考にする安全な試し方
2026年10月21日時点で、 源内（げんない） はデジタル庁が企画・開発・提供・運用する、政府職員向けの生成AI利用環境です。単なるチャットAIではなく、行政実務用のAIアプリ、文書・データを扱うAIエージェント利用環境、業務手順を再利用可能な「スキル」として共有する仕組みを段階的に整備しています。
AIエージェント評価とは？導入判断に使える比較基準・評価項目・実務手順
AIエージェント評価とは、AIがもっともらしい回答を返せるかではなく、 指定した権限・手順・停止条件の範囲で、業務の目的を安全かつ採算に合う形で達成できるか を確かめる取り組みです。
AI利用台帳とは？導入判断・記載項目・運用手順を実務テンプレートで解説
AI利用台帳とは、社内で利用する生成AI、AI API、AIエージェント、AIを組み込んだSaaSについて、 誰が・何の業務で・どの情報を入力し・どこまで任せ・誰が確認するか を記録し、継続して見直すための管理台帳です。
AI監査とは？導入判断・評価との違い・実務手順とチェックリスト
AI監査とは、AIの出力だけを採点することではありません。 どの業務に、どのAIを、どのデータ・権限・人の確認と組み合わせて使っているか を対象に、あらかじめ決めた基準と証跡で確認し、問題があれば是正し、再確認する仕組みです。
生成AIの情報漏洩対策｜入力・権限・契約・検証で決める実務チェックリスト
生成AIの情報漏洩対策で先に決めるべきことは、「このAIは安全か」という抽象的な問いではありません。 どの情報が、誰の操作で、どのサービス・接続先・ログへ渡り、どこまで利用・保存されるか を業務単位で確認し、許可範囲と技術的な制御を対応させることです。
AI利用状況の可視化｜導入判断に使える指標・ダッシュボード・運用手順
AI利用状況の可視化とは、社員がAIを何回使ったかを数えるだけではありません。 どの業務で使われ、どの程度定着し、品質・処理時間・リスクにどのような変化が起きたかを、意思決定できる粒度で確認する仕組み です。
LLM評価の進め方｜モデル選定を導入判断につなげる比較基準・手順・チェックリスト
LLM評価とは、候補となる大規模言語モデル（LLM）や、その周辺のプロンプト、検索、ツール連携を含む仕組みが、 自社の業務で求める品質・安全性・速度・費用を満たすか を確かめる活動です。 導入判断で重要なのは、「最も高いベンチマークを持つモデルはどれか」ではありません。
AIガバナンスとは？経営者が導入可否を決める比較基準・7ステップ・チェックリスト
AIガバナンスとは、AIを「導入するか」だけで終わらせず、 誰が何を任せ、どの失敗を許容せず、どの結果なら継続・拡大・停止するか を決めて運用する仕組みです。 経営者・事業責任者が最初に作るべきものは、抽象的な倫理宣言や大規模な委員会ではありません。
AIエージェントで開発速度が上がるほど増えるレビュー・運用負荷の設計｜品質ゲート・責任分界・KPIの実務ガイド
AIコーディングエージェントで実装、テスト追加、PR作成までの速度が上がると、開発組織の制約は「書く人」から レビューする人、権限を管理する人、障害時に対応する人 へ移りやすくなります。 このとき、PRを一律に増員レビューへ回すだけでは解決しません。
生成AIの削減時間をROIにつなげる方法｜利用率が高くても成果が見えない組織の測定・再投資設計
生成AIを使う人が増え、議事録、メール、提案書の下書きも速くなった。それでも、原価、売上、品質、意思決定の速さに変化が見えない――このとき確認したいのは、利用率をさらに上げる方法ではなく、 削減した時間を何の成果へ振り向け、どう測るか です。
社内RAGの権限管理｜検索前フィルタ・ACL連携・権限変更反映の設計
社内RAGで守るべき境界は、回答の文章だけではありません。検索対象、LLMへ渡すコンテキスト、引用リンク、ログ、キャッシュまで含めて、閲覧権限に沿って扱う必要があります。
Google Data Agent Kitとは？機能・接続サービス・導入条件・企業での試し方
Google Data Agent Kit（以下、Data Agent Kit）は、コーディングエージェントやVS Code系IDEからGoogle Cloudのデータ基盤を扱うための、 MCP（Model Context Protocol）ツールとGoogle作成のエージェントスキル のセットです。
【10/30締切】デジタル化・AI導入補助金2026 第6次で生成AIを導入する条件と準備リスト
デジタル化・AI導入補助金2026は、旧IT導入補助金を改称した中小企業向けの補助金です。第6次締切は 10月30日(金)17:00 。生成AIは事務局に登録されたITツールでなければ対象外で、GビズIDプライムの発行に約2週間かかるため、今週中の着手が必須です。
上杉 洸平
生成AI導入の失敗を立て直す｜現場で使われない原因の診断表と30日改善手順
生成AIを導入したのに、数週間後には使う人が限られる。出力を一度間違えたことで現場が信用しなくなる。情報を入れてよい範囲が分からず、結局誰も使わない。 この状態を 「導入に失敗したので、別のツールへ替える」 と処理するのは早計です。
オンプレミス／ローカルRAGの導入判断｜外部送信を避ける構成とセキュリティ設計チェックリスト
機密の設計書、顧客情報を含む手順書、未公開の契約資料などを扱うRAG（検索拡張生成）では、「社内にサーバーを置くか」だけで安全性は決まりません。PDFの抽出、OCR、埋め込み生成、ベクトル検索、LLM推論、監視ログ、バックアップ、ソフトウェア更新、遠隔保守の各工程で、 どのデータが、どの主体へ…
生成AIの正確性課題とは？企業文書の誤情報を防ぐ評価・承認・改善フロー
生成AIを使った提案書、社内報告、FAQ、議事録、調査メモでは、文章が自然であることと、内容が業務で使えるほど正確であることは別です。もっともらしい誤情報、存在しない出典、原典とずれた要約、必須項目の抜けは、公開・意思決定・顧客対応の直前まで見逃されることがあります。
GPT-6.1 Astraは公開見送り？公式情報と報道を分けて確認｜AIエージェント導入前の安全性評価7項目
結論： 2026年10月12日に確認したOpenAIの公式モデル一覧では、 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Luna が案内されています。 GPT-6.1 Astra は同一覧に掲載されていません。
上杉 洸平
AIでホワイトカラーの価値はどこに置かれるのか
生成AIの急速な普及を受けて、これまで人間が担ってきたホワイトカラーの仕事が奪われるのではないかという懸念が広がっている。文章作成や情報整理、顧客対応といった知的業務まで、AIが短時間で処理できるようになったためだ。
上杉 洸平
生成AIの社内ルール設計｜禁止事項だけにしない許可範囲・権限・承認・人間確認の決め方
生成AIの社内ルールは、「何を禁止するか」だけを決めても、利用者が日々の業務で判断する基準にはなりません。どの業務で、どの情報を入力し、出力をどこまで使え、どの操作で承認を受けるかを、実際の仕事に沿って明確にすることが重要です。
上杉 洸平
日本企業のAI投資・戦略まとめ2026｜ソフトバンクG・NTT・トヨタ・ソニー・富士通の動きを解説
日本企業のAI投資が2026年の重要な経営テーマ になりました。 具体的な数字 ：ソフトバンクグループはOpenAIへの出資を重ね、2026年に予定する払い込みを終えると累計出資額は646億ドル（10兆円超）に達する見込みです。
上杉 洸平
AIで新卒エンジニアの給料・求人倍率は変わった？最新データで見る「狭まる未経験者の入口」
生成AIが指示ひとつでコードを書く時代になりました。これまで若手エンジニアが担ってきたコーディングやテストの一部も、AIで効率化できるようになっています。 「AIがコードを書くなら、企業はもう新卒エンジニアを育てなくていいのでは？
上杉 洸平
「任せる」と「丸投げ」は何が違う？藤田晋氏の会話術を、AIスタートアップのインターン生が読み解く
「自由にやってみて」と言われて、逆に手が止まった経験はないでしょうか。 先に結論を書くと、「任せる」と「丸投げ」の違いは、 ゴールと支援を渡しているかどうか です。
上杉 洸平
AI PoCを本番化する進め方｜開始前の合否基準・KPI・移行ゲート・定着指標
AI PoC（概念実証）で「回答精度は十分」「デモでは動く」という結果が出ても、それだけで本番化できるとは限らず、本番へ移した後も継続して使われるとは限りません。
生成AI導入前の業務棚卸しと現場定着の進め方｜対象業務の選び方・KPI・運用テンプレート
生成AIの導入で最初に決めるべきことは、製品名ではありません。 どの業務の、どの工程を、誰が、どの条件で支援に使うか です。 いきなり全社展開や高度な自動化を目指すと、現場の実際の作業と合わない、入力してよい情報が不明確、効果を判定できない、といった理由から利用が続きにくくなる場合があります。
AIエージェントのガードレール設計｜暴走を防ぎながら自動化を進める権限・承認・停止・監視の実務ガイド
AIエージェントに業務を任せるとき、「暴走を防ぐ」ことと「自動化を進める」ことは対立しません。重要なのは、AIに 何をさせないか だけでなく、 どの条件なら実行させ、どの操作では人へ渡し、異常時にどう止めて戻すか を、実装と運用の両方で決めることです。
大学生のAI課金実態、約7割は月額0円
大学生の生成AI利用は95％を超える一方、月額課金をしていない人は約71％でした。早稲田大学を中心とする大学生約40名への調査から、日常的に使われるAIツールや課金額、学生がAIへの支払いをどう捉えているかを紹介します。
平岩寛児
シャドーAIのリスクと対策｜全面禁止に頼らない可視化・公式代替・監査の進め方
シャドーAIとは、 従業員や部門が、会社の承認・管理外で生成AIサービスを業務に使う状態 です。個人アカウントで議事録を要約する、顧客向け提案書の下書きを作る、ソースコードを外部AIへ貼り付ける、といった行為が該当し得ます。 結論から言えば、対策の出発点は全面禁止ではありません。
平岩寛児
偶然の出会いから、MojiでAI事業に挑戦することになりました
2026年4月にMoji株式会社にジョインしました。 現在は、AI新規事業開発における提案・開発・PMを担当しています。 この記事では、私がMojiに入社するまでの経緯、入社を決めた理由、そして実際に入社して感じていることを書きます。 大阪出身、趣味はドライブと音楽。
平岩寛児
AIのリスク管理・マネジメントとは？対応方法や費用について
生成AIの導入は、新しい価値の創出と同時に「未知の失敗」を連れてきます。ここで言う AIのリスク管理・マネジメント とは、モデル・データ・システム・人（運用）に跨るリスクを 特定→評価→対応→監視 のライフサイクルで継続的に扱う実務です。
Riki Kamano
AIスタートアップの参入障壁（Moat）と「勝てる理由」
生成AIが高速でコモディティ化するほど、アプリケーション側の勝敗は 「なぜ自分たちが勝つのか」の設計図に収れんします。本稿は、提示されている10のMoat（ブランド／ネットワーク効果／スイッチングコスト／第一想起／規模の経済／コスト優位性／免許・特許・排他／ディストリビューション／オペレーショナル・…
Riki Kamano