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AI活用・DX推進の実践情報をお届けします
#生成AI の記事
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業務効率化AI利用規程 ひな形を自社業務に合わせる方法｜部門別の調整ポイント
AI利用規程のひな形を自社に合わせる手順を解説。部門別の確認項目、条文のカスタマイズ例、個人情報やサービスごとのデータ取り扱いを踏まえた運用前の確認点を紹介します。
業務効率化業務効率化にAIを活用する方法｜生成AIの仕事活用を業務別に整理
業務効率化にAIをどう活用するか、情報整理・文書作成・分析などの業務別に解説。AIに任せる作業と人が確認する工程、最初に試す業務の選び方を紹介します。
業務効率化AI講座の費用は何で変わる？料金を見る前に確認したい項目
AI講座の料金は、学ぶ内容や受講期間、質問・添削などのサポートで異なります。具体的な講座の料金例と、教材費・追加費用・解約条件など、申し込み前に確認したい項目を解説します。
業務効率化生成AIガイドラインの作り方｜誤入力時の報告・初動を決める
生成AIガイドラインの作り方を、利用実態の把握から入力ルール、誤入力時の報告・初動、記録、再発防止まで時系列で解説します。中小企業が社内手順を作る際の確認項目も紹介します。
業務効率化AI RAGの作り方｜検証から始める小規模導入の設計手順
AI RAGを小さく試すための設計手順を解説。対象業務の選定、自社データの準備、検索と回答の試作、評価、セキュリティや費用の確認まで、導入前に押さえたい判断ポイントをまとめます。
業務効率化AI導入の進め方｜業務選びから検証・展開までの実践ガイド
AI導入は、ツール選びより先に業務課題を定めることが重要です。頻度・手戻り・判断の難しさから候補を比べ、小さく試して検証し、継続・修正・展開を判断する進め方を解説します。
業務効率化Claude Code セキュリティ｜機密情報を扱う前の判断基準
Claude Codeに社内情報や顧客情報を入力できるかを、情報の機密度・作業内容・アクセス権限・データの取り扱い条件から判断する手順を解説します。
業務効率化プロンプトインジェクション対策を開発工程に落とす設計レビューの観点
プロンプトインジェクション対策を、要件定義からリリース前までの設計レビューに落とし込む方法を解説。入力データ、外部連携、権限、テストで確認する問いを整理します。
業務効率化エージェント型AIとは？ChatGPTとの違いを機能・実行範囲で整理
エージェント型AIとは何かを、生成AI・AIエージェントとの違いから解説。ChatGPTは製品名だけで分類せず、利用する機能や実行範囲で考えます。複数ステップの業務例や利用時の管理ポイントも紹介します。
業務効率化Agentic RAGとは？RAG・AIエージェントとの違いと導入判断
Agentic RAGとは何かを、RAG・AIエージェントとの違いから解説。検索を繰り返す仕組みや構成要素、従来型RAGとの比較、導入時の注意点を整理します。
業務効率化社員が勝手にChatGPTを使っている会社が最初にやるべきこと
AI全面禁止がシャドーITを生む理由を整理し、情報の線引きと申請窓口を中心に、社員と会社を守る生成AIルールの作り方を解説します。
業務効率化【動作テスト】生成AIの社内利用ルールで最初に決める3つ
生成AIを社内利用する際、最初に決めるべきルールを3つに整理。利用ツール、入力禁止情報、事故時の連絡先を実務目線で解説します。
業務効率化仕事で生成AIを使うときのNGパターン6選｜機密情報の判断基準と安全な対策
仕事で生成AIを使う際に避けるべき6つのNGパターンを解説。契約・学習・保存の違い、機密情報の判断基準、AI利用台帳など安全な運用方法を紹介します。
業務効率化AIが書いた文章はバレる？Claudeの電子透かしの仕組みと実務への影響
Claudeに導入される電子透かしの仕組みを、テキストと画像の違い、検出の限界、企業実務への影響までわかりやすく解説します。