AIで日本の雇用と産業は今後3年でどう動くか。技術顧問が客観データから予測します。最初に消えるのは外注・下請け・新卒で、大企業は再配置で残る。淘汰される側とAIを使う側の分岐を整理します。

大手企業が新卒の大卒採用を絞り始めた今、「景気が戻れば売り手市場に戻る」という前提は崩れています。AIで仕事のかたちが変わった構造を読み解き、コモディティ側に落ちないために個人と企業がやるべきことを技術顧問の視点で整理します。

先日、夜空を見上げてふと思ったんですよ。 「なんで太陽系の惑星の軌道って、円じゃなくて楕円なんだ？」 学校でケプラーの法則は習った気がするんですけど、「なぜそうなるか」を腹落ちして説明できるかと言うと、できない。気になったので、その場でスマホを開いてAIに聞いてみました。 返ってきた答えと、そこから続いた数十分の対話で...

情報量が多い領域ほどAIは得意になる。ならば世に出ていないCOBOL・メインフレームこそAIが最後まで苦手とする領域だ。金融基幹系を開発してきた立場から、AIに任せていい仕事と任せてはいけない仕事の分かれ目を解説する。

生成AIは個人の生産性を上げても、放置すると「個人の時短」で止まり経営に届きません。MITやパーソルの調査データをもとに、9割が失敗する理由と、AI駆動型企業へ近づくPhase 0〜4の段階的な導入設計を解説します。

AIが進化した先に人間の仕事は残るのか。残るのは『信頼・所属・意味』という堀です。仕事が消えず律速が移る理由、AIに埋められない3つの領域、そして自社の堀をどこに作るかを、経済原理から整理します。

「面白い技術なのに事業にならない」のはなぜか。登山アプリなど身近なサービスを観察して見えた、当たる画像認識プロダクトの3条件（大勢が使う／ちょっと怖い／見なきゃ分からない）を、技術顧問の視点でまとめます。

日本企業や自治体が生成AIを急速に導入できた理由を公開情報で整理。無料と法人プランの学習ポリシーの違い、著作権補償、ISMAPなど、稟議とセキュリティで押さえる点を経営層・DX担当向けにまとめます。

日々の暮らしや仕事の中で、「こういうアプリがあったら本当に便利なのに」と感じた瞬間は、誰にでも一度はあるはずです。 ところが、いざその不便を解消しようとしても、市販のアプリは少しずれている。痒い所に手が届かない。仕方なく我慢して、紙のメモやExcelに戻る。そんな経験を持つ方は、想像よりずっと多いはずです。 2026年...

ChatGPTを触っただけで止まっている経営者と、毎朝AIから報告が上がる経営者の差は、すでに半年〜1年の業務速度差として開いています。中小企業がAI駆動型企業に舵を切るために、最初に何を見るべきか。技術顧問の現場から書きました。