--- title: "コラム｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/column/ description: "AIと仕事、経営、技術の動きについて、公開されている調査や事例をもとに考えるコラムの一覧です。営業・採用・社内の問い合わせ・国内のLLM・リスキリングなどを扱います。" publisher: "フロレンティナ株式会社" --- # コラム AIと仕事の関わり方を、公開されている調査や事例をもとに考えます。製品の推奨や宣伝は載せません。 [ユースケースと効果／データ社内の問い合わせ対応をAIに任せるには？小さく始めて育てる進め方社内の問い合わせ対応は、質問の多い一つの領域から始め、手持ちの規程やマニュアルを根拠に答える形にし、答えられなかった質問を毎週直していくと定着しやすくなります。進め方と注意点をまとめました。石田誠2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/internal-helpdesk-chatbot/)[人材／ガバナンスと法令採用にAIをどう使うか？スキルを公平に見るための進め方と注意点採用でAIを使うときは、職務に必要な能力から評価の基準を決め、AIは人の判断を補う材料にとどめ、候補者への説明と個人情報の扱いを先に整えると、公平さと効率を両立しやすくなります。嵐保憲2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/ai-in-recruiting/)[戦略／基盤とセキュリティ国内のLLM開発はいまどうなっているか？ 2026年秋の動きと企業の選び方国内では、国の計画と支援を土台に、企業・研究機関が日本語に強いLLMを開発・提供しています。海外の大規模モデルと競うより、用途や管理の条件に合わせて選ぶ対象として見ると、企業の判断に役立ちます。石田誠2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/japanese-llm/)[基盤とセキュリティ／データローカルLLM入門自社のPCでAIを動かす利点と始め方ローカルLLMは、AIの言語モデルを自社のPCやサーバーで動かす方法です。入力した情報を外部に送らずに済み、通信がなくても使えます。性能や管理の手間との釣り合いを見て、用途を絞って試すのが現実的です。石田誠2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/local-llm/)[人材／ユースケースと効果プロンプトエンジニアリング入門 AIに伝わる頼み方の基本プロンプトエンジニアリングとは、AIに期待どおりの答えを出してもらうための頼み方の工夫です。役割・目的・背景・条件・例の5つを具体的に伝え、答えを見て直すことを繰り返すと、仕事で使える答えが得やすくなります。桐谷彰人2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/prompt-engineering/)[戦略／ユースケースと効果いまのAIにできること、できないこと「予測」と「説明」の違いから考える使い方いまのAIは、データの規則性から先を当てる「予測」は得意ですが、なぜそうなるかの「説明」は苦手な場合があります。この性質を前提に、人の判断と組み合わせて使うのが現実的です。研究の内容と業務での使い分けを解説します。石田誠2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/limits-and-possibilities-of-ai/)[戦略／データAIは経営の参謀になるか？データに基づく経営の進め方AIは、データを集めて選択肢と根拠を示す参謀役として頼りになります。一方で、何を問い、どれを選び、誰に任せるかは経営者の仕事です。データに基づく経営を始める手順と、AIとの役割分担をまとめました。嵐保憲2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/data-driven-management/)[戦略／ユースケースと効果AIの導入で成果を出す会社は何が違うのか？公開事例から見る進め方AIの導入で成果を出している会社は、解決したい課題から始め、現場を巻き込んで小さく試し、使いながら直し続け、効果を数字で確かめています。公的な調査と公開事例をもとに、その進め方をまとめました。嵐保憲2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/why-ai-projects-succeed/)[人材／組織と文化AIと一緒に働く力を育てる今日から始める3つのリスキリングAI時代のリスキリングは、AIを使いこなす力、課題を見つけて仮説を立てる力、人と信頼を築く力の3つを伸ばすのが近道です。国の指針や調査をもとに、個人と会社がそれぞれ始められることを解説します。桐谷彰人2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/reskilling/)[ユースケースと効果／データAIで変わる法人営業経験とデータを組み合わせる営業の進め方法人営業でのAI活用は、見込み客の見極め、事務作業の削減、提案の個別化の3つから始めると成果につながりやすくなります。担当者の経験とデータを組み合わせ、信頼づくりは人が担う形が現実的です。嵐保憲2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/ai-for-b2b-sales/) ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティはアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「コラム｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/column/