『スタンフォード大学 HAI – AI Index 2026 レポートから読み解く』③:日本のITリーダーへ:今すぐ始められるエージェント型AI活用ロードマップ

課題は見えた。備える視点も整理できた。次は「どこから、どう動くか」です。 データが示す優先領域と、段階的に前進するための3つのステップをご提案します。 第1回で...

MCP初級講座:アジアにおけるエンタープライズAIを定義するインフラレイヤー

今、あらゆる本格的なAI議論の中で急速に広がっている言葉があります。すでに役員向けブリーフィング、ベンダー提案、アナリストレポートなどで耳にし始めているかもしれ...

AIのインパクトをどう測定するべきか

企業はAI施策に数十億ドル規模の投資を行っています。そして、その先には何か革新的な変化があると期待しています。しかし、「ROIは何か?」という最も本質的な問いに...

営業生産性のトレードオフは終わるのか

営業リーダーは今、同じ課題に直面しています。それは、「より多くのパイプラインを創出するべきか」、それとも「既存パイプラインの成約率を高めるべきか」という問いです...

エージェント型オーケストレーション:エンタープライズAIの未来を加速する

私たちは先日の基調講演で、「Agentic」というエンタープライズ自動化とAI統合における革新的な進化を発表しました。Agenticは、生産性向上、業務オペレー...

『スタンフォード大学 HAI – AI Index 2026 レポートから読み解く』②:AIエージェントが「3回に1回タスクを完了できない」時代に、企業はどう備えるべきか

能力は急進化しているのに、なぜエージェントは今も一定の割合でタスクを完了できないのか。 その構造的な理由と、それでも安全に前進するための考え方を、データとともに...

『スタンフォード大学 HAI – AI Index 2026 レポートから読み解く』①:AI導入率88%の時代、それでもなぜ成果が出ないのか

世界中で生成AIの採用が急加速する中、企業の現場ではある大きなパラドックスが生まれています。 「導入はした。でも、業務が本当に変わった実感がない」その正体を、最...

AIモデル vs エンタープライズ統合プラットフォーム:両方が必要な理由

今週のOpenAIによる「Frontier」発表は、エンタープライズAI領域において大きな注目を集めました。私たちはEnterprise MCPプラットフォーム...