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。
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最近の記事
全て読む →ベテランの判断を、会社の資産に変える
退職で失われるベテランの判断基準と、作業止まりの生成AI活用。判断基準の明文化という一つの打ち手で両方を解決する道筋を解説します。
AI進化で消えるのは仕事ではなく、成長の階段
AIが奪うのは仕事ではなく、若手が経験を積む機会。恩恵が経験者に偏る理由と、育成とAI活用を両立させる業務設計のポイントを整理します。
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
データが残る場所はAnthropic・AWS・手元の端末の3つ。それぞれの保持期間とゼロにする方法、そして「Bedrockなら残らない」に最新モデルで生まれた例外を、公式ドキュメントに基づき整理します。
CoworkとClaude Code、ガバナンスの違いは「契約」と「Bedrock」で決まります
会社の統制を左右するのは製品（Cowork / Code）ではなく、「どの契約プランで使うか」と「Bedrockを挟むか」の2軸です。専門用語をかみ砕き、1枚のマトリクスに整理してガバナンスの結論に導きます。
分析が資産に変わる ― AIのコストを、組織の投資に変える（第3回・完結）
AI利用を「費用」で終わらせない。1分析＝1レコードで知見を残し、AI支出を組織の投資に変える経営視点を、貯めるだけでは在庫という留保つきで解説します。全3回シリーズ完結。
データを外に出さない仕組みをつくる ― Bedrock・配布・管理者の準備（第2回）
推論をBedrockに閉じ、データを社外に出さない設計。2本の境界、手元PC／クラウドの配布、管理者の5準備（Snowflakeの既製接続とSageMakerの非対称）を図解します。全3回の第2回。
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AIの戦略・活用
68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。
- 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活用アイデア集 ― 業務別の使いどころ（番外編）
- あなたの会社の評価はすでにAIが行い始めている！？
AIとセキュリティ
20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。
- 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
- AIセキュリティ投資の優先順位 ― 何から手を打つか
- AI規制の現在地 ― EU AI Act・国内法・ISO 42001
Claude 導入・活用ガイド
25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。
- 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）
- 「分析して」の一言を、会社の資産に ― Claude×SageMaker PoC記録（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
53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
55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
54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
50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
51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