2026年9月4日、行政向け生成AI「QommonsAI」を開発・運営するPolimill株式会社は、茨城県ひたちなか市の職員を対象とした活用研修を現地で実施したと発表した。

「QommonsAI」は、法律や政策、自治体事例など数千万件以上のデータを基に、エビデンスベースで自治体の課題解決を支援する特化型の生成AIだ。全国約1,000の自治体で利用されており、議会対応や政策立案など幅広い業務で活用されている。

（引用元：PR TIMES）

ひたちなか市で行われた研修には、近隣自治体を含め100名を超える参加者が集まった。研修のテーマは「自らプロンプト（指示語）を組み立てる」ことだ。従来の「要望を伝えれば、あとは生成を待つだけ」という受け身の捉え方から一歩進み、入力すべき情報が分からない時は「必要な情報を一問ずつ質問してください」とAIに依頼したり、課題を示したうえで「当市ではどうすべきか」と意見を求めたりする対話形式の活用法が紹介された。

（引用元：PR TIMES）

参加者は実践を通じて「書き方によって出力結果が変わる」ことを体験し、「これまで感じていた得体の知れない近寄りにくさが消え、心理的なハードルが大きく下がった」と高い評価を寄せている。特に、過去の答弁内容や議員ごとの特徴を踏まえた文章を作成できる議会対応AIの機能には驚きの声があがり、「より多くの職員に受講の機会を広げたい」といった組織全体での活用への期待が示された。

今回のひたちなか市での取り組みは、決して単発のイベントではない。同社は千葉県柏市において係長級以上の管理職111名に向けた研修を実施するなど、導入先の自治体を直接訪問し、各組織の課題に合わせた対面型研修を全国で展開している。

この、開発企業が現場へ直接足を運び伴走するというアプローチは、行政のDXにおいて実用的で本質的な解決策であると言える。

一般的に、新しいITツールが自治体に導入される際、マニュアルが配布されるだけで具体的な運用は現場に丸投げされてしまうケースが多い。しかし、生成AIは「人間がどう指示を出すか」によって出力の質が全く異なるという特殊な性質を持っている。そのため、初期の段階で「AIは賢い」「自分の業務が楽になる」という成功体験と手応えを職員自身がつかめなければ、日常の業務フローに定着することはない。

開発企業が直接現場のリアルな疑問に答え、議会対応などの自治体特有の業務に直結したプロンプトのコツを伝授する。このオープンな対話の場が提供されることで、職員のテクノロジーに対する心理的な抵抗感は「もっと使ってみたい」という純粋な意欲へと変わっていくだろう。

システムを納品して終わりではなく、現場で使いこなせる状態になるまで責任を持って伴走する。こうした現場に寄り添う実直なサポート体制こそが、人材不足に悩む地方自治体の業務を根本から変革し、質の高い公共サービスを持続的に提供していくための基盤となっていくはずだ。

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Notion Labs, Inc.が実施した本調査では、日本企業の意思決定者337名および現場担当者673名、計1,010名の回答を抽出。グローバル市場（全体サンプル6,118名）との比較を通じて、日本企業におけるAI活用の成熟度や導入課題を多角的に分析したものだ。

本調査では、AI活用の成熟度合いが以下の4段階で定義されている。

レポートによると、日本企業のAI活用は「個人レベル」が先行している。AIを「思考のパートナー」として利用し、ドラフト作成、要約、アイデア出しなどに使う「レベル1」の割合は66%に達し、グローバルの57%を上回った。一方で、AIを「チームメイト」や「システム」として利用するレベル3〜4に属する層は、日本で11％、グローバルで12％と、大きな差はない。これらを踏まえると、日本ではAI活用の入口は広がっているものの、活用の中心はまだ個人の思考支援や作業支援に寄っている傾向が見られる。

（引用元：PR TIMES）

現場担当者の活用シーンにおいても、成熟度による差は鮮明だ。レベル1～2に属する層ではメール作成や要約といった個人の作業補助に利用が偏る一方、レベル3～4に属する層では、反復業務の自動化やデータ分析といった高度な実務へと活用の幅を広げている。

（引用元：PR TIMES）

活用の成熟度を分ける最大の要因は、「ROI（投資対効果）およびビジネスへの影響の測定」だ。レベル3～4の層では48%がROIを測定しているのに対し、レベル1～2の層では18%にとどまり、30ポイントの開きが生じている。「ガバナンスとコンプライアンスの整備」でも21ポイントの差がついた。成果指標の欠如と安全運用確保の遅れが、組織展開を阻む要因となっている実態が示されたといえよう。

（引用元：PR TIMES）

今回の調査結果が示唆するのは、AI導入の成功要因が「どのツールを採用するか」から「成果をどう測定し、組織に統合するか」へと移行しているという事実だ。

日本企業で個人利用からの脱却が進まない背景には、現場の心理的不安と環境の未整備がある。現場担当者の74%が「重要な業務でAIがミスをしないと信頼できれば、もっと活用するだろう」と回答したように、明確なガバナンスがない状況では重要業務への組み込みは進みにくい。また、社内の文脈やナレッジから切り離されたツールを個別に配るだけでは、利用範囲が一般的な事務作業から広がらないのも自然な帰結といえる。

（引用元：PR TIMES）

今後、AIエージェントが自律的にタスクを担う時代へ移行するにあたり、企業が整えるべきは「成果指標の共有」と「社内情報の一元化」だ。調査では日本の意思決定者の68%が「社内のナレッジへのアクセスが改善されれば、AIはより大きな価値をもたらすだろう」と回答している。

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（引用元：PR TIMES）

生成AIの法人研修や開発を手がけるUravation代表取締役の佐藤氏が実演したのは、自律型AIエージェント「Claude Code」などを活用し、経営者自らが業務の大半をAIに引き渡す運用モデルだ。

インテックス大阪で開催された「バックオフィス World 2026 夏 大阪」および「マーケティング・セールス World 2026 夏 大阪」の会場で行われた特別講演では、スライドでの解説にとどまらず、実際の業務環境で稼働するAIエージェントをその場で起動。中核となるエージェントの指示の下で複数のサブエージェントが同時に動き、競合5社の調査から比較、施策の整理までを人が介在せずに完遂する様子を公開した。

（引用元：PR TIMES）

また、会議直後の文字起こしを起点に、タスクや期限を整理してSlackなどへ自動で連携する仕組みや、社内ルールと照合して請求の異常を検知する経理チェックの自動化なども提示。さらにオウンドメディアの記事調査から執筆、公開までをAIエージェントに任せる実例も紹介された。

こうした自律運用の安全性を担保する「最後の砦」となるのが、承認ゲートの設計だ。外部への送信や公開の直前に一度スプレッドシートなどへ書き出し、人間が承認してから実行させるプロセスを挟むことで、自律稼働に伴う誤作動や暴走を未然に防ぐ設計が組み込まれている。

（引用元：PR TIMES）

高度な自律処理と人間による安全管理を両立させた一連の仕組みは、ツールの導入にとどまらず、現場が直面しやすい「使われない」「止まる」「属人化する」という3つの課題を先回りして解消する実践的な運用モデルを示している。業務の大半をAIへ引き渡しながらも組織の規律を損なわない具体的な道筋が、説得力をもって提示された形だ。

佐藤氏の実践が示唆するのは、生成AIの活用が「質問に答える補助輪」から「指示された業務を自律してやり遂げる実務メンバー」への質的な転換点を迎えているという事実だ。

多くの企業でAI導入がつまずく要因は、現場の操作スキルの不足だけでなく、AIの出力を過信するか、逆に誤りを恐れてすべてを手作業で確認し直す極端な二者択一に陥る所にある。佐藤氏が提示したモデルは、情報収集や資料作成などの定型処理をAIへ大胆に任せつつ、外部送信や意思決定などの要所だけを「人の仕事」として残した。すべてを機械任せにしない現実的な境界線を引くことで、AI導入の心理的なハードルを引き下げていると言えるだろう。

加えて、この取り組みが非エンジニアの経営者自身によって主導されている点も見逃せない。経営層が自らAIに仕事を渡す手順を確立し、人員を増やさずに業務量を拡大できる土台を築くことは、中小企業やバックオフィスの生産性を引き上げる上で重要な意味を持つからだ。

労働力不足が進む日本において、業務の維持と成長を両立させるためには、属人的な努力に頼らない組織設計が欠かせない。Uravationが提示したエージェント分業モデルは、人間が本来注力すべき判断や戦略立案に集中するための有効な指針となるだろう。

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2026年9月4日、インサイドセールスの構築や運用支援を行う合同会社インサイドパスは、AIエージェントの開発を手掛けるIchizoku株式会社と共同で、インサイドセールス向けAIエージェントの開発・運用支援を開始すると発表した。

（引用元：PR TIMES）

インサイドセールスの現場では、電話システムや顧客管理システム（CRM）、チャット、日報など複数のツールが同時に使われている。マネージャーは部下を育成するために実際の会話内容や顧客の悩みを詳細に把握したいと考えるが、1日に発生する膨大な録音データをすべて確認することは現実的に不可能だ。結果として、限られたデータだけを見てフィードバックせざるを得ない状況が生まれている。

この課題は、インサイドパス代表の佐々木 健太 氏自身が約20年にわたる実務の中で直面してきたものだという。そこで、同社の現場の知見とIchizokuのAI開発力を掛け合わせた本サービスが誕生した。

最大の特徴は、新しい管理画面を導入するのではなく、AIエージェントが既存のツール群から必要な情報を収集・分析し、Slackやメールといった普段使っている連絡ツールへ直接届けてくれる点だ。顧客が断った理由の抽出や、優先して確認すべき通話の特定、日次レポートの作成など、マネージャーの判断材料となる情報をAIが自動で整理する。サービスの開始に合わせて、インサイドセールス組織を運営する企業を対象に、現在の業務を整理し、具体的な活用方法を検討するための無料の診断プログラムも先着5社限定で提供されている。

情報の扱い方が「人間が取りに行く」仕組みから「AIが必要な情報を持ってきてくれる」仕組みへと変わることは、マネジメントのあり方そのものを大きく見直すきっかけとなる。

多くのマネージャーは、情報の収集と整理に追われ、肝心のフィードバックや戦略立案に十分な時間を割けていない。AIエージェントがその作業を正確に代替してくれれば、人間は「届けられた情報をもとに、どのように部下を指導するか」という、より高度なコミュニケーションに専念できるようになる。

さらに注目すべきは、AIを単なる効率化の道具として終わらせず、企業とともに成長する「デジタル社員」として位置づけている点だ。企業ごとに異なる業務フローや判断基準を継続的に学ばせ、実際の利用状況を見ながらAIに任せる仕事を段階的に広げていく。導入して終わりではなく、現場からのフィードバックをもとにチューニングを繰り返すことで、自社の仕事を深く理解した専用のアシスタントへと育っていく。

新しいシステムを導入したものの、現場の負担が増えて使われなくなるという失敗は数え切れない。だからこそ、今ある業務環境の裏側で静かに働き、必要な時だけ情報を届けてくれるAIのアプローチは実用的だ。

情報過多に埋もれることなく、マネージャーが本来果たすべき役割を取り戻すこと。自社専用のデジタル社員を育て上げるこの取り組みは、属人的な営業組織をデータに基づいた強靭なチームへと引き上げ、持続的な成長を支えるための基盤となっていくだろう。

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マイクロメイツが提供を開始した本サービスは、自社業務に適したAIエージェントをノーコードやローコードで構築できる「Copilot Studio」を活用し、設計から運用・定着までを伴走支援するものだ。

（引用元：PR TIMES）

本支援の最大の特徴は、ツールの導入に先立ち、現場の業務プロセスを専門スタッフが整理・可視化する点にある。同社が約7年にわたり提供してきた「業務課題 可視化サービス」の知見を生かし、現場の業務フローを精査したうえで、どの業務をエージェント化すべきか、どこに優先順位を置くべきかを明確に見極め設計に入る。

さらに、社内に散在するマニュアルやFAQを、AIに最適化された構造へと再設計する点も大きな特徴だ。同社の社内検証環境では、ナレッジの構造化と設計改善によってRAG（検索拡張生成）の精度が30％以上向上する成果を確認している（※）。マニュアル作成で培ったドキュメント設計の知見を投入し、継続的なデータ更新を前提とした運用体制を築く構えだ。

（※）マイクロメイツ社内検証環境において、ナレッジの構造化および設計改善を実施した場合の参考値。対象となるデータの内容や品質、運用状況により効果は異なる

加えて、初期構築は開発代行で行い、運用段階で社内メンバーへの内製化支援へ切り替えるなど、柔軟なハイブリッド体制を採用。企業の状況に応じた支援で自走化を促し、最短3カ月からのスモールスタートを可能にしている。

多くの企業では、社内向けAIエージェントの構築を外部ベンダーへ丸投げしてブラックボックス化させてしまうか、逆にノウハウがないまま現場任せにして挫折するケースが後を絶たない。業務のやり方やルールは日々変化する。その中で、現場が自らエージェントを調整し、マニュアルを更新できる体制を整えなければ、どれほど高度な仕組みを作っても短期間で形骸化してしまう。だからこそ、外部に依存しきらず、変化に合わせて自社でAIを育て続けられる「自走の仕組み」が不可欠となるのだ。

また、社内ドキュメントをAIが正しく理解できる形式へ再編する作業は、単なるAIの回答精度向上にとどまらない意義を持つ。属人化していた業務手順や暗黙知を洗い出し、組織全体のナレッジとして再定義する契機となるからだ。

AIエージェントを組織の力に変えるために必要なのは、高機能で目新しいツールの導入ではなく、現場の業務理解と社内で育て続ける運用の仕組みにほかならない。マイクロメイツが提示した内製化支援のモデルは、企業が形式的なIT導入を脱し、自社にフィットするAI活用を確立するための足がかりとなるだろう。

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（引用元：PR TIMES）

医療AIを開発するMedTech Groupが提供を開始した本機能は、若手医師や研修医の記録負担と学習の非効率を解消するソリューションだ。

従来の診療では、「診察 → 思考整理 → 記録作成」という段階を踏む必要があり、診療後に記憶をたどりながら診療記録を作成する作業がタイムラグを生んでいた。これに対し本機能は、診療中に医師が発する言葉や思考を音声入力することで、リアルタイムにテキスト化。医療文脈に基づいて内容をAIが解析し、思考の流れを反映した診療記録（SOAP形式など）を即座に自動生成する。あわせて、後からの振り返りや指導に活かせるよう、重要な論点や学習用の要点も同時に抽出される仕組みだ（開発予定機能も含む）。

また、臨床現場での実運用に耐えうるセキュリティとガバナンスが確保されている点も特徴だ。電子カルテのシステム改修を必要とせず短期間で導入できるほか、院内でデータを完結させるプライベート環境を構築し、外部へのデータ流出を遮断。AIの出力に対して最終的な確認と判断を必ず医療者本人が行う設計を取り入れることで、安全性を担保している。

思考プロセスと言語化を同時に完結させるこのアプローチは、事後作業に追われていた若手医師の日常業務を根本から見直す基盤となるはずだ。

今回の機能追加が示唆するのは、生成AIの果たす役割が単なる省力化を超え、「医師の思考を可視化し、組織の教育資産へ転換するインフラ」として機能し始めているという事実だ。

若手医師の育成において真に重要なのは、単に多くの症例数をこなすことではなく、自らが下した判断の道筋を客観的に検証し、次の学びに繋げる振り返りのサイクルである。しかし、従来の現場では記録の作成そのものに忙殺され、思考のプロセスを言語化して残す余裕が奪われていた。これに対し、診療中の思考を記録として残せる環境は、指導医からのフィードバックをより具体化させ、感覚的な指導に頼りがちだった若手育成に確かな再現性をもたらす契機となるだろう。

さらに、この仕組みは医療現場が長年抱えてきた「個人の経験や体力任せの長時間労働に依存する構造」からの脱却を促す可能性も秘めている。日々の臨床で生まれる思考データを院内のナレッジとして蓄積し、チーム全体で共有できる体制が整えば、医療の質を個人の資質だけに委ねない「構造で支える医療」の実現へと近づくからだ。

医師不足や過酷な勤務環境への対策が急務となる中、医療者の思考にリアルタイムに伴走するAIのアプローチは、現場の負担軽減と次世代の育成を両立させるための確かな一手となるだろう。

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2026年9月、株式会社日立製作所は、「AI品質維持サイクル」技術の開発を発表した。本技術は、社会インフラや産業分野など、停止や誤判断の影響が大きい業務においてAIエージェントの品質を維持・管理するものだ。

近年、AIエージェントは情報の検索や提案にとどまらず、自律的に業務を実行する段階へと進化している。しかし、ミスが許されないミッションクリティカルな現場では、AIの言語モデルとしての精度が高いだけでは不十分だ。業務手順を正しく遵守できるか、異常時にどう対応するかといった、運用の妥当性を評価する仕組みが不可欠だった。

（引用元：PR TIMES）

今回開発された技術は、この課題を三つのステップで解決する。第一に「業務観点での品質評価」だ。AIの出力精度だけでなく、業務への影響や責任分担を踏まえ、「どの業務を、どの条件で、どこまで任せられるか」を明確に定義する。第二に「実行時制御」である。AIが外部ツールなどを操作する際、事前に業務手順に沿っているかをシステムが検証する。リスクに応じて利用者への確認や行動の見直し、停止を段階的に行う。第三に「AI品質維持・運用」だ。日立が培ってきた現場（OT）とITの知見を組み合わせ、実運用で得たデータをもとにAIに任せる範囲を継続的に見直していく。

同社は今後、設備保守やIT運用などの分野で検証を進め、次世代ソリューション群の基盤技術として発展させていく構えだ。

今回の技術開発は、企業におけるAI活用のフェーズが、AIの「賢さ」を競う段階から、それをいかに安全かつ着実に「業務へ組み込むか」という運用のフェーズへと移行したことを示している。

AIエージェントが自律的にシステムを操作し始めたとき、現場の責任者が最も恐れるのは「AIが想定外の行動をとり、システムを破壊したり誤った処理を強行したりすること」だ。特に電力や交通といった社会インフラにおいては、一度の誤判断が甚大な被害をもたらす。そのため、多くの企業がAIの導入を安全な領域にとどめ、基幹業務への適用に足踏みしていた。

日立のアプローチが実務的なのは、AIの行動を単純に許可か停止かの二択にするのではなく、リスクに応じて「人間への確認」や「内容の見直し」を挟む柔軟な制御機能を設けた点にある。AIが逸脱した動きを見せた際、いきなりシステムを全停止させるのではなく、業務の継続性に配慮しながら安全を担保する。この「人間による監視と介入の余地」を残す設計思想こそが、現場の心理的なハードルを下げ、AIへの信頼を育む最大の鍵となる。

さらに、運用しながら徐々にAIに任せる範囲を広げていくサイクルは、失敗が許されない現場において合理的な導入プロセスと言える。最初は人間の監視下で小さなタスクから始め、実績が積み上がるにつれてAIの自律性を高めていく。

テクノロジーが進化しても、最終的な責任を負うのは人間だ。AIを野放しにせず、強固な安全網の中でその能力を最大限に引き出すマネジメントの仕組みが不可欠となる。現場の運用知見と高度なITが融合したこの品質維持の技術は、安全な自動化を目指すあらゆる産業において、次世代の業務基盤を構築するための基準となっていくはずだ。

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（引用元：PR TIMES）

2026年9月、合同会社Local Bridgeは、AIによる最適ルート提案とデジタルマップを組み合わせた次世代おでかけアプリ「ろかとらべる」の配信を開始した。同時に、自治体向けにGPSの行動ログを用いた人流可視化とAIによる施策提案機能を提供する管理ダッシュボードを公開し、実証実験のパートナー募集を開始している。

（引用元：PR TIMES）

地方を訪れる際、「どこに名所があるか知らない」「移動ルートの計算が面倒」といった理由で定番スポット以外に足を伸ばさない旅行者は少なくない。本アプリはこのハードルを下げるため、AIとのチャットを通じてわずか約30秒で、移動時間も考慮した「破綻しないルート」を自動生成。さらに、「推し活」や聖地巡礼に特化したマップを搭載し、マニアックな要望にも応える設計となっている。

（引用元：PR TIMES）

旅行者向けの利便性を高める一方で、裏側では自治体やDMO（観光地域づくり法人）向けの強力なBtoB機能が稼働している。デジタルスタンプラリーシステム「ろからりー」を通じて旅行者の回遊を促し、集積された人流データをダッシュボード「ろかでーた」で一元管理することができる。

（引用元：PR TIMES）

どこに人が集まっているかを示すヒートマップや、実際に移動した「王道ルート」の可視化に加え、県外からの来訪割合や客層の自動集計を行う。専門知識がなくても、これらのデータに基づいた効果的な観光施策を低コストかつ短期間で手軽に立案できる。すでに近畿地方の観光都市などで実証実験が決定している。

自治体が観光客の動態を把握しようとする際、常に立ちはだかるのが「データの収集手段」という壁である。多額の予算を投じて独自の観光アプリを開発しても、旅行者にとって利用する明確なメリットがなければダウンロードすらされない。結果として質の高いデータが集まらず、経験や勘に頼った施策から抜け出せない悪循環が多くの地域で起きていた。

今回のプラットフォームが戦略的なのは、旅行者が持つ「推し活」という強烈な熱量を、データ収集のフックとして利用している点にある。好きなアニメの聖地や特定のインフルエンサーゆかりの地を巡るためなら、旅行者は自発的にマニアックな場所へも足を運ぶ。そこに「面倒な移動ルートの計算をAIが瞬時に代行する」という利便性を提供することで、アプリの利用は自然に促される。消費者向けの価値を徹底的に磨き上げることが、結果として自治体向けの良質なデータ（位置情報や属性）を継続的に生み出すエコシステムの基盤となっているのだ。

データサイエンティストが不在の地方自治体であっても、地域全体の人の流れや人気の「王道ルート」がひと目で把握できる。さらに、誰が・いつ・どのような順序で移動したのか、来訪者のデータを性別・年代・来訪目的などの細かな条件で絞り込んで検索するなど、今後の観光マーケティングに活かせる貴重な周遊データを取得できるのが最大の特徴だ。

一部の観光地に人が溢れるオーバーツーリズムが社会問題化する中、旅行者の関心を分散させ、地域全体へ経済効果を波及させる仕組みは急務である。AIが個人の趣味嗜好を解像度高く分析し、最適な動線を引く。データとテクノロジーに裏打ちされた観光分野のデジタルトランスフォーメーションが、地方の隠れた資産に光を当て、持続可能な地域経済を築くための第一歩となっていくはずだ。

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アイトリガーが開始した本リソースは、自社を騙る不正広告を検知し、ブランド毀損を抑えるソリューションだ。

（引用元：PR TIMES）

背景には、なりすまし広告の深刻化がある。2026年8月7日、警察庁や金融庁など7府省庁は、SNS大手5社（Google、LINEヤフー、Meta、TikTok、X）に対し、広告主の本人確認や透明性向上を要請した。各社は2026年10月16日までに、取り組み内容をデジタル庁へ報告することとされている。

媒体側の対応が進む一方、実害を受ける企業にとって深刻なのは、AIで大量生成された広告が使い捨てアカウントから次々と出稿される点だ。アカウントを1つ停止させても、別の名義ですぐに再開されるため、単発の調査では対処が追いつかない。

そこで「AXer」は、管理画面の外側を監視する3段階の仕組みを実装した。第1に、媒体の広告ライブラリを定期巡回し、ブランド名や表記ゆれ、関連キーワードなどを含む出稿を収集する。第2に、登録済みの正規出稿アカウント一覧と突き合わせ、未登録アカウントを抽出。代理店や販売店の正規出稿も考慮し、最終確認は人が行う設計とした。第3に、定期的な実行により、前回結果と比較して新たに出現した出稿者のみを差分として抽出する。すべての結果を毎回精査するのではなく、増えた分だけを確認対象とすることで、日々の運用に耐えうる作業量に抑える仕組みだ。

検知後の削除要請は媒体窓口へ人が申請する形となるが、今後はロゴや商標画像の類似検知や、申請様式に合わせた下書き生成機能の追加も予定されている。単体ツールにとどまらず、正規アカウント一覧の整備から媒体への申請体制まで、包括して支援する構えだ。

アイトリガーによる今回の取り組みが示唆するのは、生成AIの悪用が構造的に進みうる環境下において、企業の広告管理が「自社アカウント内」から「オープンな空間全体」の監視へと範囲を広げ始めたという事実だ。

今回の7府省庁要請が示すように、不正出稿を止める権限を持つのは媒体側であり、広告主側に直接の義務はない。しかし、信用の失墜や顧客被害といった実害を直接被るのは、名を騙られたブランド側だ。プラットフォーム側の規制強化を受動的に待つだけでは、AIによって繰り返される被害の拡大スピードには追いつけない。直接の権限を持たないからこそ、企業自らが自社アカウントの枠を越え、広告ライブラリなどのオープンデータを活用して外部の兆候を能動的に捉える「自衛の体制」が、今後のレピュテーション管理において欠かせない要素となってくる。

また、検知を自動化しつつ、精査と申請に人を介在させる設計も合理的だ。販売網が複雑化する中、一律の機械判定だけで不正を識別することは容易ではない。その中で、差分のみを抽出することで現場の負担を抑える工夫は、運用の形骸化を防ぐ土台となるだろう。

マーケティング部門の役割は、売上を伸ばす「攻めの施策」だけでなく、自社ブランドを不正利用から守る「防衛のオペレーション」を組み込む段階へとシフトしている。アイトリガーが提示した「外側の差分を捉える」モデルは、AI時代に自社の信用を守り抜くための有効な一手となるはずだ。

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2026年9月、AI研修や伴走支援を提供する株式会社AXは、SEO記事の制作からWordPressへの入稿までを自動化するAIエージェントを、同社のAIプロ人材育成サービス「AX CAMP」契約企業向けに提供開始したと発表した。

同社は2025年から自社のマーケティング業務をAIエージェントで自動化を進め、月間3万PVなどの成果を出した知見を本サービスに反映している。

（引用元：PR TIMES）

SEO記事の制作は、キーワード選定から競合調査、構成案の作成、執筆、校閲、画像作成、システムへの入稿と多くの工程を経る必要があり、外注コストや社内の作業工数が大きな課題となっていた。

本サービスでは、これら6つの工程に専門特化したAIエージェントを配置し、バトンを渡すように連携して処理を進める。人間が担当するのは、最初のキーワード選定と最終的な記事のレビューのみだ。

（引用元：PR TIMES）

最大の特徴は、独自のAI校閲アプローチにある。固有名詞、数値、法令などチェック観点ごとに専門化した11体のサブエージェントが並列で検証を行う。合格点に達しない場合は修正エージェントが自動で手直しし、基準を満たすまでループ構造で品質を担保する。

また、自社の事例やノウハウといった独自の情報をデータベースに登録しておけば、構成案の作成や執筆の工程で自動的に参照されるため、競合記事にはない独自性の高いコンテンツを生み出すことができる。

ビジネスの現場で生成AIを活用して文章を作成すること自体は、もはや珍しいことではない。しかし、「現場でそのまま使える品質」のコンテンツを「継続的に量産し続ける」ことには分厚い壁が存在する。AIが生成した文章のファクトチェックや手直しに結局人間が時間を取られ、かえって業務が煩雑になってしまうケースも少なくない。

この取り組みが実際の業務プロセスとして理にかなっているのは、単一のAIにすべての作業を任せるのではなく、工程ごとにエージェントを分割し、さらに「校閲」という品質管理プロセスを複数の専門AIで多重化している点にある。これにより、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」や質のブレをシステム内部のループで自動的に弾き、人間が手直しする手間を削ぎ落としている。

さらに重要なのが「一次情報データベース」との連携である。昨今の検索エンジンにおいて上位表示を狙うには、ウェブ上にある一般的な情報のつぎはぎではなく、その企業にしか語れない独自の知見やデータが不可欠だ。自社で収集したアンケートデータや過去の成功事例をAIが自律的に読み込み、自然な形で記事に組み込む仕組みは、「AIが書いた量産記事」という評価を覆し、読み手にとって真に価値のあるコンテンツを生み出す強力な武器となる。

人間は戦略的なキーワードの選定に集中し、煩雑な制作のラインを専門のAIエージェント群が自律的に回すこの運用モデルは、マーケティング担当者のリソース不足を構造的に解消する。そして、自社の知見を確実にデジタル資産へと変換し、企業のデジタル発信力を高めるための不可欠な業務基盤となっていくはずだ。

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2026年8月、ホテル経営のコンサルティングなどを手掛ける株式会社nariizは、ホテル開発・運営に特化したAIエージェントシステム「JOINTPOOL AI」の提供を開始した。

（引用元：PR TIMES）

ホテル業界では、予算作成やPL（損益計算書）管理が一部の担当者に依存し、現場のスタッフが経営数字を実務の中で学ぶ機会が乏しいという課題があった。本部は数字で語り、現場は感覚で語るため、組織内に共通言語が生まれにくい状況が常態化していた。

（引用元：PR TIMES）

こうした課題に対し、本システムは予算作成や部門別のKPI管理、事業計画の作成から提案・承認フローまでを一つの環境に統合。最大の特徴は、現場スタッフでも直感的に扱えるインターフェースだ。AIが施設情報の初期設定をサポートし、ADR（平均客室単価）や稼働率、人件費といった主要なKPIを「スライダー」で動かしながら、予算や行動計画を組み立てることができる。数字の連動をリアルタイムで確認できるため、不慣れなスタッフでもAIの助言を受けながら数字の構造を理解していける。

現場のスタッフが作成した予算案は「提案」としてシステム上に保存され、経営者や支配人が確認・承認する。実績データを取り込んだ予実管理や、ホテル開発時の収支シミュレーションなどにも対応し、開発担当者の育成にも貢献する。

有料版は月額48,000円（税抜）から提供され、導入後のサポートを手厚くするため、年内は毎月5社限定で案内される。

多くの企業が導入する業務支援システムは、作業時間の短縮やコスト削減といった「効率化」に焦点が当てられがちである。しかし、今回のAIエージェントが目指しているのは、効率化の先にある「組織全体の経営感覚の底上げ」だ。

これまで、予算や事業計画の作成は専門知識を要する「作る作業」自体に多大な労力がかかっていた。AIが情報収集や計算、レポート作成の大部分を代行することで、人間は「数字を見て、考えて、決める」という本質的な役割に集中できるようになる。さらにスライダーを動かすだけで利益構造の変化が可視化される仕組みは、経営数字を座学ではなく「実務の中で体感して学ぶ」実践的な教材として機能する。

現場のスタッフが自らの手で予算のシミュレーションを行い、改善策を本部に提案。経営陣はそれを承認し、日々のタスクへと落とし込む。この双方向のコミュニケーションが日常の業務フローに組み込まれることで、初めて現場と本部が同じ視点、同じ「数字」という共通言語で対話できるようになるのだ。

人材不足が深刻なホテル業界において、現場のスタッフを、自律的に数字を読んで動ける経営のパートナーへと引き上げるアプローチは、組織の強靭化に直結する。

ツールは導入して終わりではない。日常的なシステム操作を通じて社員が経営的な視座を獲得し、企業全体の生産性と収益力が自律的に向上していく。AIを「教育インフラ」として機能させるこの合理的な設計思想は、ホテル業界のみならず、属人化に悩むあらゆる産業にとって強力な解決策となるはずだ。

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（引用元：PR TIMES）

プロップドックスとアンビションDXホールディングスが提供を開始した本サービスは、現場工数を最大80％削減することを目標に設計されたAIエージェントだ。月額9,800円からの料金体系（別途初期設定料金50,000円から）を設定し、規模を問わず導入しやすい環境を整えている。

本システムの特徴は、実際の業務に即した具体的な削減効果にある。社内審査書類のチェック作業は従来の1件あたり5分から1分へ、月間の請求書チェックは6時間から70分へと、それぞれ80％の時間短縮を達成した。さらに、契約書類の検印や突合チェックを20分から5分へ75％削減したほか、重要事項説明書の作成補助でも30分から10分へと66％の削減を実現している。パンフレット作成業務の効率化や、外注していた間取りデザイン変更の内製化など、コスト削減に直結する機能も網羅した。

こうした高い実用性を支えているのが、開発に携わる両社の知見だ。プロップドックスの経営陣が持つ賃貸管理業界での実務経験およびITコンサルティングのノウハウに加え、自ら賃貸管理を手がけるアンビションDXホールディングスが協業することで、現場の痛点に寄り添った機能開発を実現している。

両社による今回のサービス展開が示唆するのは、業界特化型AIの普及において「現場の文脈を理解する通訳」の存在こそが、実効性を左右する鍵となりうるという点だ。

これまで賃貸管理会社の多くがAI導入に踏み切れなかった背景には、ツールの選定難や費用対効果への不安に加えて、「何をどう使えばいいか分からない」という情報格差が存在していた。汎用的なAIツールをそのまま現場に持ち込んだところで、業界特有の商習慣や複雑な確認手順に合致しなければ、定着する前に形骸化してしまう。だからこそ、現場の実務を熟知した専門家が間に入り、業務フローの急所にAIを適合させる「翻訳のプロセス」を経て初めて、技術は現場に受け入れられる実践的な道具となるのだ。

また、書類チェックやデータ突合といった定型業務をAIへ委ねることは、単なる人件費の圧縮にとどまらない。画面や書類に向き合うだけの事務作業から現場スタッフが解放されることで、入居者やオーナーとの対話、細やかな提案といった「人間にしかできないコア業務」へ時間を再配分できるようになるからだ。

AIの価値は先端モデルの処理性能だけでなく、いかに現場の泥臭い課題に即した形で実装できるかによって決まる。プロップドックスとアンビションDXホールディングスが提示した実務密着型のアプローチは、賃貸管理業界が形式的なAI導入を脱し、真に業務改革を進めるための現実的な一手となるだろう。

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（引用元：PR TIMES）

2026年7月30日、株式会社SolafuneとFortis Intelligence Advisory株式会社（FIA）は、人物や組織のリスク評価をAIが担う「Signal DD（シグナル ディーディー）」の提供を開始した。

「Signal DD」は共同研究、採用、M&Aや投資といった重要な意思決定を支援する純国産のAIエージェントサービスだ。2026年6月の資本提携に基づく第一弾の取り組みとして、初期導入企業10社の限定募集とともに開始された。

「Signal DD」の強みは、FIAが培ってきた防諜（カウンターインテリジェンス）の実務知見をAIの評価ロジックに組み込んでいる点にある。国家的な情報活動の実態や情報保全のノウハウを反映させることで、懸念される国家・組織との接点から一般的なコンプライアンス上の問題まで、広範なリスクを網羅的に検知・評価する。

さらに、Solafuneが誇る高度なAI解析技術がその実効性を担保する。文章だけでなく画像や音声を含むマルチモーダルデータと独自のインテリジェンスLLMを活用し、国内外の膨大な公開情報を自律的に収集・構造化。従来は多大なコストと期間を要していた調査・分析を、低コストかつ短納期で実現する体制を整えた。開発から運用、データの管理までを国内で完結させており、機微な意思決定に関わる情報を扱う場面でも安全に利用できる設計になっている。

オープンデータの自律解析によって高度な調査を低コストかつ短納期で実現するアプローチで、企業の経済安全保障を根底から支えようとしているのだ。

両社のこうした動きが示唆するのは、企業におけるDDの主戦場が「財務・法務の確認」から「人物・組織の背景評価」へと拡張し始めたという事実である。

従来の企業統治において、DDとは主に貸借対照表の精査や法的な契約関係の確認を意味していた。しかし、技術情報や機密データが「人」を介して持ち出される現代において、相手の所属組織や背後にある国家の影響力を把握しないまま提携を結ぶことは、企業の存続を揺るがすリスクを抱え込むことにほかならない。

こうした高度な人物・組織リスク評価はもとより、国家機関や一部の大企業だけが多額の予算を投じて実施する特権的な領域にとどまっていた。Signal DDの登場は、そうした領域をAIエージェントとしてパッケージ化し、スタートアップや大学の研究室など、技術流出の標的となりやすい現場へ広く行き渡らせる契機となりうる。

経済安全保障を事業戦略の一部として捉える時代において、性善説や直感だけに頼る意思決定はもはや通用しないといえる。SolafuneとFIAが提示した人的リスクの可視化モデルは、日本企業が自社の知的資産を守り抜き、グローバル市場で健全な成長を続けるための重要な基盤となるだろう。

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2026年9月、katalift株式会社は、対話型ナレッジ構造化エンジン「Chizel」の先行導入企業の募集を開始した。対象となるのは、少人数で業務を回しており、ベテランの判断基準が個人に残ったまま引き継ぎが進んでいない企業である。

（引用元：PR TIMES）

物流などの現場では、人手不足を背景に特定のベテランへ判断が集中する属人化が深刻な課題となっている。システム操作などの「手順」は触りながら覚えることができるが、引き継ぎが難しいのは「例外が起きたときに何を見て、どう判断するか」という基準だ。例えば「この商品は指定の温度帯を外すと再検品になるため、積み込みの順番を変える」といったノウハウは、ベテランにとって当たり前すぎるため、自発的に書き出してもらうことは難しい。

（引用元：PR TIMES）

この「知っているが説明できない暗黙知」を言語化するため、同システムは白紙のドキュメントを渡すのではなく、AIが対話を重ねて判断の理由を引き出す仕組みを採用した。記憶や判断を引き出すための認知心理学の面接手法を参考にしており、「なぜこの取引先だけ確認を増やすのか」といった問いを投げかけ、やり取り自体を記録として残していく。

（引用元：PR TIMES）

引き出された知見は、後任が読んで理解できる形式に整理されるだけでなく、AIエージェントが扱えるデータ形式にも変換される。Claudeなどの外部AIツールから蓄積した判断基準を参照できるため、特定のサービスに知識を閉じ込めることなく、自社の資産として持ち出せる点も実務的だ。

社内のノウハウを共有するためにマニュアルの整備を急ぐ企業は多いが、その多くが失敗に終わっている。「忙しいから」と記録が後回しにされ、実態とずれた手順書は誰にも読まれなくなる。そして記録がないために、また一人のベテランに問い合わせが集中し、属人化の鎖はより強固になっていく。

kataliftの代表取締役 小林 孝嗣 氏は、これまで数十社に伴走する中で「文書を書けず、残せないまま進んでしまう」現場のリアルを痛感してきたという。文書が残っていたとしても、手順書を渡して終わりにするのは、書籍を一冊渡すのと変わらない。なぜそうするのかという「理由」が抜け落ちたまま、表面的なやり方だけが引き継がれていく状態では、受け取る側の力量次第で業務の成否が分かれてしまう。

（引用元：PR TIMES）

この悪循環を断ち切るために必要なのは、担当者に「マニュアルを書かせる時間」を強制することではない。日常の対話や業務の延長線上で、自然と知識が構造化されていく仕組みだ。AIが聞き手となって「なぜ？」を深掘りすることで、人間はただ会話に応じるだけで自らの思考プロセスを言語化できる。

さらに、抽出された判断基準をAIが参照できる設計は、業務効率化のフェーズを一段階引き上げる。新人が迷ったとき、ベテランに電話をかける代わりにAIに問いかければ、過去の対話から導き出された「ベテランの思考回路」に即座にアクセスできるからだ。

個人の頭の中に眠る暗黙知は、言語化されて初めて企業の資産になる。対話型のシステムが普及すれば、担当者が去った瞬間に組織のノウハウが後戻りするという悲劇は防げる。一人ひとりの経験を無駄なく全体へ還元するこのアプローチが、人手不足に悩む企業にとって、持続可能な業務基盤を構築する一手となるだろう。

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2026年7月、法人向けAIエージェント「ChatSense」を提供する株式会社ナレッジセンスは、Windows PC上の操作を録画するだけで、AIが自然言語の手順書へと変換する新サービスのリリースを予定していると発表した。あわせて、ベータ版ユーザーの募集も開始している。

（引用元：PR TIMES）

同社はこれまで、セキュリティの高い環境で利用できる生成AIサービスを展開し、大手企業を含む500社以上で導入実績を積んできた。システム内ではAIがブラウザ上の調査や入力を進める機能も提供されているが、現場からは「OutlookやExcel、社内の基幹システムなど、複数のPCアプリをまたぐ定型業務も自動化したい」という要望が多く寄せられていたという。しかし、自動化の手順を構築するにはプログラミングなどの専門知識が必要であり、現場主導で進める上での課題となっていた。

（引用元：PR TIMES）

こうした課題に対応するのが、今回発表された新サービスだ。ユーザーは普段通りにPCで業務を行い、その操作を録画するだけでよい。AIが操作ログと画面情報を自動的に読み取り、自然言語の手順書へ変換する。出力されたマニュアルは人が確認・編集できるため、内容を精査して業務に適用できる。
シナリオ作成などの専門スキルがなくても、日常の操作を録画するだけで自動化手順を作成できる。属人化しやすい定型業務の自動化ハードルを下げ、現場の担当者自身が主導して業務改善を進めやすい環境を整えている。

業務自動化を現場主導で進める上では、自動化の手順をどのように設計するかが一つのハードルとなる。特に、OutlookやExcel、基幹システムなど複数のアプリをまたぐ業務では、その一連の操作を自動化手順として整理する必要がある。
例えば、基幹システムからデータを抽出し、Excelで加工してメールで送信する作業は、人にとっては一連の業務として理解できても、自動化するには操作の順序や条件を細かく設定しなければならない。こうした手順の整理には、シナリオ作成やプログラミングなどの専門知識が求められる場合もあり、現場主導で自動化を進める上での課題となっていた。
今回の新サービスは、普段のPC操作を録画すると、AIが操作ログと画面情報を読み取り、自然言語の手順書へ変換する。生成された内容は人が確認・編集できるため、専門知識を持たない担当者でも、自動化に取り組みやすくなることが期待される。
注目されるのは、人が普段行っているPC操作そのものを、自動化の起点として活用できる点だ。これまで専門人材に依存しやすかった業務自動化を現場主導で進める選択肢が広がれば、属人化しやすい定型業務の見直しにもつながる可能性がある。その着実な変革の積み重ねが、企業全体の生産性を押し上げる土台となっていくはずだ。

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2026年7月、エージェンティックコマース基盤を開発するStellagent株式会社は、小売・EC事業者向けのLLM対策サービス「Stella LLMO」の提供を開始した。

（引用元：PR TIMES）

消費者の購買行動が生成AIによる検索へとシフトする中、検索エンジンとは異なる構造的な課題が浮上している。AIは提示する候補を数点に絞り込むため、かつて検索の下位でも見つけられていた商品が候補にすら入らなくなっている。さらに、誤った情報が事実として提示されるリスクもある。同社の調査でも、家電量販店の返品・保証ポリシーについてAIが誤答し、実害につながり得るケースが確認された。

（引用元：PR TIMES）

こうした不利益を回避するためには、AIが自社の商品を見つけ、正しく理解できる状態に情報を整える「LLMO（大規模言語モデル最適化）」が不可欠となる。本サービスは、AI上での見え方の実測を起点に、サイトの技術対応から商品データの整備、AIチャネルへの配信、購入導線の構築までを一貫して支援する。
具体的な手法として、まずは購買シーン別の質問を複数のAIで繰り返し実行し、自社と競合の推薦状況や情報精度を比較してボトルネックを特定。その上で、単に記事を増やすのではなく、AIが読み取りやすいように商品ページや構造化データを統一し、正確な文脈と信頼材料を補強する。初期費用は1サイトあたり20万円（税別）の固定額で、実測から改善の優先順位付けまでを行い、月額の継続運用へとつなげていく。

今回のサービス提供が示しているのは、企業のデジタルマーケティング戦略が根本的な転換点を迎えているという事実だ。
これまで、ECサイトへの集客は検索エンジン最適化（SEO）が中心だった。企業は検索順位を上げるためにキーワードを散りばめたコンテンツを大量に制作してきた。しかし、生成AIへの最適化（LLMO）において求められるアプローチは全く異なる。AIにとって重要なのは、人間が読んで面白い記事の量ではなく、データが機械にとって「読みやすく、矛盾なく構造化されているか」という情報の質と整合性である。商品名や価格、在庫といった情報が、公式サイトから外部のプレスリリース、販売店ページに至るまで一貫して整理されていなければ、AIはそれを信頼できる情報として推薦してくれない。

（引用元：PR TIMES）

さらに見据えるべきは、AIが単なる情報検索の枠を超え、消費者の代わりに購買までを完了させる「エージェンティックコマース」の到来である。すでに米国では、Google検索やGeminiから対象店舗の商品を直接購入できる仕組みが稼働し始めている。日本でも遠からず同様の購買機能が実装されるだろう。その時、自社の商品データがAIに正しく理解されていなければ、新しい売り場に商品を並べることすらできない。
AIに選ばれるための情報設計は、一朝一夕で完了するものではない。誤った情報が一度AIに学習されてしまえば、それを企業側から直接編集して修正する手段は限られているからだ。
消費者の購買プロセスをAIが代行する時代はすぐそこまで来ている。自社の商品情報を機械に正しく読み取らせ、購入への導線をシームレスに接続する。この新たな情報基盤の整備にいち早く着手できた企業こそが、次世代の小売市場で圧倒的な優位性を築き上げていくはずだ。

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2026年7月、日本テラデータ株式会社はグローバルな大手金融機関におけるAIの活用事例を発表した。規制の厳しい金融サービス業界において、ガバナンスや信頼性を損なうことなく、AIから測定可能な成果を引き出している3つの実践的なケースである。

一つ目は、アジア太平洋地域の大手銀行における詐欺検知の高度化事例。一見すると優良顧客に見せかけて複数の口座で資金を循環させる「合成アイデンティティ詐欺」に対し、グラフベースのAIを導入。個人の記録だけでなく口座間の「関係性」をデータベース内で直接マッピングし、従来のモデルが見落としていた巧妙な不正資金の動きをリアルタイムで特定することに成功した。

二つ目は、20カ国で展開する欧州銀行の事例である。データ専門家に依存していた分析業務のボトルネックを解消するため、独自のビジネス構造を理解したモデルをプラットフォーム上に構築。現場のビジネスユーザーが自然な言葉で問い合わせるだけで、信頼性の高い分析結果を瞬時に得られる環境を実現した。

三つ目は、アジア太平洋地域のリテール銀行において、長年蓄積された組織の知見に誰もがアクセスできるよう、LLMを搭載したチャットボットを導入した事例。MCPサーバーを通じて組織の記憶に安全にアクセスし、現場の生産性を大きく高めている。

いずれもエラーが許されない金融機関の厳格な要件を満たし、概念実証の枠を超えて本番環境で稼働している点が最大の強みとなっている。

ビジネスの現場においてAIを実稼働させる際、避けて通れないのが「安全性の担保」と「実用への橋渡し」である。今回公開された事例は、その高い壁をテクノロジーと運用設計によって乗り越えた好例と言える。

新しいシステムが現場で価値を発揮するためには、機能の優劣だけでなく、「自社の厳しいコンプライアンスを満たせるか」が問われる。特に金融機関は機微なデータを扱うため、わずかなエラーも許されない。外部の汎用的な生成AIをそのまま業務に組み込むのは、リスクが大きすぎる。

この課題に対し、安全なプラットフォームのデータベース内でAIを直接稼働させるアプローチは非常に合理的だ。データを外部に持ち出さずに分析することで情報漏洩を構造的に遮断し、アクセス権限を自動で制御して監査可能な状態を保つ。守りを徹底的に固めることで、初めてAIを実務へ投入できるのである。

現場の非エンジニアが、自然な言葉でデータを引き出せるようになったことも重要だ。これまではデータ分析を専門チームに依頼し、結果を待つ間に意思決定の遅れが生じていた。専門知識を持たない社員が自らの言葉でシステムに問いかけ、必要な知見を瞬時に得られる環境は、組織全体の行動スピードを劇的に引き上げる。

膨大なデータを抱えながら活用しきれていない企業にとって、最も厳しい規制を乗り越えた今回の金融機関の実践は、自社のシステムをアップデートする確かな手本となる。安全なインフラの上でAIが日常的に稼働し、人間の判断を支え続ける。その盤石な運用体制こそが、変化の激しい市場を勝ち抜くための最大の武器となるはずだ。

※本記事は、PR TIMESのプレスリリースをもとに構成・編集したものです

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GEOをひとことで説明するなら、「AIのおすすめに載ること」です。少しわかりにくいので、寿司屋にたとえてみましょう。

SEO（検索エンジン最適化）は、“メニューに載ること”にあたります。お店の情報がきちんと整理され、検索した人がメニュー表（検索結果）の中から自分でお店を見つけられる状態をつくる取り組みです。掲載されていなければ、そもそも候補にすら入りません。長年、多くの企業がここに投資をしてきました。

一方、GEO（生成エンジン最適化）は、“大将のおすすめ”に近いものです。お客さんが「今日は何がいいですか」と聞いたときに、大将（AI）が数あるネタの中から「今日はこれが一番です」と自信を持って薦めてくれる状態を目指します。メニューに載っているだけでは足りません。大将に選ばれる理由――鮮度や産地、仕入れの背景といった、“語れる情報”にが必要になります。

SEOとGEOの違い（寿司屋のたとえ）

この“語れる情報”というのが厄介で、単に情報量が多ければよいわけではありません。誰が、いつ、どんな文脈で語っているか。一次情報なのか伝聞なのか。専門性や実績に裏付けられているか。AIはこうした要素を手がかりに、無数の情報の中から「自信を持って薦められるもの」を選び出しています。この仕組みについては、次回以降で詳しく解説していきます。

似た言葉に「LLMO（大規模言語モデル最適化）」がありますが、これはGEOとほぼ同じ意味で使われることが多い言葉です。本連載では、生成AIの検索・推薦機能に焦点を当てる観点から、一貫して「GEO」という言葉を使っていきます。

大切なのは、SEOが不要になったわけではないということです。メニューに載っていなければ、そもそも大将はお客さんにその日の仕入れの話すらできません。GEOはSEOの“次”ではなく、SEOという土台の上に積み重なる、もう一段先の取り組みなのです。

この現実を、身をもって体感された方がいます。宿泊業界で長年愛されてきた、ある老舗の大型ホテルでのご相談時のことです。想定していた競合は、同格の高級旅館でした。ところが実際にGEO診断の結果をお見せすると、その場は言葉を失うほどの沈黙に包まれました。AIが繰り返し名前を挙げていたのは、開業して歴史の浅い、客室数もはるかに少ない、小さな宿だったのです。「まさか、うちがあんな小さくて歴史の浅い宿に、AI推薦で負けているなんて」――絶句する、という言葉がまさにふさわしい瞬間でした。

旅行先や宿を決める際、従来の検索エンジンだけでなく、ChatGPTやGoogleのAI Modeに「おすすめの温泉宿を教えて」と尋ねる人が、確実に増えています。従来のように十件、二十件のリンクを自分で見比べるのではなく、AIが一つか二つの答えを差し出してくれる形に、情報収集そのものの姿が変わりつつあるのです。

この老舗ホテルの事例は、決して特殊なケースではありませんでした。当社が全国8つの温泉地・81施設を対象に、クチコミサイトでの評価と、生成AI（ChatGPT／Perplexity／Google AI Mode）による実際の推薦状況を比較調査したところ、クチコミランキングに掲載されている施設のうち30.9%が、どのAIからも一度も推薦されない「推薦ゼロ」という結果になりました。中には、クチコミランキングで1位と評価されている施設ですら、AIには一度も推薦されないというケースもありました。逆に、安定して複数のAIから繰り返し推薦されていた施設は、全体のわずか11.1%にとどまっています。

この調査結果を、実際に支援先の宿泊施設の方々にお見せしたときの反応も、印象的なものでした。クチコミの評価を上げるために、スタッフ総出で真摯に接客に向き合い、丁寧な返信を積み重ねてきた施設ほど、強い衝撃を受けられました。良いサービスを提供すれば、いずれ正しく評価される――そう信じて積み重ねてきた努力が、AIという新しい評価者の前では、必ずしもそのままの形では伝わっていなかったのです。筆者は、この現象を「努力神話の崩壊」と呼んでいます。

クチコミの評価が高いことと、AIに選ばれることは、必ずしもイコールではない――これが、今、宿泊業界が直面している現実です。理由は単純で、AIは星の数や点数だけを見ているのではなく、その施設について“語られている情報の質と量”を手がかりに、おすすめを組み立てているからです。星4.5の施設であっても、語られている情報が乏しければAIは選びようがありませんし、逆に評価数が少なくても、具体的で信頼できる情報が豊富に語られていれば、AIに拾われる可能性は高くなります。

宿泊業は、口コミサイト・自社サイト・SNS・プレスリリースなど、オンライン上の情報量が特に多い業界です。だからこそ、GEOの効果や課題が数字として可視化されやすく、他業界に先駆けて対策の必要性が突きつけられていると言えます。今、宿泊業界で起きていることは、遅かれ早かれ、他の業界にも訪れる変化の縮図なのです。

ここまで宿泊業界の話をしてきましたが、この変化は宿泊業に限った話ではありません。生成AIに「おすすめを教えて」と尋ねる場面は、飲食店選びでも、リフォーム会社や士業選びでも、企業間取引の発注先を比較検討するときも、これからますます増えていきます。飲食店であれば、予約サイトの評価点だけでなく、食材へのこだわりやシェフの経歴が語られているかどうかが問われるようになるでしょう。士業であれば、対応地域を掲載しているだけでは足りず、実際にどんな相談にどう向き合ってきたかという実績の語られ方が問われます。業種が変わっても、AIが見ている本質は変わりません。

自社の情報がインターネット上に存在していても、AIに“選ばれる形”で存在していなければ、AIの回答の中でその存在ごと省かれてしまう――GEOが問いかけているのは、その一点に尽きます。従来のSEOで培ってきた「見つけてもらう」努力に加えて、これからは「選んでもらう」ための情報設計が、業種を問わず必要になっていきます。宿泊業界で先に表面化したこの課題に、他業界より一歩早く向き合っておくことは、決して無駄にはなりません。

次回は、AIがどのような仕組みで“おすすめ”を組み立てているのか、その舞台裏を見ながら、AIに理解されやすいコンテンツ設計の考え方を具体的に解説していきます。

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（引用元：PR TIMES）

約4時間にわたり開催された勉強会「経営者のためのAIハック会」において、石綿氏はAI導入をツール選びの問題としてではなく、経営者が主導すべき業務設計の課題として位置づけた。

その説得力を裏付けるのが、AX自身の広告事業における実績だ。同社では業務プロセスを分解して役割を見直し、AIエージェントの活用で、従来26名体制で担っていた業務を1名体制へと再設計した。ポイントとなったのは、AIに任せる業務と、人間が担うべき判断や対人対応、改善業務の領域を明確に切り分けた点にある。

（引用元：PR TIMES）

石綿氏は、多くの現場でAI導入が停滞する要因として「現場任せの推進」「役割や評価の未設計」「コストと成果の乖離」を挙げた。さらに、AI化によって現場とのハレーションが生じ、活用が定着しなかった事例も紹介された。

こうした課題を踏まえ、石綿氏は経営者が先行して検討すべき要素として「組織体制」「レバレッジ戦略」「評価制度」「データの資産化」という4つの視点を提示した。また、各部署の業務フローに精通したマネージャー層などを中心に、社内のAI活用人材を育成することの重要性を説明した。

講演後の質疑応答では、非エンジニアによるAIエージェントの設計・構築や社内データの管理などについて質問が寄せられた。目的に応じて蓄積するデータと接続先を整理し、必要な範囲から段階的に設計することが、継続的な成果につながると説いた。

石綿氏が示した実践論が示唆するのは、AI導入をツールの追加だけで捉えず、既存の業務や組織、評価制度まで含めて再設計する視点の重要性だ。

従来の業務プロセスを維持したままAIを導入しても、組織全体の成果につながらない可能性もある。個々の社員の工夫やITリテラシーに依存するだけでは、全社的な利益率の改善や競争力の向上にはつながらないのだ。経営者が自ら業務を分解し、人員の再配置や削減された時間の使い道を明確に定めて初めて、組織全体にレバレッジが作用する。

さらに、AI活用によって業務の進め方や役割が変われば、それに応じて評価制度をどのように見直すかも検討課題となる。AI活用で生まれた時間や人的リソースを、どの業務に振り向けるかという視点も必要になるだろう。

企業のAI活用では、ツールの導入だけでなく、AIと人の役割を整理し、組織体制や評価制度、データの扱いまで設計する視点が重要になる。AXが提示した組織と業務の再構築モデルは、AIを継続的な業務成果につなげる上で、業務や組織の再設計まで含めて経営課題として捉える一つのアプローチを示している。

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2026年8月、ビジネスプラットフォーム事業を展開する株式会社ココペリは、和歌山県を拠点とするきのくに信用金庫において、海外ビジネスマッチングプラットフォーム「BIG ADVANCE GLOBAL（ビッグアドバンスグローバル）」の利用が開始されたと発表した。

（引用元：PR TIMES）

本サービスは、日本と海外の中堅・中小企業が国境を越えて販路を拡大し、新たな取引先を開拓するための基盤である。まずは日本とタイの企業間マッチングからスタートし、日本国内で既に展開しているBig Advanceと同様に現地の金融機関と取引がある信頼性の高い海外企業と直接貿易を行うことができる、会員限定のクローズドなネットワークを提供する。

（引用元：PR TIMES）

最大の特長は、独自の少数言語翻訳生成AIを搭載した高度なコミュニケーション機能だ。システム内には同時翻訳チャットや翻訳字幕付きのビデオ通話機能が組み込まれており、ユーザーは互いに母国語のままでスムーズに商談を進めることができる。言語の壁によるミスコミュニケーションを防ぎ、対等な関係での交渉を可能にする。

さらに、テクノロジーだけではカバーしきれない領域への配慮もなされている。両国の商習慣に精通したコーディネーターが円滑な商談をサポートするほか、海外法務や貿易実務、国際物流などの専門的な知識を補う支援サービスも充実している。同社は今後、案件検索時に条件に合った企業をAIが自動で提案するAIリコメンド機能なども実装していく予定であり、全国の金融機関を通じたサービス展開を順次拡大していく構えだ。

国内の需要が頭打ちとなる中、海外市場への進出は多くの中小企業にとって悲願である。しかし現実には、「自社の製品をどう売り込めばいいのか」「そもそも相手企業が信用できるのか」という重い課題が、経営者の決断を鈍らせてきた。

今回のプラットフォームが画期的なのは、最新のAI技術による「言語の壁の突破」と、金融機関ネットワークによる「信用の担保」を巧みに組み合わせて提供している点にある。いくら高精度な翻訳ツールを導入しても、インターネット上で見つけた相手が実在する優良企業かどうかが分からなければ、恐ろしくて貿易取引など開始できない。地元の信用金庫を介してアクセスできるクローズドな会員基盤という安全網があるからこそ、企業は安心してAIの同時翻訳機能を利用し、未知の市場へアプローチできるのだ。

生成AIの進化により、語学力という属人的なスキルはもはやグローバルビジネスの絶対条件ではなくなりつつある。たとえ専任の通訳スタッフや海外営業の専門人材を自社で抱えられない小さなメーカーであっても、技術力や製品の魅力さえあれば、AIを介して直接海外のバイヤーと交渉し、外貨を稼ぐことができる。これは、資金力のある大企業だけがグローバル展開を独占していた時代の終焉を想起させる。

テクノロジーが言語と国境の壁を消し去り、金融機関のネットワークが取引の安全を裏打ちする。この合理的なエコシステムが全国に普及すれば、日本各地に眠る優れた技術や特産品が次々と海をわたっていくはずだ。AIによる意思疎通の円滑化が、企業の選択肢を広げ、持続的な成長の可能性を後押ししていくだろう。

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