ホワイトペーパー AI・生成AI 95％の企業が「生成AI投資」に失敗するワケ…成功企業に共通していた“3つの条件” 95％の企業が「生成AI投資」に失敗するワケ…成功企業に共通していた“3つの条件” 2026/06/23 生成AIへの投資が加速する一方で、AI投資を利益（P/L）に結びつけられていない組織は95％にものぼるという。その原因は成果を持続的に生み出すための活用設計が欠落していることにある。この課題を解決して持続的な成果を生み出すには、「学習可能な組織構造」「現場主導の市民開発」「入出力の標準化」という3つのポイントを押さえて、誰が使っても同じ成果を出せる仕組みを構築することが不可欠である。本資料では、これら3つのポイントの詳細と、組織への実装に向けた具体的なアプローチを解説する。
記事 AI・生成AI AIエージェントで「月100時間」の経理作業が消滅？ 「2つの解決策」を解説 AIエージェントで「月100時間」の経理作業が消滅？ 「2つの解決策」を解説 2026/06/23 生成AIのビジネス活用が進み、全社活用方針を打ち出す企業は増えているものの、実際の業務への定着はまだ道半ばだ。特に経理・情シスといったバックオフィス部門では、ERPに蓄積されたビジネスデータをAIと連携させられず、部分最適にとどまるケースが目立つ。また、チャットベースの対話だけでは、業務を完結させる「実行力」に欠けるという声も聞かれる。経理業務をはじめとしたビジネスシーンで、AI活用を成功させる手法を解説する。
記事 IT戦略・IT投資・DX 「とりあえず全社員にAI配布」は今すぐやめよ、KDDIが業務時間を80％削減したAI導入法 「とりあえず全社員にAI配布」は今すぐやめよ、KDDIが業務時間を80％削減したAI導入法 2026/06/23 企業の生成AI導入が進んでいる。全社員に有料アカウントを配布し、ChatGPTやGeminiを利用している企業も珍しくなくなった。ところがその結果、「生産性が劇的に向上した」「コストが大幅に下がった」といった声は、あまり聞こえてこない。実は、その原因は「社員のプロンプトスキル不足」ではない。真の問題は、AIの利用が個人のスキルに依存した運用となっていることにある。では、専門知識を持たないビジネスパーソンは生成AIの全社展開を諦めるしかないのだろうか。現場の業務にAIを実装し、全社的な成果を上げるために、企業は一体「何」から始めればよいのだろうか。
記事 AI・生成AI 経営を直撃する「BIS50％ルール」…手作業の罠から抜け出す“最強コンプラ術” 経営を直撃する「BIS50％ルール」…手作業の罠から抜け出す“最強コンプラ術” 2026/06/23 地政学リスクが激しく変化する現在、企業コンプライアンスを考える上で貿易管理の重要性が増している。象徴的なのが、2026年11月に再適用が見込まれる米国の「BIS50％ルール」だ。再適用により、取引先の資本構成まで調べ上げる必要が出てくるため、従来の手作業や表計算ソフトによる管理では対応が難しい。貿易管理をめぐって企業を追いつめる「3つの課題」を解き明かし、「BIS50％ルール」対応も含めた効果的な手法を解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 利用者40％は“期待外れ”と回答……「仕事に役立たないAI」を激変させる凄すぎる解決策 利用者40％は“期待外れ”と回答……「仕事に役立たないAI」を激変させる凄すぎる解決策 2026/06/19 AI導入が急加速し、投資額が膨れ上がる一方で、テクノロジー支出の40％近くが期待する成果を下回るという厳しい現実が明らかになってきた。世界3750名を対象とした調査などによると、経営幹部の期待とは裏腹に、現場ではAIの定着が進まず、半数以上の従業員が少なくとも1回はツールを放棄し手動で作業を行っているという。主な原因は、ツールを切り替えるたびにワークフローが途切れ、「コンテキスト（文脈）」を維持できないことにある。こうした中、AI戦略における勝利の定義が「購入と導入」から「効果的に活用する」ことへと変化している。具体的にどのような取り組みが行われているのか。調査結果を基にAI導入の現状や課題、解決策などを解説する。
ホワイトペーパー CRM・SFA・コールセンター FAQがあっても問い合わせが減らない…「AIエージェント」による顧客対応が導く劇的コスト減 FAQがあっても問い合わせが減らない…「AIエージェント」による顧客対応が導く劇的コスト減 2026/06/18 コンタクトセンターにおけるAI活用は加速し、特に業務を自律的に行うAIエージェントには多大な注目が集まっている。具体的にどのように活用できるのか。本資料では、企業ごとに最適化された会話型カスタマーケアを提供するスマートなAIエージェントを紹介する。24時間365日の稼働、顧客1人ひとりに合わせた自然な会話でのやりとり、問い合わせに対する迅速かつ正確な回答など、多彩な特徴を持ち合わせている。これにより、顧客体験（CX）を向上し、コストを抑えてコンタクトセンター業務を効率化することが可能だ。その詳細は、ぜひ資料で確認してほしい。
記事 ロボティクス 川崎重工が明かす「AI導入で陥りがちな3つの壁」、人材不足でも成果を出す段階的アプローチ 川崎重工が明かす「AI導入で陥りがちな3つの壁」、人材不足でも成果を出す段階的アプローチ 2026/06/18 製造業におけるDX推進は、戦略や基盤を整備しても思うように成果が出ないケースが少なくない。特にAI活用では、セキュリティへの不安や期待値とのギャップから、導入が進まない企業も多い。川崎重工業は、限られたデジタル人材の中で、どのようにしてAIを社内に浸透させ、業務改革につなげているのか。同社DX戦略本部の中野信一氏が、3段階のステップと定着化に向けた取り組みを語った。
ホワイトペーパー AI・生成AI 【知ってる？】「AIエージェント」と「AIワークフロー」の違い、失敗しない使い分け術 【知ってる？】「AIエージェント」と「AIワークフロー」の違い、失敗しない使い分け術 2026/06/17 生成AIの登場により、従来のAIワークフローが強化されただけでなく、AIエージェントという新たなフロンティアが開拓された。これにより、AIが自ら文脈を判断し、自律的に業務を遂行できるようになった。しかし、多様な業務が存在する現場において、ワークフローとエージェントのどちらを選択すべきかの判断は容易ではない。誤った選択は、現場の混乱やセキュリティリスクという壁を招きかねない。本資料では、両者の特性を比較した上で、タスクの性質に応じたツールの使い分け方と、AIツール導入を成功させるための強固なデータ基盤の重要性について解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI AIエージェントはなぜ間違えるのか？注目される「コンテキストエンジニアリング」とは AIエージェントはなぜ間違えるのか？注目される「コンテキストエンジニアリング」とは 2026/06/17 生成AIの進化は目覚ましく、現在では「エージェント型AI」として自律的にタスクをこなす段階へと到達している。これにより、AIはただ指示に従うだけでなく、ツールを自律的に選択し、最適なコンテキスト情報を検索・取得することが可能となる。しかし、AIがアクセスできる情報が限られていたり、不正確なデータを参照したりすると、ハルシネーションを引き起こすリスクがある。本資料では、AIに的確な情報を与える「コンテキストエンジニアリング」と、それを高精度に実現する手段である「ハイブリッド検索」がどう連携し、AIの回答精度を飛躍させるかを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI AIセキュリティ分析はデータで決まる、種類別「大規模データソース」活用リスト AIセキュリティ分析はデータで決まる、種類別「大規模データソース」活用リスト 2026/06/17 巧妙化するサイバー攻撃への対策として、AIを活用したセキュリティ分析が注目を集めている。脅威の自動トリアージやインシデント対応の迅速化が期待される一方、その効果を最大限に引き出すには、AIに十分なデータを供給できる基盤が欠かせない。本資料では、AIによるセキュリティ分析に必要な大規模データソースを分類し、それぞれで検知可能な攻撃手法を整理。さらに、コストを抑えながら分析精度と運用効率を高めるためのデータ基盤の考え方と実践アプローチを解説する。
ホワイトペーパー セキュリティ運用・SOC・SIEM・ログ管理 【チェックリスト付】人材不足で現場が崩壊？危機を救う「次世代SIEM」の選び方 【チェックリスト付】人材不足で現場が崩壊？危機を救う「次世代SIEM」の選び方 2026/06/17 AIの台頭やクラウドの普及などによるIT環境の複雑化に伴い、従来型セキュリティで脅威から組織を守ることは限界を迎えている。さらに、セキュリティ人材のスキル不足も深刻な課題だ。この危機に対応するには、最新のSIEMによるセキュリティ運用チームの強化が不可欠だ。高度な分析力やAIによる自動化を活用し、脅威の検出から対応までを迅速化する。では、自社に最適な製品をどう見極めるべきか。本資料では、自社の環境やリスクを評価し、最も適した次世代SIEMを見極める方法について、実践的なチェックリストを交えて解説する。
ホワイトペーパー データベース 【保存版】RAGプロジェクト頓挫の危機？成否を分ける「ベクトルDB」実装術 【保存版】RAGプロジェクト頓挫の危機？成否を分ける「ベクトルDB」実装術 2026/06/17 生成AIがビジネスに不可欠となる中、検索の手法もユーザーの意図を汲み取るセマンティック検索が主流となりつつある。その支えとなるのがベクトルデータベースだ。大量の非構造化データを高精度かつ低遅延で検索できる同技術は、検索拡張生成（RAG）などの高度なAI活用において不可欠な役割を果たす。実装するにはモデルの選定やデータの準備など考慮すべき事項がある。本資料では、最適なモデル選びから手間の掛かる前処理の自動化まで、実装を成功に導く5つのベストプラクティスを解説する。
記事 データ戦略 55％が「無駄だった」と後悔…AI導入で失敗する企業が直面する“3つの大問題” 55％が「無駄だった」と後悔…AI導入で失敗する企業が直面する“3つの大問題” 2026/06/17 AI活用が企業の競争力を左右する時代に突入した。しかし、多くの企業がそのポテンシャルを最大限に引き出せず、データという巨大な壁に直面している。質の低いデータや分断されたシステムは、AIの判断を誤らせ、ビジネスに深刻なリスクをもたらす。信頼できるAIを構築し、真の顧客理解を実現するために、まずは何から始めるべきなのだろうか。
記事 RPA・ローコード・ノーコード 「AI駆動開発」の光と影──欠陥2500％増が示す“速さの代償” 「AI駆動開発」の光と影──欠陥2500％増が示す“速さの代償” 2026/06/17 AI駆動開発が急速に普及する中、開発スピードの向上と引き換えに、品質管理やガバナンスの課題が深刻化している。コード生成の自動化が進むほど、人間のレビューだけでは追いつかないリスクが膨らむ。企業はこの矛盾にどう向き合うべきなのか。
ホワイトペーパー AI・生成AI さらば手作業…「非構造化データ」をAIエージェントに活用するための「10ステップ」 さらば手作業…「非構造化データ」をAIエージェントに活用するための「10ステップ」 2026/06/16 全世界で爆発的に増え続けるデータのうち、約90％はテキストや画像、音声などの「非構造化データ」である。従来の非構造化データの分析は手作業が中心で、複雑かつコストがかかっていたが、生成AIやAIエージェントの登場により、活用のハードルは大きく下がっている。ただし、そこから真の価値を生み出すためには、AI活用に向けてデータを整備する必要がある。本資料では、データ整備のための「10のステップ」や、複数のデータ形式を組み合わせてインサイトを引き出す「マルチモーダルAI」の実践方法、強固なデータ基盤を構築し管理するためのベストプラクティスなどを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI PoC止まりはもう終わり、「AIエージェント」の大規模展開「3パターン」の成功法則 PoC止まりはもう終わり、「AIエージェント」の大規模展開「3パターン」の成功法則 2026/06/16 生成AIの次の段階として、自律的にタスクを実行する「AIエージェント」への注目が高まる中、すでに業務で活用し、価値を実感している企業も現れている。一方で、多くの企業は概念実証（PoC）の段階にとどまる状況だ。そこで本資料では、AIエージェントの本番環境展開に向けて、データエージェント、対話型エージェント、マルチエージェントシステムという3タイプの特徴や構築パターンを解説する。また、エンターテイメント業界で信頼度の高いデータを提供するLuminateのAIエージェント活用事例なども紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 顧客体験が激変する「AIエージェント」実装ガイド、導入の課題と成功への5ポイント 顧客体験が激変する「AIエージェント」実装ガイド、導入の課題と成功への5ポイント 2026/06/16 自律的にタスクを実行する「AIエージェント」が顧客体験に変革をもたらしている。すでに活用している企業では、パーソナライズされたサービス提供やカスタマーサポート効率化などを実現し、顧客満足度と定着率の向上といった効果を得ている。こうした背景から、82％の組織が今後3年以内の導入を計画しているが、既存システムとの統合、セキュリティ、ガバナンスの確立などの課題に直面している。本資料では、AIエージェントの基本知識から、既存システムとの統合やバイアスなどの倫理的課題を克服するための戦略、具体的な実装方法までを解説する。
記事 IT戦略・IT投資・DX 【特集】生成AI時代を勝ち抜く「データ戦略」の再構築 【特集】生成AI時代を勝ち抜く「データ戦略」の再構築 2026/06/16 生成AIの進化により、企業の競争軸は「AIを使うか」から「AIを使いこなせるデータを持つか」へと移行している。だが現実には、データの分断、ガバナンスの未整備、人材不足といった課題が立ちはだかり、AI活用は思うように進んでいない。 本特集では、AIエージェントの実装からAI-readyな組織への変革、そしてそれを支えるモダンデータ基盤までを体系的に解説。さらに先進企業の実践事例を通じて、データドリブン経営を実現するための具体的な道筋を提示する。
ホワイトペーパー RPA・ローコード・ノーコード 製造大手ボッシュはなぜ開発を「75％高速化」できた？「AI×ローコード」の成功事例集 製造大手ボッシュはなぜ開発を「75％高速化」できた？「AI×ローコード」の成功事例集 2026/06/15 ローコード開発は、部門の垣根を越えた変革の原動力となる。IT部門には圧倒的な開発スピードをもたらし、安全なアプリを迅速にリリースすることで、ビジネス部門の競争力も大きく向上する。実際にドイツの製造大手ボッシュは開発を75％高速化し、イタリアの大手銀行バンカ・ゼネラリは2年間で28個の安全な新規アプリを開発して業務効率を50％向上させた。本資料では、AIを活用したローコードアプリ開発により大規模なイノベーションを実現し、ROIを最大化した企業の取り組みを解説する。
ホワイトペーパー RPA・ローコード・ノーコード デリバリー60％高速化、バグ85％削減…AIエージェント導入に成功した「5社の共通点」 デリバリー60％高速化、バグ85％削減…AIエージェント導入に成功した「5社の共通点」 2026/06/15 自律的にタスクを遂行するエージェント型AIに注目が集まり、多くのITリーダーはアプリ開発への活用を試みている。だが、その取り組みはまだ初期段階にあり、性急な導入はAIの無秩序な増加やガバナンスの欠如という現実的な壁を生み、投資対効果を不透明にする。この壁を乗り越えるには、統制のとれたプラットフォームと段階的アプローチが不可欠だ。実際にこのアプローチを実践した金融機関のアクソス・バンクは、デリバリーを60％高速化しバグを85％削減した。本資料では、エージェント型AIの導入に成功し、目に見える成果を生み出した5社の事例について解説する。
ホワイトペーパー システム開発ツール・開発言語 【1900人調査】97％が導入検討、なのに統制できていない？ AIエージェントの落とし穴 【1900人調査】97％が導入検討、なのに統制できていない？ AIエージェントの落とし穴 2026/06/15 世界のITリーダー1900人への調査によると、97％がエージェント型AIの導入を検討し、すでに49％が本番環境への移行を進めているという。しかし、AIガバナンスを一元化できている組織はわずか36％にとどまり、多くは対応できていないのが実情だ。さらに、約4割がレガシーシステムの断片化といった課題に直面している。この状況を打開するカギとして「統合プラットフォーム」への期待が高まっている。本資料では、調査結果を基にエージェント型AIの現状や課題を明らかにするとともに、導入を成功させるためのCIO向け5つの実践ステップを解説する。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 CopilotやChatGPTを狙い撃ち…成功率88％「プロンプト攻撃」の衝撃 CopilotやChatGPTを狙い撃ち…成功率88％「プロンプト攻撃」の衝撃 2026/06/12 生成AIの急速な普及により、「敵対的プロンプト攻撃」という新たなサイバー脅威が浮上している。攻撃者が巧妙に設計されたプロンプトで大規模言語モデル（LLM）を操作し、不正な振る舞いを強要して有害な内容や意図しない情報を出力させる攻撃だ。最新の実証実験により、3つの主要攻撃ベクトルを特定し、主流LLMに対する攻撃成功率は最高88%に達するという衝撃的な結果が明らかになった。本PDFではこれらの詳細とともに、プロンプト攻撃の影響や手法を体系的に分類し、生成AIシステムのセキュリティ対策を解説。Microsoft 365 Copilotでの機密データ流出事例や、AIエージェントを取り巻くリスクなど実践的な情報をまとめた。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 LLM導入で“機密流出”の罠…？CIOを救う「AIセキュリティ」5つの実践術 LLM導入で“機密流出”の罠…？CIOを救う「AIセキュリティ」5つの実践術 2026/06/12 大規模言語モデル（LLM）を中心に生成AIが普及する一方で、プロンプトインジェクションなどのサイバー攻撃やシャドーAIの横行など新たな脅威が顕在化している。しかし、多くの企業ではこれらへの対応が後手に回っているのが実情だ。これらのリスクを軽減するため、CIO（最高情報責任者）は早急にAIセキュリティを運用化する必要がある。本資料では、AI特有のリスクを整理した上で、CIOが実践すべき5つのプラクティスや、回復力を念頭に置いたAIライフサイクルの構築、新種のエージェンティック脅威について解説する。
ホワイトペーパー セキュリティ総論 ゴールハイジャックの恐怖…「エージェンティックAI」10大脅威と実践的対策 ゴールハイジャックの恐怖…「エージェンティックAI」10大脅威と実践的対策 2026/06/12 自律的に計画を立て、実行する「エージェンティックAI」を導入する企業が増えている。だが、従来のID管理やAPIゲートウェイといったガードレールでは制御しきれず、新たなセキュリティリスクが生まれつつある。たとえば、巧妙な文章によってAIの目的そのものを書き換える「ゴールハイジャック」や、AIの記憶領域に悪意ある情報を埋め込む「メモリポイズニング」などの脅威が挙げられる。本資料は、こうした脅威を含むエージェンティックAIの10大リスクを整理し、それぞれの詳細と対応戦略を解説する。あわせて、自社のAIセキュリティ対応状況を診断できる評価シートも収録している。
ホワイトペーパー CRM・SFA・コールセンター 「100件かけて1件」の架電営業をAIで変える 「100件かけて1件」の架電営業をAIで変える 2026/06/12 アウトバウンド営業において、100件電話をかけても話せるのは5件以下というのはよくある光景だ。せっかく電話がつながっても、断られ続けることでオペレーターは精神的に疲労し、また、CRMへの手入力作業も大きな負担となっている。こうした旧態依然とした架電方法は、もはや通用しない時代となった。そこで本資料では、AIによって進化した「次世代のアウトバウンド営業」を示す。架電を効率化する仕組み、年間1,200万円のコスト削減や生産性3倍の効果、そしてそのはじめ方を紹介する。
ホワイトペーパー AI・生成AI 必要なのは「生成AIを活用しやすい職場環境」、実現に必要な3つのステップ 必要なのは「生成AIを活用しやすい職場環境」、実現に必要な3つのステップ 2026/06/11 生成AIの進化によって「人の仕事がAIによって奪われる」といったマイナスのイメージが広がっている。しかし、それは大きな誤解だ。いま企業に求められているのは、従業員が生成AIを活用しやすいワークプレース（職場環境）を整えて、1人ひとりの可能性を最大限に引き出すことである。実際に世界のITリーダー600名を対象とした調査によると、97％の組織はワークプレース変革の必要性を認識している。ただし、そのうちの60％以上は、まだ変革に着手できていない。本資料は、この調査に基づいてワークプレースの変革を妨げている課題と変革に必要な3段階のアプローチを解説する。
ホワイトペーパー AI・生成AI AI時代最強の「ワークプレース」とは？ 人の創造性を最大化する場所の作り方 AI時代最強の「ワークプレース」とは？ 人の創造性を最大化する場所の作り方 2026/06/11 生成AIの進化によって、これまで自動化が困難だった業務も自動化できるようになりつつある。その結果、企業の競争力はAIでは自動化できない領域、つまり人の知識・創造性・革新性によって決まるようになるだろう。そこで重要になるのが、1人ひとりの従業員に高度にパーソナライズされたワークプレース（業務環境）を提供して、創造性・革新性を最大限に発揮してもらうことだ。そこで本資料では、世界のITリーダー600名を対象とした調査に基づき、AI時代にふさわしい従業員体験（EX）の向上とワークプレースの変革について解説する。
記事 AI・生成AI なぜ現場はAIエージェントを「拒む」のか？ 412名調査で浮き彫りになった「ある格差」 なぜ現場はAIエージェントを「拒む」のか？ 412名調査で浮き彫りになった「ある格差」 2026/06/09 「正直、どう使えばいいのか分からない」──AIエージェントに対する現場の二極化が、412名の調査結果から浮き彫りになった。AIエージェントが「インフラ」となりつつある今、活用できない理由は個人のスキル不足ではなく、企業の環境の不備にある。現場の不安を安心に変え、AIエージェント活用を覚醒させるためにはどうすればよいのか。調査結果の深堀りで見えてきた具体的な処方箋に迫る。
記事 AI・生成AI 元MS中島聡氏「AIを使わない企業はゾンビ化する」…生き残るための“無茶ぶり”の極意 元MS中島聡氏「AIを使わない企業はゾンビ化する」…生き残るための“無茶ぶり”の極意 2026/06/05 生成AIの登場により、ビジネスを取り巻く環境は大きく変化している。米マイクロソフトなどで技術者を務めてきた中島聡氏は、変化の波に乗れず、既存の仕事のやり方に固執する企業は、いずれコスト競争に敗れるおそれがあると警鐘を鳴らす。企業や個人はどう変化に対応し生き残るべきか。中島氏が語る残酷な未来と「AI時代の生存戦略」を紐解いていく。
ホワイトペーパー コンプライアンス総論 契約書の確認「1カ月→1日」に劇的時短、法務専任不在でも効率化と精度向上を両立した7社の変革 契約書の確認「1カ月→1日」に劇的時短、法務専任不在でも効率化と精度向上を両立した7社の変革 2026/06/02 法務専任者が不在の企業において、総務や管理部門もしくは社長が自ら契約書をチェックするケースは少なくない。しかし、契約書チェック業務の負担は大きく、本来の業務を圧迫する上、不慣れなため自社に不利な条項を見落とすリスクも潜んでいる。本資料は、こうした法務専任不在の課題に対し、法務特化型AIを導入し劇的な改善効果を得た7社の事例をまとめたものだ。リスク管理とスピードアップを両立し、さらに交渉力強化など「攻めの時間」を生み出した取り組みを紹介する。
