コラム
データ活用・AI活用・データガバナンスに関する実践的な知見を発信しています。
全455記事を11カテゴリで公開中。
最近の記事
全て読む →改正個人情報保護法が成立
統計作成等（AI開発を含む）の同意不要の特例と課徴金の新設を、施行前の今どう読むか。読み違えやすい3点と、経営が決めておく3行にまとめます。
モデル×工数マトリクスで見る、AIの使い分け
Fable 5.1からHaiku 4.5までの単価と、low〜maxの5段階の工数を1枚のマトリクスに整理。既定・上限・測り方を経営が決める3行にまとめます。
AI基本計画（第II期）を経営目線で読む
7月に閣議決定された計画の全21ページから、補助の窓口、AI人材の5類型、人の責任の置き方の3点を抜き出し、自社の計画に写す3行にまとめます。
Claudeのログを、自社のクラウドに置く
安全監視用のデータを顧客のクラウドに置くEnterprise Frontier Safeguardsで、30日保持かゼロ保持かの二択が変わります。経営が決め直す3行にまとめます。
AIモデルには寿命がある
モデルは告知から2か月で消えることがあり、次世代は遅れ得る。各社の退役ルールを比べ、2027年度のAI予算に入れる余白を、経営が決める3行にまとめます。
CRMの中にClaudeが入る
SalesforceとAnthropicの提携拡大を、AIが業務システムを直接動かす時代の設計判断として整理。権限と業務ルールの正をどこに置くか、経営が決める3行にまとめます。
カテゴリから探す
AIの戦略・活用
70本AIをどう活かすか。導入の戦略づくりから、現場での使いこなし・定着まで。
- CRMの中にClaudeが入る ― 業務システムとAI、判断の正をどちらに置くか
- AIが書いた文章に見えない透かしが入る ― 社外に出す文書と、AI利用の開示を先に決めておく
- ベテランの判断を、会社の資産に変える ― 生成AIが作業止まりになる本当の理由
- AI進化で消えるのは仕事ではなく、成長の階段
- AI活用で企業が考えるべきこと ― 業務再設計の具体例集
AIとセキュリティ
22本経営が押さえるべきAI時代のセキュリティ。リスクの地図から体制・投資判断まで。
- Claudeのログを、自社のクラウドに置く ― 30日保持かゼロ保持か、の二択が終わる
- 社内AIが「見せてはいけない文書」を答える日 ― RAGの流出対策、4つの手を比べる
- データはどこに、いつまで残るのか ― Claudeの「保存場所」は3つあります
- CoworkとClaude Code、ガバナンスの違いは「契約」と「Bedrock」で決まります
- 実務者必見：AIエージェントのログ設計、全部取ると高くつく
Claude 導入・活用ガイド
26本Claudeとは何かから、業務での使い方、契約・基盤・コスト、社内ルールと定着まで。経営の視点で一から解説。
- モデル×工数マトリクスで見る、AIの使い分け ― Fable 5.1の時代に、全員に最上位を配らない設計
- 分析が資産に変わる（第3回・完結）― AIのコストを組織の投資に変える
- データを外に出さない仕組みをつくる（第2回）― Bedrock・配布・管理者の準備
- Claudeデスクトップを社内に導入する（第1回）― 安全・簡単・蓄積という狙い
- まず「1+1」だけ動かしてみた ― SageMaker最小実験（番外編）
Claude Code を学ぶ
30本Claude Code の基礎と拡張機能の使い方を、手を動かしながら学ぶ。
- AIエージェントは全部コードで実装できるのか
― 本当に難しいのはAIではなく業務システム化（番外編・後編） - AIエージェントとは結局何なのか
― Claude Codeで「作れている」気がするのに、企業導入は「大変」と言われる理由（番外編・前編） - トークン節約術（番外編）― AIに見せる情報の設計
- Claude Code か Antigravity か（番外編）― 企業の選定基準
- ルーチン実践（実践編）― 朝の確認作業を自動化する
Claude Cowork を学ぶ
19本Claude Cowork を、専門知識ゼロから仕事で使いこなせるようになるまで。手を動かしながら学ぶ入門・実践シリーズ。
- Cowork と Code は何が違う？（番外編）― できる・できないを総点検
- その仕事、Cowork が片づけました。ただし、記録はどこにも残っていません（番外編）
- 「これ実行していい？」と聞かれたら ― 許可の考え方（番外編）
- Cowork と Code、どっちを使う？ ― 1枚チートシート（番外編）
- ゼロから学ぶ Claude Cowork ― 全体像と「Codeとどう違う？」の地図
データ活用のためのsnowflake
20本意思決定者に向けて、Snowflakeの価値・コスト・AI活用・導入判断をやさしく解説。
- 「データはあるのに使えない」――その損失をいくらと見積もるか
- Snowflakeは「高い」のか「安い」のか
- 生成AIを自社データで動かす――Cortexが変える意思決定
- 3ヶ月で見える成果――導入ロードマップの描き方
- データドリブン経営の入り口に立つ
データガバナンス
54本データの定義・ルール・品質を整え、使える状態を保つための実務。
- データガバナンスとは何か——10分でわかる基本
- データの定義が部署ごとに違う問題をどう解決するか
- データオーナー制度の設計と運用の実際
- データカタログとは何か——導入前に知っておくべきこと
- データガバナンスを始めるための最初の3ヶ月
データマネジメント
56本収集から整備・活用まで、データを「資産」として扱う実務。
- データマネジメントとは何か——経営に必要な理由
- データカタログとは何か——データの地図を作る
- マスターデータ管理（MDM）の基本と重要性
- データライフサイクル管理——作成から廃棄まで
- データ品質の測定と改善のサイクル
データ基盤
55本分析やAIの土台となる、データ基盤の設計・構築・運用。
- データが散らばっている組織が最初にやるべきこと
- Excelとデータベースはどこでラインをひくべきか
- データ基盤整備にかかるコストと期間の現実
- クラウドとオンプレ、データ基盤の選び方
- 中小企業でも使えるデータ基盤ツール比較
DX推進・組織・人材
51本DXを前に進めるための、組織づくり・人材・進め方をめぐる話題。
- DXとは何か——デジタル化との違いを整理する
- 中小企業のDXが失敗する5つのパターン
- DX推進体制の作り方——誰が何をするか
- DX人材とは何か——求めるスキルの整理
- 業務のデジタル化で最初にやるべきこと
意思決定・データ活用
52本データにもとづいて意思決定するための、考え方と土台づくり。
- 経営判断にデータを使う組織と使わない組織の10年後
- データドリブン経営とは何か——中小企業への適用
- KPIを設計する前に決めるべき「問い」の立て方
- 月次レポートを卒業してリアルタイム経営に移行する方法
- 経営会議でデータを使った議論をするための準備