8分で読めるGoogleがAIエージェントによる購買代行「Agentic Commerce」を本格推進し始めた。McKinseyは2030年までにグローバルで3〜5兆ドル市場になると予測している。しかし多くの中小ECサイトにとって、本当の課題はAI対応ではない。広告を出してもCPAが悪化する、アクセスはあるが購入されない、売れても利益が残らない——こうした「AI以前」の問題が解決されていないのだ。売上が伸びない原因は「絶対数不足」「出口不足」「収益不足」の3つに集約される。AI時代ほど「売れる構造」を持つ会社が有利になる。まず取り組むべきは、AI導入ではなく売上ボトルネックの断定と、次の一手を3つに絞ることだ。
8分で読める【1行要約】 採用の議論が"人を雇うか"から"AIエージェントに任せるか"へ移った。設計なしで飛びつけば事故る。設計すれば武器になる。
9分で読めるAI導入が進まない原因はツールではなく「業務構造」にある。McKinsey調査によると、AI高業績企業の成功要因はワークフロー再設計。属人化・例外処理・手作業が残る現場にAIを載せても成果が出にくく定着しにくい。構造的課題と解決策を解説。
3分で読めるAI導入が進まない企業の9割は、AIそのものではなくレガシーシステムとデータ基盤に問題を抱えている。データがレガシーに閉じ込められ、システム間連携ができず、IT予算の大半が保守運用に消えている状態では、どれほど優れたAIも機能しない。多くの企業が「ツール選定」から始めてしまうが、本当に必要なのはデータとシステムの現状把握だ。AIはDXの「結果」であり、DXの前に来るものではない。まずは現状を可視化し、課題が明確な業務領域から小さく整理を始めること。それがAI活用への現実的な第一歩となる。
1分で読めるGoogleの研究論文と実際の企業向けシステムには大きな差があります。大手ベンダーの3つの制約と、中堅企業が本当に必要としているものを、料理のレシピや車のカスタマイズに例えて解説します。
1分で読める問題が起きる前に警告する「予兆検知」、人間が気づかない関連性を発見する「パターン発見」、ユーザーごとに対応を変える「個人最適化」など、Nested Learningがもたらす6つの革新的機能を具体例とともに紹介します。
1分で読める2025年にGoogleが発表した革新技術「Nested Learning（入れ子学習）」。RAGやCAGの限界を超え、人間のように経験から継続的に学習するAIの仕組みを、新入社員の成長や料理の上達に例えて分かりやすく解説します。
1分で読めるLLM・RAG・CAGの違いを理解しても、 多くの企業でAI活用がうまくいかない現実があります。 「とりあえずLLMを使ってみた」 「RAGを入れれば業務が変わると思った」 ——しかし、PoC止まりで終わった、現場で使われなかった、 というケースは決して珍しくありません。 その原因は、技術選定そのものではなく、 AIを載せる前提となる 「業務・システム・データ・運用」の設計にあります。 本記事では、 LLM／RAG／CAGの違いを整理しつつ、 なぜ“正しい技術を選んでも失敗するのか”、 そして企業が本当に考えるべき判断軸を解説します。
1分で読めるChatGPT EnterpriseやRAGを導入したのに現場で使われない…。多くの企業が直面するAI活用の「3つの壁」を、17年のシステム開発経験を持つGXO株式会社代表が具体的な事例と例え話で分かりやすく解説します。
![2025年最新！ChatGPT vs Claude徹底比較ガイド](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="800" height="400" viewBox="0 0 800 400"%3E%3Crect width="800" height="400" fill="%236366f1"/%3E%3Ctext x="50%25" y="50%25" text-anchor="middle" dy=".3em" fill="white" font-family="Inter" font-size="32"%3EAI比較ガイド%3C/text%3E%3C/svg%3E)
7分で読める最新のAI言語モデルを実際の業務シーンで比較検証。それぞれの強みと最適な活用シーンを詳しく解説します。