AI・テクノロジー 【資料作成が1.3時間短縮】は本当か？ デジタル庁と英政府が明かす、AI導入の“衝撃の実績”と“意外な落とし穴”
デジタル庁「ゲン内」活用率8割の裏側と、イギリス政府Copilot導入による「1.3時間削減」の衝撃実績を公開。AI導入の壁となる「二極化」や「逆効果タスク」をどう乗り越えるべきか？DX担当者必見の組織定着とスキル格差の解決策を凝縮。
2025-12
AI・テクノロジー 
AI・テクノロジー DeNA南場会長の「AIオールイン」は、ただの号令ではない。日本企業が「組織のOS」を書き換えるための、残酷で希望に満ちた処方箋
DeNA南場会長が掲げる全社員AI人材化指標「DARS」を徹底解説。トヨタのウーブン・シティが挑む都市OS連携、軍艦島55年ぶりの新築工事から見える、日本の組織とインフラを書き換える「最新テクノロジー」の正体に迫ります。
AI・テクノロジー 【全員がプロンプトの達人】になる必要はない。モデルナと東京都に学ぶ、AIを組織の「脊髄」に組み込む技術
モデルナや東京都の最新AI活用事例を徹底解説。個人のスキルに頼らず、メール自動化やナレッジ共有をシステムとしてワークフローに組み込む「全社レバレッジ」の極意とは？明日から使える具体的なプロンプト術も紹介します。
AI・テクノロジー マクドナルドは「諦め」、ウェンディーズは「賭けた」。AI導入の明暗を分けた「致命的な一線」とは？
なぜマクドナルドはAIを中止したのか？ウェンディーズの事例と比較し、生成AI導入の成功と失敗を分ける境界線を徹底解説。DX担当者が知るべきコスト・リスク・代替範囲の3つの判断軸から、2025年の正しいAI活用術を導き出します。
【AI専門大学が実証】回答精度57.7%向上！プロンプトの書き方「26の黄金原則」完全解説
モハメド大学の論文が公開した、科学的根拠に基づくプロンプトの書き方26原則を解説。回答精度を57.7%向上させる役割設定、チップ、多角的な視点など具体的なテクニックを紹介。
【AIの答えが変わる】シンガポール政府が考案した「CO-STARフレームワーク」と日本の立ち位置
シンガポール政府考案のプロンプトフレームワーク「CO-STARフレームワーク」を解説。世界と日本のAI戦略の比較、プロンプトロワイヤルの事例を紹介し、日本の立ち位置を考察。
【AI活用術】「メモ帳管理」はもう古い！非エンジニア向け プロンプト管理・比較ツール3選
プロンプトの保存、バージョン管理、GPT-4Oなど複数AIモデルの比較を効率化するツールを徹底解説。OpenAI Playground、PromptHub、SuperPowerなど目的に合わせた最適な管理戦略を紹介。
【プロンプト革命】「ステップバイステップ」はもう終わり？OpenAI O1が覆したAI活用の新常識
新モデルO1 Previewが推論・コーディングに特化し、「ステップバイステップ」が不要/妨げになるという公式発表を解説。GPT-4Oとの違い、利用制限、業務効率化の可能性を深掘り。
【プロンプト最適解】AIが情報を無視する「4つの特性」を知り、回答精度を最大化する
生成AIの基本原理（単語予測）に基づき、プロンプトの順番、中間部の喪失など4つの特性を解説。AIの癖を知り、プロンプトの設計と運用方法を改善し、回答精度を最大化する具体的な方法を紹介。
【AIに好みを学習させる】Few shot promptで「言語化できないニュアンス」を伝え、仕事を自動化する
Few shot promptでAIに好みや微妙なニュアンスを学習させ、ニュース分類器や文章トーン統一を実現する方法を解説。コンテキストエンジニアリングまで含めた応用術と注意点を紹介。