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。

こんにちは。AI coordinatorの清水秀樹です。 この記事は、こんな方を想定して書いています。 企業の経営者で「そろそろAI導入を本気で考えたいが、何から手をつけていいか分からない」方。スタートアップのCTO・CEOで「外部CTOやAI技術顧問を探しているが、AIに強い人がなかなか見つからない」方。社内のDX推...