モデル選びの基準が変わった — 大きさより「どこで動かすか」
業務で使うAIモデルの選定は、性能の順位から費用・応答時間・データの所在へ軸が移りました。SLM 業務活用をどの工程まで広げ、どこから大きなモデルを呼ぶのか。総務省の白書とIPAの調査をもとに、置き場所で決める判断の順序を整理します。
生成AI・業界動向
人手不足が最も重い業種から進むAI — 小売・卸売・サービスの適用実態
人手不足が最も重い業種で、AIは実際どこに入っているのか。中小機構と厚生労働省の一次データから、小売 AI 導入が製造業を上回った実測と、不足の重いパートタイム層に自動化が届かない構造を読み解き、経営が先に決めておく線引きまでハマダラボ代表の視点で整理します。
エージェント間プロトコルの標準化 — 相互運用が選定基準に入る
A2A プロトコルとMCPが特定企業の手を離れて中立の運営体へ移り、ベンダー選定の問いは単体性能から相互運用へ動きました。一次資料で確定した事実を押さえ、ロックインの移り先と契約前に確かめる手順を経営の視点で整理します。
AI事業者ガイドラインとAIエージェント — 人の監視をどこに置くかが実務論点になった
AI事業者ガイドライン第1.2版はAIエージェントを定義し、別添のサービス例を7件から15件へ増やしました。一方で、人の判断をどの工程の手前に置くかは書かれていません。罰則のない制度でその空欄を企業が埋めることになった経緯を、一次資料から整理します。
生成AI利用率86.4%の内訳 — 使っているのに成果が出ない構造を読む
情報通信白書 生成AIの調査を、利用率86.4%の内訳から読み解きます。用途は議事録やメール作成の補助に偏り、AIが参照できるデータの整備は他の3か国に大きく遅れています。補助業務から実行へ移る移行点を、ハマダラボ代表が整理しました。
エージェンティックワークフローの本番化：2026年の到達点
エージェンティックワークフローがPoCから本番へ移る2026年の到達点を経営の視点で読み解きます。エージェンティック ワークフロー / AIエージェント 本番 / agentic 2026を軸に、投資判断と組織の準備、標準化がもたらした変化を整理しました。
生成AIのTCOと投資判断：効果測定はどう設計するか
生成AIのTCOと投資判断、そして効果測定の設計を経営の視点で整理しました。生成AI TCO / AI 投資 判断 / AI 効果測定という論点を、導入率ではなく投資対効果で捉え直し、PoCから本運用までの総所有コストと測定の設計を、一次データとともに解説します。
AI時代の業務再編と現場定着：組織と人材の設計
AI導入は広がっても、現場で使いこなす人は増えていません。AI 組織 / AI 人材 / 業務再編という論点を、ツール選びではなく業務の組み替えと現場定着、組織・人材の設計の問題として経営の視点から読み解きます。
2025年の崖と人材不足：中小企業のAI格差はどこで生まれるか
2025年の崖と人材不足を軸に、中小企業のAI格差がどこで生まれるのかを官公庁の一次データに照らして経営の視点で読み解きました。2025年の崖 / 人材不足 AI / 中小企業 AI 格差という論点の発生点と、経営者が取るべき最初の一手を整理してお伝えします。
2026年、製造・物流で進む生成AI導入の実態と次の一手
2026年、製造・物流の現場で生成AIの導入はどこまで進んだのか。生成AI 製造 物流 / 生成AI 導入 2026 / 産業 AIを一次データで読み解き、答えるAIから働くAIへ向かう実態と、経営が次に打つべき一手を、ハマダラボ代表の視点で整理します。
AIエージェントを「暴走」させない — ガバナンスとAI法(日本・EU)の基礎
AIエージェントのガバナンスとAI法（日本・EU）の基礎を経営判断の視点で解説します。Gartnerが40%のプロジェクト失敗を予測する時代に、Human-in-the-loop・権限管理・監査ログによる統制と、振興型の日本AI法・規制型のEU AI法への対応を、安全にAI導入を始めるための実践ガイドです。
大きいAIが正解とは限らない — SLM・推論モデルで選ぶマルチモデル戦略
大きいAIが常に正解とは限りません。用途を絞った小規模言語モデル（SLM）を主力にし、難しい推論だけを大規模・推論モデルへ振り分ける階層型のマルチモデル戦略を、コスト・速度・データ保護の観点から解説します。2026年のAIモデル選定で経営者が押さえるべき判断軸を整理しました。モデルは大きさより使い分けで選ぶ時代です。
1体の万能AIより「チーム」で働くAI — マルチエージェント・オーケストレーション入門
マルチエージェント・オーケストレーションとは何かを非エンジニア向けに解説。1体の万能AIより役割特化した複数AIを束ねる理由、AIの「手」となるMCPとエージェント間の「協働」を担うA2Aの違い、Linux Foundationで業界標準へ収束する流れ、導入の始め方を、経営とIT担当の視点で整理した入門ガイドです。