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#AI活用

63 件の記事

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2026年10月27日約 7 分で読了

AIが削った2,900時間と、増えた確認の負担

世田谷区は約3か月間で14業務の合計約2,900時間をAIで減らした一方、担当者は確認と修正の負担が増えていると話しています。2026年10月19日のITmediaの報道と、区の公開資料、8月のAI博覧会の講演案内から分かることを整理し、確認の負担が増える仕組み、確認を設計する4つのこと、作る時間と確認の時間を同じ指標で測る手順を書きます。確認を設計しないと、減らした時間は確認の時間として戻ってきます。

2026年10月26日約 5 分で読了

Excelの操作を見せて記録する。Copilotのスキル作成と記録

Copilot in Excelに、繰り返す作業をスキルとして覚えさせる機能が2つ発表されました。手順を文章で渡すスキル ビルダーと、操作を見せて記録するスキル レコーダーです。カスタム スキルはSKILL.mdという文章ファイルでOneDriveに保存され、人が読んで直せます。2026年10月16日の発表の5つの機能と提供段階、スキルの仕組みと保存先、手順書の作り方がどう変わるか、試す場合の進め方、英語表示が必要などの注意点を書きます。

2026年10月26日約 13 分で読了

判定専用モデルが2社から出た。Jevを回してきた当社の見方

文章を書かず、決めた選択肢に確率だけを返す判定専用モデルが、2026年10月にCloudflare（Clef）とMicrosoft（Microsoft-Decision-1）から出ました。9月からJevで自社の判定を回してきた当社が、3つを並べた表、同じ15件をJevとClefに渡した実測、確信度の出方の違いとしきい値の取り直し、当社がCloudflareに寄せる理由、判定モデルに渡す仕事の選び方、提供元を決める4つの判断基準を書きます。

2026年10月25日約 6 分で読了

AIが作ったアプリの91%に脆弱性。自社で作る時代の点検

Microsoftやシンガポール国立大学などの研究者が、バイブコーディングで作られ公開中のWebアプリ200件を監査し、91%に脆弱性があったと報告しました。原因の63.4%は知識の欠陥に分類され、そのうち全体の55.5%は、頼んだ人が言葉にしなかった安全の決まりをAIが見落としたものでした。本番運用に耐えるものを求める一言で再発率は25.7%から11.0%に下がり、技術的な指示を細かく書いた条件では45.7%に悪化しました。数字の読み方と、自社で作ったアプリを公開する前に自社でできる5つの点検を書きます。

2026年10月23日約 9 分で読了

自治体が始めた脱コンサル。自社で計画を作る組織の作り方

大阪府河内長野市は2026年10月、職員が生成AIで行政計画を作る脱コンサルを宣言しました。計画ごとに数百万円から数千万円かかっていた委託費を減らし、計画を作るノウハウを庁内に残すためです。この記事は、同市の経過を会社に置き換え、コンサルに頼んでいた仕事を4つに分けてAIに任せられるものと自社に残すものを分け、自社で計画を作る組織を4段で作る手順と、外部の専門家に残す助言と検証の役割を書きます。コンサルティングを売る当社が、コンサル不要の会社を目指す理由も書きます。

2026年10月23日約 10 分で読了

企業の7割がFDE製のAIを手放す、とGartner

Gartnerは2026年9月、企業の7割が2028年までにベンダーのFDEで作られたAIエージェントの利用をやめると予測し、コンサルをFDEと呼び替えるFDEウォッシングを警告しました。AWSはFDE組織に10億ドル、Anthropicは人材育成に1億ドルを投じると発表しています。この記事は、Gartnerが挙げた真のFDEの3原則を読み、なぜ技術より先に構造で失敗するのか、FDE型支援を頼む側が契約前に確かめる6つの質問、そして当社の卒業設計がこの3原則にどう答えるかを書きます。

2026年10月21日約 9 分で読了

Copilotが仕事のOSになる前に、自社で持つ3つ

2026年9月25日、MicrosoftはCopilotをHome・Code・Autopilotの3つで作り直すと発表しました。その後、Nadella氏は「無限のSaaS工場」という投稿で、Copilotを仕事のOSにし、各社が自社に合うソフトを自分で作る世界を描いています。当社はこれをインハウス経営の追い風と読みます。ただし、工場を動かすには図面と倉庫と工場長が要ります。中小企業が道具より先に持つべき3つ、業務の分解、データの大もと、枠を決める人を、発表の中身の確認日つきで書きます。

2026年10月19日約 6 分で読了

Gmail検索のAI Overviews、全世界へ。英語設定でできること

Gmailの検索窓に質問を書くと、メールを開かずに答えや要約が上に出るAI Overviewsが、2026年9月に米国以外の有料プランにも広がりました。条件はGmailの言語が英語であること。日本語設定のままでは出ません。何ができるか、管理者とユーザーの設定、出ないときに見る5つの条件、オフにする方法、そして日本の会社で今試す価値があるかを、公式の発表とヘルプをもとに書きます。

2026年10月15日約 8 分で読了

SKILL.mdがClaude・Copilot・Geminiで共通に

AIに渡す手順を書くファイル SKILL.md が、Claude、Microsoft 365 Copilot、Google Gemini の3社で同じ形式になりました。フォルダーに SKILL.md を1つ置き、先頭に name と description、下に手順を書く。この1つの書き方で、Claude Code、PowerPoint と SharePoint の Copilot、Gemini アプリと Google Workspace に同じ手順を渡せます。3社の保存先と呼び方の違い、1本の手順を書いて3か所に届けるまでの手順、SKILL.md に書くことと書かないこと、Gems からの移行の日付、会社として決めることを書きます。

2026年10月7日約 8 分で読了

社外のAI推進チームという選択肢。内製・SIer・FDEの選び方

AI・DXを進めたいが、担当できる人がいない。ベンダーに相談しても提案で終わる。そういう会社が取れる道は、内製、SIerへの外注、そして社外の推進チームが社内に入って一緒に実行するFDE型の3つです。速さ・残るもの・費用の出方で比べる判断表、内製とSIerの間に落ちる仕事、FDEが向く会社と向かない会社、週1の常駐から離れるまでの卒業の設計を書きます。

2026年10月6日約 4 分で読了

Gemini Notebook導入前に管理者が見る監査ログと外部共有

Google Workspace の組織向けに Gemini の Notebooks が 2026 年 9 月 14 日から段階展開され、Gemini アプリと Gemini Notebook の両方の設定がオンの組織部門ではデフォルトで使えます。社内資料を読み込ませる前に管理者が見る 4 か所、サービスの状態、外部共有の 4 段階（デフォルトはオフ）、Drive の共有範囲、監査ログの開き方と出力を、Google の発表とヘルプセンターをもとに短くまとめます。

2026年10月6日約 8 分で読了

GeminiのMCP接続はデフォルトでオン。許す前に管理者が決める3つ

Google Workspace の Gemini が、Salesforce・HubSpot・Asana などの外部ツールに MCP で接続できるようになりました。Gemini を使えるユーザーにはデフォルトでオンです。何が起きたのか、管理コンソールのどこで止めるのか（Google が 9 月 30 日に訂正した経路）、API 制御では止められないという落とし穴、Workspace Studio 側の連携との違い、管理者が先に決める 3 つと、全社に許すまでの段取りを書きます。

2026年9月30日約 5 分で読了

AIに学習させず、検索には出す。Cloudflareの新設定

Cloudflareが2026年9月15日に入れた「Disallow AI Training」の解説です。GoogleやMicrosoftのように検索とAI学習を1つのクローラーで兼ねる相手に、検索の表示は保ったまま学習だけを断れます。設定の4段階、既存サイトがどう移行されるか、自社サイトの28日分のクローラー記録から見た判断の材料、広告収入のあるサイトとの違いまで書きます。

2026年9月29日約 14 分で読了

Gemini全社開放の前に、管理者が押さえるWorkspace設定3つ

Geminiを全社に開放していいか判断できない経営者と、誰が何を作っているか把握できない管理者に向けて、展開前に決めるべきGoogle Workspaceの管理者設定を3つに絞って解説します。対応エディション・提供段階・展開スケジュール・言語制約まで公式ページで確認し、Microsoft 365側の同等機能とも並べました。

2026年9月29日約 4 分で読了

Jevで問い合わせを振り分ける。営業メールと本物の相談を確信度で実際に分けてみた

問い合わせフォームに届く10件のうち本物の相談は何件か。判断だけを返すAI、Jevに5択と真偽の質問を渡し、テスト・売り込み・その他の連絡・本物の相談を確信度つきで実際に振り分けた記録です。確信度が高かった件、迷った件の中身、週次の数え方がどう変わるか、マーケティングの他の使い道まで書きます。

2026年9月29日約 9 分で読了

Cloudflareの新CLI「cf」とは。wranglerから何が変わるか

Cloudflareが2026年9月28日に公開した新しいCLI、cfの解説です。wranglerとの違い（自然文でのコマンド検索・JSONがデフォルト・TypeScript設定・Viteがデフォルト）、wranglerがいつまで使えるか、移行の段取り、9月に出たWorker Previewsや権限の細分化など関連10件の要点と、自社35プロジェクトで実際に適用した結果まで書きます。

2026年9月26日約 9 分で読了

Jevの確信度しきい値をどう決めるか。並行運用の記録から自動化率と精度の表を作る

判断だけを返すAI、Jevの確信度で「自動で進める」「人に回す」の線をどこに引くか。自社の並行運用の記録30件から、しきい値ごとの自動処理率と一致率の表を作りました。精度では差が出なかったこと、過去の誤りが質問の書き方で0.59にも0.85にもなったこと、当社が0.6と0.9の二段にした理由を書きます。

2026年8月17日約 9 分で読了

Copilot in Excelの新機能だけで、ここまで効率化できる：個人と組織で分けた使い方

2026年6月にCopilot in Excelへ一気に入った7つの新機能を、個人で使う場合と組織で使う場合に分けて整理しました。毎回同じ指示を書かなくて済むPersonalization、ブックに規約が付いて回るworkbook rules、手順そのものを配れるカスタムスキル、50MBまで扱えるようになったファイル対応、ピボットテーブルの#SPILL!対応まで。提供状況と英語のみの制約も明記しています。

2026年8月17日約 10 分で読了

ビジネスフレームワークをAIで使う：SWOTを埋めさせず、漏れた事実を探させる検証手順

生成AIはSWOTも3Cも数十秒で埋めます。埋まった表と、正しい分析は別物です。目的別にフレームワークを1つか2つに絞る基準、AIに頼む前に用意すべき情報、発散と整理と反証を分けた対話手順、根拠一覧での検証、そして同じ情報から3通り作って比較する方法までまとめました。

2026年8月16日約 11 分で読了

ChatGPT×Canvaの使い方：チャットの中でデザインを作り、Canvaで仕上げるまで

ChatGPTにCanvaアプリを接続すると、会話の中でチラシやプレゼンのデザイン案を作り、そのままCanvaの編集画面で仕上げられます。接続手順、必要なプラン、Canva側でしかできないこと、そしてブランドキットや書き出しの制約まで、公式ドキュメントで確認した内容をもとにまとめました。

2026年8月16日約 10 分で読了

行動経済学をマーケティングに使う：AIで訴求案を広げ、絞り、試す手順

ナッジもプロスペクト理論も知っている。それでも自社の商品にどう当てはめるかで手が止まる。マーケティングで実際に効果がある5つの型に絞り、AIに自社の材料を渡して訴求案を広げ、4つの基準で絞り、小さく試して確かめるまでの手順をまとめました。やってはいけない設計と、理論を持ち込むときの前提も書いています。

2026年8月15日約 11 分で読了

ChatGPTに課金しなくていい：Canva AIだけで仕事を効率化する使い方

AIが便利なのは分かるけれど、月額を払ってまで使うほどではない。でもCanvaは毎月使っている。そういう人に向けて、Canva AIだけでどこまで効率化できるかを整理しました。文章、デザイン、画像、動画、翻訳、使い回し。無料でどこまで使えて、どこから有料が要るのか、そしてChatGPTが必要になる境目まで正直に書いています。

2026年8月14日約 16 分で読了

仮説検証のやり方：AI時代に仮説を絞って判断まで進める7ステップ

生成AIで仮説は5分で20個出るようになりました。それでも決まらないのは、検証していないからです。仮説と予想・前提・施策の違い、検証する1つを選ぶ3つの軸、裏を取る検証と試す検証の使い分け、仮説どおり・外れ・判断不能を先に決める方法、AIの回答が証拠にならない理由まで、営業・マーケ・新規事業の例で解説します。

2026年8月14日約 13 分で読了

Copilot×Teamsの使い方：会議要約の基本から、ファシリテーターエージェントまで

TeamsのCopilotは、会議の要約と議事録づくりで最も効果が出ます。必要なライセンスと文字起こしの設定、録画せずに使う方法とその制約、会議中に進行と時間管理まで担うファシリテーターエージェント、そして機密会議で見落としがちな保持ポリシーの注意点までまとめました。

2026年8月13日約 17 分で読了

具体と抽象とは：抽象化が苦手な人がAIで行き来する力を鍛える練習法

具体と抽象とは何かを押さえたうえで、抽象化が苦手な原因を3つの型に分けて自己診断します。今日の自分の仕事をそのまま教材にする3つの練習、良い抽象化かどうかを判定する4つの基準、正しい抽象化が目的の数だけある理由、実務情報をAIに渡すときの線引き、AIに任せると失われるものまで。

2026年8月13日約 9 分で読了

ChatGPT×Wordの使い方：公式アドインがない前提での、下書き・要約・校正の進め方

ChatGPTにはExcel向けの公式アドインがありますが、Word向けには2026年8月時点で提供されていません。この前提を踏まえたうえで、Word文書をChatGPTに渡す3つの方法、既存文書をお手本に体裁ごと合わせる方法、複数資料からの報告書作成、そして書式崩れと機密情報への対処までまとめました。

2026年8月12日約 11 分で読了

言語化力を鍛える：生成AIとの壁打ち5ステップと、毎日続く練習法

言いたいことがあるのに言葉が出ない。原因は語彙不足だけではありません。材料不足・抽象度の混乱・目的の不明確さ・評価への不安の4つに分けたうえで、AIを代筆者ではなく聞き手として使う5ステップを示します。会議・企画書・報告での実践例、毎日続く練習の作り方、AIに任せてはいけない線引きまで。

2026年8月12日約 10 分で読了

Copilot×Wordの使い方：下書きと要約の基本から、社内資料を参照した報告書作成まで

WordのCopilotは、白紙からの下書き、既存文書の書き換え、長文の要約に加えて、社内のファイルや会議の情報を参照した文書作成ができます。必要なライセンス、Copilotが表示されないときの確認、成果が変わるプロンプトの4要素、そして企業文書として世に出す前の3段階のレビュー手順までまとめました。

2026年8月11日約 10 分で読了

質問力を鍛える：生成AIと進める質問ループと、人に聞く順番の設計

AIへの入力を全部「質問」と呼ぶから混乱します。問い・指示・検証質問の3つに分けると、鍛えるべき場所がはっきりします。人への質問とAIへの質問をひとつの業務フローとしてつなぐ質問ループ、会議で使える型、答えが得られない5つの原因、そして検証しないまま使う危うさまで整理しました。

2026年8月11日約 7 分で読了

ChatGPTのWorkモードとCodexの使い分け：残らない仕事はWork、残して育てる仕事はCodex

ChatGPTのデスクトップアプリでは、WorkモードもCodexも自然言語で指示でき、操作の入口はほとんど変わりません。それでも使い分けの基準はあります。「今回の成果物が欲しいのか、仕事の仕組みを残したいのか」。Workで試してうまくいった仕事をCodexへ昇格させる流れを、採用・営業調査・経理レポートなど5つの具体例で解説します。

2026年8月11日約 13 分で読了

ChatGPT×Excelの使い方：3つの方法の使い分けと、関数・集計・分析の実践手順

ChatGPTをExcelで使う方法は3つあり、作業内容によって使い分けます。ファイルを渡して分析させる方法、Excel内で動く公式アドイン、デスクトップアプリからブックを直接操作する方法。それぞれの手順とプロンプト全文、業務別の使い分け、検算のやり方、会社で使うときのデータの扱いまでまとめました。

2026年8月10日約 9 分で読了

Copilot×Excelの使い方：3つのモードの使い分けから、Pythonの高度な分析まで

Microsoft 365 CopilotをExcelで使うと、数式・グラフ・ピボットテーブルの作成から外れ値の検出までを日本語の指示で進められます。編集・プラン・チャットの3モードの違い、Copilotが表示されないときの確認手順、Pythonによる高度な分析、そして限定提供のCOPILOT関数を使ってよい場面と避けるべき場面までまとめました。

2026年8月10日約 11 分で読了

AI時代の思考法：正解探しをやめる。AIで思考を鍛える3つの技術と実践手順

AIが答えを出す工程を安くしたことで、価値のありかは問いの側へ移りました。前提を疑う・俯瞰する・再定義するという3つの技術を、AIと往復して鍛える手順に落とし込みます。やめる業務の決め方、出力を採用してよいと判断する5ステップ、AIに任せてはいけない4つの場面まで。

2026年8月8日約 5 分で読了

中小製造業のAI活用、最初の一歩は文書と分析から。6領域の事例と現実的な進め方

中小製造業のAI活用は、専用システムの導入からではなく、いま契約しているMicrosoft 365やGoogle WorkspaceのAIで文書と分析から始めるのが現実的です。技能承継・品質記録・在庫管理など6つの業務領域について、いまのツールでできることと一歩進めた形を、事例つきで整理します。

2026年7月14日約 5 分で読了

社内AIエージェントは「営業AI」「経理AI」と分けるべき？役割別が失敗しやすい理由と正しい分け方

社内AIを部門ごとに作る構成は、AIエージェント専業企業が自社で試して失敗しています。役割別の何が問題か、オーケストレーター型との違い、それでも分けるべき3つの線引き、背後にある「人間を信頼しないシステム」という設計思想まで、経営者・DX担当者向けに解説します。