生成AIの社内ガイドラインの作り方 — チャット利用のルールにエージェントの権限を足す
生成AIの社内ガイドラインを、AIエージェントが社内システムを操作する段階に合わせて組み直す方法です。入力と出力のルールに、任せてよい操作・承認が要る操作・残す記録の条項を足し、別表の切り分けと改定の回し方まで経営の視点で整理しました。
失敗・注意・セキュリティ
企業のAI導入で実際に起きた失敗事例やリスクを分析し、セキュリティ対策と成功のための注意点を解説します。導入前に知っておくべき情報をまとめています。
AIの誤りを業務で止める設計 — ハルシネーションを前提にした確認と記録
AI ハルシネーション 対策を、精度向上ではなく設計の問題として解きます。誤った出力が発注や請求に届く前に止める確認ゲートの置き方、あとから出どころを追える記録の項目、戻し経路の決め方を、CTOの視点で整理しました。
AI業務自動化と個人情報保護法 — データの持ち出しをどこで止めるか
AI 個人情報保護法 / AI 業務自動化 データ 取扱い / AIエージェント 個人情報を、条文の解説ではなく設計の問題として整理します。入力・学習・ログ・外部API・再委託という五つの地点でデータが社外に出る経路を特定し、制御点の置き方をCTOの視点でまとめました。
AI導入で失敗する7つの原因と、非開発組織のための対策
AI導入で失敗する7つの原因を、開発部門を持たない組織の視点から対策と対で整理しました。AI 導入 失敗 / AI 失敗 原因 / AI 導入 対策を型として捉え、目的設定から効果測定まで「小さく始める（PoC）」道筋を、経営の意思決定としてお伝えします。
企業AI導入で失敗する7つの理由と対策
企業のAI導入が失敗する7つの根本原因を実例データで解説。KPI未設定・データ未整備・過剰投資・セキュリティ軽視など典型パターンと、WindyFloで実際に解決した対策を紹介します。