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人的資本開示は、AIに正しく読まれているか ― TOPPANの開示をAI3種に読ませてみた事例
人的資本の数字を読むのは、もう人だけではありません。AIを使えば、開示から数字を集めて比べることもできるようになりました。では、会社が出した人的資本の数字は、AIに正しく読まれているのでしょうか。開示 ...
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人的資本レポートで「配置」と「組織への波及」をどう示すか ― 大阪ガスの事例を6つの段階で読む
人的資本レポートには、経営戦略から経営成果までの6つの段階があります。カルビーの事例を読んだ記事では、後半の「配置と活用」「組織への波及」「経営成果」は書くのが難しい、と整理しました。では、後半を書け ...
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経営層はAIを何に使えばいいのか ― 「自分には必要ない」の正体と、違和感を構造化するという使い方
社長や役員は、生成AIを何に使えばいいのでしょうか。この記事では、経営層が生成AIを「自分には必要ない」と感じる理由を調査データから確かめ、その中身を分けて考えたうえで、経営層に向く使い方を整理します ...
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AI利用率が上がらない。社員はどこで止まっているのか ― 「浸透のブラックボックス」を分解する
「AI利用率は35%です」と報告を受けたとき、次に打つ手は研修の追加でよいのでしょうか。この記事では、方針を伝えてから社員が実際に使うまでの「浸透のブラックボックス」を段階に分け、社員がどこで止まって ...
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AIエージェントの逸脱事例 ― 「最後は人が承認する」で守れるのか
2026/9/19 AIガバナンス, AI経営, Human-in-the-loop, 人事システム
AI開発元が「減速すべきだ」と言い始めました。その背景を、公的機関が出している逸脱の記録と合わせて見てみましょう。 AI開発元が「減速」を言い出した 2026年9月、AIを作っている当人たちが、開発の ...
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ライオンはなぜ「AIを使える人」で終わらせなかったのか ― 研究所で先行したAI人材育成の事例
「AI人材を100名育成しました」というニュースを見たとき、その100人が何を学んだかまで確かめたことはあるでしょうか。今回は、ライオン株式会社の公開情報を時系列に並べ直しながら、AI人材育成の中身を ...
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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 ...
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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。E ...
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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 ...
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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 ...