エンタープライズAI、業務システム、業界DXに関する技術記事・業界トレンド・専門家による考察をお届けします。
全データを整えてから、ではない ― 一領域を、端から端まで 目次 「どう始めるか」という、最後の問い 大原則 ― 全社水平ではなく、一領域の垂直スライス ロードマップ ― 五つのフ…
「作れば完成」ではない ― 返した負債を、増やさない仕組み 目次 ローンチは、終わりではなく始まり ガバナンス ― 新鮮さ・権限・来歴を、保ち続ける 評価 ― 測らないものは、良く…
「賢いAI」より、「重要度に合った任せ方」が成果を分ける 目次 土台の上で、何をさせるか 同じ層に、三種類の消費者 自律度は、重要度に合わせる 安全に効かせる三つのダイヤル ― 根…
なぜ、AIが賢くなっても「社内の関係」は分からないのか 目次 「意味の層」とは何か ナレッジグラフ ― 関係を、機械が扱える形に オントロジー ― 自社の「言葉と関係の定義」 なぜ…
なぜ、社内検索は「当たり前の答え」を外すのか 目次 なぜ、社内検索は「当たり前の答え」を外すのか 検索の道具は、一つではない ― キーワード・ベクトル・ハイブリッド 取りこぼしを減…
社内AIの成否を分けるのは、アシスタントではなく「知識の層」 このシリーズの主張 社内でAIを動かすと、多くの企業が同じ場所でつまずきます。原因は、たいていモデルではありません。A…
「ベクトル検索は”意味”を理解している」——その誤解が、答えの質を下げる 目次 「意味で検索できる」は、どういうことか 埋め込み（ベクトル化）が、しているこ…
20年分のPDF・スキャン・Excelを、どこから、どうやって使える状態にするか 目次 「OCRすれば読める」という、よくある誤解 日本企業のファイルは、なぜ特別に手ごわいのか ま…
「社内文書をAIに検索させれば解決」——その先で、多くの企業が同じ壁に当たる 目次 「検索させれば解決」の、その先 RAGは、なぜ最初の一手になるのか 検索で「届く答え」と、「届か…
