生成AIに入力してはいけない情報とは？漏洩リスクへの対策
生成AIに入力してはいけない情報を、機密情報・個人情報・認証情報・顧客情報などに分けて整理。情シス、法務、人事、DX推進が社内ルールや研修で使える一覧表と判断基準を紹介します。
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AIリスキリングが『受講して終わり』で失敗する理由｜全社員研修の設計と定着施策
人事・DX推進担当者向けに、全社員リスキリングを現場定着につなげるAI研修設計を解説。会社ゴール、職種別スキルマップ、KPI、定着施策の作り方を整理します。
コラム
経営層向け生成AI入門｜インパクトと投資判断の考え方
生成AI投資を検討する経営層・DX担当者向けに、業務効率・顧客体験・人材育成・リスクへの影響と、PoCから全社展開へ進む判断軸を整理します。
コラム
管理職向けAI研修で教えるべき部下のAI活用支援とは？マネージャーに必要な役割と実践ポイント
管理職向けAI研修で扱うべき、部下へのAI活用支援を解説。任せる業務の切り分け、出力の見査、フィードバック、リスク管理まで研修設計の骨子を整理します。
コラム
商談後のリードタイムを劇的に短縮｜Kanataで営業の事務作業を削減する方法
本記事では、議事録作成からメール送信、提案骨子の作成まで、商談後の「見えない事務作業」を95分から15分へ大幅短縮する具体的な活用術を解説。AIプラットフォーム「Kanata」で、営業本来の価値を生む時間を取り戻しましょう。
活用事例
プロンプトエンジニアリングとは？｜業務で使える指示の出し方をわかりやすく解説
生成AIの出力が安定しない現場担当者・人事/DX担当者向けに、業務で使えるプロンプトの書き方を解説。目的・前提・形式・制約・例を使ったテンプレートを紹介します。
コラム
AI利用ログはどこまで残す？保存期間・監査・説明責任の基本
AI利用ログをどこまで残すべきか、情シス・セキュリティ・監査・DX推進担当者向けに解説。生成AIの監査、説明責任、保存期間、アクセス権、レビュー履歴を整理し、実務で使えるログ設計の考え方を紹介します。
コラム
週次KPIレポートを自動化する方法｜業務実行AIエージェントで集計・コメント作成・配信まで効率化
週次KPIレポート作成に時間を奪われる事業企画・経営企画・部門マネジャー向けに、業務実行AIエージェントがデータ収集、集計、異常値検知、コメント案作成、配信まで支援する仕組みを解説します。
コラム
AIエージェントの権限設計の考え方｜業務AIに任せる範囲と最小権限を決める手順
業務実行AIエージェントに与える権限設計を解説。閲覧・編集・承認、期間制限、IP制限、アクセスレビューを分け、最小権限で安全に運用する考え方を紹介します。
コラム
業務実行AIエージェントとは？SaaSや社内システムを横断して業務自動化する仕組み
業務実行AIエージェントの基本を、AIブラウザ操作、SaaS自動化AI、社内システム操作AI、API連携、コネクター、ガードレールの観点から解説します。
コラム
AIエージェント時代に求められるスキルとは？AI活用人材を育てるリスキリングの考え方
AIエージェント時代に社員へ求められるスキルを、人事責任者・経営層向けに解説。業務設計力、監督力、批判的思考、対話設計など、AI活用人材を育てるリスキリングの考え方を整理します。
コラム
AI活用ユースケースの優先順位付け方法｜評価マトリクスの作り方を解説
AI活用候補が多すぎて優先順位を決められない企業に向けて、効果、実現性、リスク、コスト、再現性で比較する評価マトリクスの作り方を解説します。
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