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2025年7月、総務省が出した数字があります。生成AIを使っている日本人の割合は、26.7%でした。同じ調査で、中国は81.2%。アメリカは68.8%。ドイツは59.2%です。企業に絞っても同じです。業務でAIを使ってい

AIに「作って」と話しかけるバイブコーディングは、これまで試作や開発者向けの世界の話でした。ところがエージェント型エンジニアリングの登場で、プログラム未経験の人でも確実に動く実用ツールを作り、経営効率の改善に活かせる時代に入っています。中小企業の視点で解説します。

AIに仕事を任せる時代はすぐ目の前。そのとき差がつくのは「自社のデータを持っているか」です。ただしデータで全部は解決しません。救える「判断」と、救えない「労働力・信用」を切り分けたうえで、中小企業が今から貯めるべき知的資産の正体と、続く仕組みの作り方を社長目線で書きました。

Anthropicが中小企業向けパッケージを発表した。数千万円のDXが月額数万円で手に入る時代に、日本のホワイトカラー、特に士業はどうなるのか。ガラパゴスの本当の意味から、人間だけが持つ「進化を選ぶ力」までを社長目線で語る。

AIエージェントは「従順な東大卒のIT社員」であり「高性能レーシングマシン」でもある。性能は最高でも、指示と運転技術がなければ事故るか、お金だけ消えていく。だから教習所が要る。それがFDE（Forward Deployed Engineer）だ。中小企業のAI教習所として、ゴール設計／業務効率化／DX構築／安全設計の4軸で伴走する役割を解説。

Anthropicは「2027年に天才国家レベルAI」と予測しますが、日本の中小企業の現場はExcel・メール止まり。15年中小企業を見てきた立場から、2030年に何が起こるか、どんな企業が生き残るかを事実と推測を交えて検証しました。

ChatGPTを使うのとは違い、AIエージェントは「自分でツールを動かす」のが特徴です。便利な反面、設計を誤ると勝手に動いて事故につながります。自社で10本以上のAIエージェントを運用する代表が、中小企業の社長向けに5つのリスクと運用の基本ルールを解説します。

前回のAI用語ガイドでは、AIの全体像を11語で整理しました。今回はその次のステップとして、「自社でAIエージェントを育てる」局面で出てくる技術用語をまとめました。技術者向けではありません。意味を押さえて基礎知識をつけるためのものです。 【A. 学...

2026年4月、Anthropic社が「強すぎて公開できないAI」として Claude Mythos を発表した話を、先日の記事でご紹介しました。今回はその続編として、Mythos の Xデー（脆弱性が公開される節目）がいつ来るのか、WordPress サイトを持つ中小企業に何が起きる...

2026年に入って、新聞・テレビ・取引先との会話に「AIエージェント」「LLM」「MCP」といった用語が一気に増えました。意味がわからないままにしていると更についていけなくなるので、早めにおいついておきたいです。うちには関係ないと思って読み飛ばして...