国内ビジネスAI活用– category –

はじめに｜“教育のAI化”は希望か、それとも線引きの問題か？ 2025年、教育現場へのAI導入が急速に進行しています。個別最適化学習の実現、教師の業務軽減、教育格差の是正──期待は多方面に広がります。しかし、その裏で問われ始めているのが、「AIがどこま...

はじめに｜技術の加速と制度の静寂、そのあいだで AI技術は、いまや企業の競争力に直結する“経営資源”となりました。生成AI、パーソナルAI、画像・音声・映像の自動生成──日々、現場での活用は進み、意思決定を支えるインフラとして定着しつつあります。一...

はじめに｜MLOpsは「運用と成果」の間をつなぐ戦略領域へ AI導入の本質は、「モデルを作ること」ではなく「活かし続けること」にあります。その鍵を握るのが、MLOps（Machine Learning Operations）です。2025年の現在、MLOpsはもはや一部の先進企業だけの...

はじめに｜経理は今、“複雑な自動化”の入り口に立っている 請求書処理の現場は、今、静かに変革のときを迎えています。手入力からの解放、チェック作業の精度向上、月次締めの早期化──。経理に関わる多くの担当者が、毎月のルーティンに追われるなかで「も...

はじめに｜人口減少に挑む「知的自治体」の条件 日本の地方自治体の多くが、人口減少・高齢化・財政制約という三重苦に直面している2025年。こうした構造的課題に対し、AIが「知的インフラ」としての役割を果たし始めています。注目すべきは、AI導入が「職...

はじめに｜契約業務の“壁”に風穴を開けるAI 契約は、ビジネスの意思決定を支える最も基本的なインフラのひとつです。にもかかわらず、多くの企業にとって「契約業務」は、煩雑で属人的で、ミスや遅延が許されないプレッシャーの高い業務でもあります。法務...

はじめに｜病院という組織の“重さ”に、AIはどう挑むか 人材不足、診療報酬の制度改定、書類業務の過重、地域医療連携の高度化──。この「複雑化」と「効率化圧力」の両立というジレンマに対し、今、AIが解決策として静かに浸透し始めています。AI導入とは単...

はじめに2025年、日本の物流業界はAIによって劇的な変革期を迎えます。人口減少とEC市場の拡大が同時に進む中で、業界は「人手不足」と「効率化」の二重課題に直面。そこへAIが、本格的な解決策として浸透し始めています。AI活用はすでに「業務の一部を支...

はじめに営業力は日本企業の生命線です。技術力や商品力がどれほど優れていても、それを顧客に届ける営業活動がなければ成果にはつながりません。2025年、営業現場はかつてないほどの変革期を迎えています。背景にあるのは、営業人材の不足と、顧客ニーズ...

はじめに2025年、日本の製造業は変革の只中にあります。人手不足やグローバル競争の激化、さらには ESG 対応など、従来の「現場力」や「技術力」だけでは乗り切れない課題が山積するなか、AI は単なる効率化ツールではなく「新たな競争力そのもの」として...