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コラム:2026-09

7件の記事

コラム ·

ChatGPTを全社導入しても「AI導入」は終わっていない――ツール配布とAIネイティブな組織の間にある段差

帝国データバンクの2026年3月調査では生成AIを活用する企業の86.7%が「効果あり」と答えましたが、用途の最多は文章の作成・要約でした。PwCの6カ国調査では日本の推進度は米国並みの87%なのに、期待を大きく上回る効果は9%(米国38%)。McKinseyやHBRのデータもあわせ、ChatGPTやClaudeの契約で「AI導入が進んだ」と感じてしまう理由と、業務・役割・確認の仕組みをAI前提で組み直す「AIネイティブな組織」との隔たりを整理し、電話窓口を例に最初の一歩を考えます。

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中小企業のシステム導入、最多の失敗は「遅延」ではなく「後出しコスト」――3つの原因は発注側の“空席”に行き着く

btobeeが2026年7月に公表した中小企業経営者・役員300人の調査では、システム導入企業の53.2%が失敗やトラブルを経験し、最多は後出しコストによる予算超過(40.0%)、遅延は33.3%でした。JUASの規模別データや海外の大規模IT調査と比べながら、なぜ中小企業では「遅れる」より「膨らむ」のか、人材不足・目的の共有不足・PM(プロジェクトの統括役)不在という3つの原因に共通する欠落は何かを整理し、契約前に決めておくべきことをまとめます。

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刃物を渡されたロボットは、危険な指示にどれだけ「ノー」と言えるか──最新ベンチマークが示した現実

独立評価団体Robocurveが2026年9月に公開したベンチマーク「RoboHarm」によれば、OpenAIのGPT-6 Astraは危険な指示100回中97回でロボットアームを動かし60回完遂、安全上の拒否はわずか2回でした。AnthropicのClaude Fable 5.1は刺傷タスクはすべて拒否した一方、他4タスクは一度も拒否せず34回完遂。生データまで遡って検証し、ロボット・AIエージェント導入時に経営者が確認すべき安全性のポイントを整理します。

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Jevが普及するとAIエージェントは不要になるのか――「しゃべらないAI」が置き換える層と、置き換えない層

ChatGPT共同開発者のDiogo Almeida氏が率いるTypeSafe AIが2026年9月15日に発表した「Jev」は、文章をいっさい生成せず、型の決まった判断だけを返すモデルです。LLMとは何が違い、Amazon Bedrock AgentCoreとは何の層が違うのか。AIエージェントの定義から積み上げて、Jevが置き換える呼び出しと置き換えられない仕事を切り分けます。

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音声AI営業の現在地――Starlinkの「成約率20%」を自社のテレアポに読み替えてはいけない理由

SpaceXのStarlinkは営業・サポートの電話窓口をxAIの音声AIに任せ、営業問い合わせの20%が通話中に成約していると公表しました。ただしこれはかかってきた電話の数字です。ベンチマークτ-voiceが示す音声エージェントの到達度、日本の特定商取引法と受け手の反発をあわせて、2026年9月時点で音声AIに任せてよい電話と任せてはいけない電話を切り分けます。

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「求人に応募する」が消える日――候補者と企業、双方に専属AIを置く『Jack & Jill』が4,000万ドルを調達

候補者側のAI「Jack」と企業側のAI「Jill」が対話し、条件が合えば通常の応募を省いて採用担当者へ直接紹介するーー英国発の採用サービス『Jack & Jill』がAir Street Capital主導のシリーズAで4,000万ドルを調達しました。累計面談数と売上成長率の数字を分解しながら、履歴書ではなく対話から採用情報を集める仕組みが、採用サービスの競争軸をどう変えるかを考えます。

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AIが調査・提案・契約まで担う時代、人間の仕事はどこに残るのか──米国の起業家・投資家6人の答え

AIが企業を調べ、効率化を提案し、営業して契約を取り、伴走までこなす未来を、Kevin O'Leary、Chamath Palihapitiya、Sam Altman、Jensen Huang、Elon Musk、George Hotz はどう語っているか。帝国データバンクの生成AI活用率34.5%・正社員不足51.3%という日本の数字と、AIコールセンターの人とAIの線引きの実例から、「残る人間の席」の中身を整理します。