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AI実装人材(FDE)とは何か ― 世界が「顧客の現場に入り込む人材」を増やす理由
AIを導入したのに、試験的な導入から先に進まない。そんな話を聞くことが増えました。2026年に入ってから、世界の大手企業は同じ処方箋を出しています。エンジニアを顧客企業の現場に送り込む、というものです。なぜAIを提供する側が、人を送り込むのでしょうか。海外と日本の動きを並べて、受け入れる側に何が必要かを考えます。 2026年、世界の大手は「現場に入り込む人材」を増やしている 2026年9月8日、AccentureとGoogle Cloudは「Accenture Gemini Enterprise Busi ...
CGコード改訂2026が確定 ― 人的資本は「開示するだけ」から「取締役会が説明する」へ
2026年7月21日、コーポレートガバナンス・コードの改訂版が確定しました。このブログでは改訂案の段階で2本の記事を書いていますが、確定版では何が決まり、何が変わらなかったのか。そして人事部門にとって、いちばん大きな変化はどこにあるのか。金融庁と東京証券取引所が公表した一次情報から整理します。 確定版で何が決まったか 前回の改訂は2021年6月で、今回は約5年ぶりです。2025年10月から有識者会議で議論が進み、2026年4月10日から5月15日までのパブリックコメントには147の個人・団体から意見が寄せ ...
人事AIのガバナンス事例 ― 「ベンダーが安全と言っている」で足りなくなる理由と、日本企業の検証の仕組み
採用や評価にAIを使うとき、「ベンダーが安全だと言っている」で済ませていないでしょうか。2026年9月、AIを開発する側のOpenAIが「各社の自主的な取り組みだけでは足りない」と規制を求めました。EUでは2027年12月から、雇用に使うAIについて、人が確認し、記録を残し、本人に知らせることが法律上の義務になります。開発側の動きがなぜ人事担当者に関係するのか、そして日本企業はどこまで検証しているのか。公開情報と経団連の報告書から整理します。 OpenAIが「自主的な取り組みでは足りない」と言った 202 ...
LINEヤフーの生成AI活用の義務化事例 ― なぜ「利用率100%」で壊れなかったのか
AIの利用率をKPIにすると何が壊れるか。以前の記事(AI利用率をKPIにすると何が壊れるか)でその話を読まれた方は、LINEヤフーの「全従業員の生成AI100%活用」を見て、矛盾を感じたかもしれません。ところが公開情報を読むと、設計が違いました。義務化の中身と、その後約1年の動き、日本企業が真似できる部分を整理します。 LINEヤフーは何を義務化したのか 2025年7月14日、LINEヤフーは全従業員約11,000人を対象に、「生成AI活用の義務化」を前提とした働き方を始めると発表しました。掲げた目標は ...
AIで浮いた「2万人分」はどこへ行ったのか ― Wiproの再配置事例
「AIで2万人分の仕事が減った」という見出しを、解雇の話だと読んだ方は多いのではないでしょうか。インドのIT大手Wiproが9月に発表したこの数字は、実は再配置の話です。どんな会社が、どんな条件のもとで、浮いた工数をどう動かしたのか。公開情報の範囲で整理し、日本企業が参考にできる点を考えます。 Wiproはどんな会社か Wipro(ウィプロ)は、インド・ベンガルールに本社を置くITサービス・コンサルティング企業です。1945年創業で、今年80周年を迎えました。 Wiproの基本情報(統合年次報告書FY20 ...