生成AI「戦力化」の教科書

松本勇気(著者)

• 販売会社／発売会社: 日経BP/日経BPマーケティン
• 発売年月日: 2025/10/24
• JAN: 9784296071227

商品レビュー

2026/05/01

生成aiを使った業務をエージェントとしてやらせるにはどうすれば良いかについてllmの特徴を踏まえ説明している。
オンボーディングについては確かにaiに厳しく当たりすぎている気がした。新入社員には手取り足取り教えているのだから、aiにも最初はフローやプロセスを丁寧に共有すべき。教育がゼロになると勘違いしてはいけないと気づきになった。
オンボーディングにおいてはワークフローとナレッジマネジメントが重要。ワークフローは業務を分解して教えてあげること、ナレッジマネジメントの部分では情報を探すことがコストであり、資料に要約やタグをつけることを推奨していて、この通りだと思ったし、鮮度についても気をつけないといけない(古いデータを参照しない)
ワークフローやナレマネをしながらAIのオンボーディングをしてあげて、業務で使いながら人間の勘やノウハウによる判断も適宜反映させることで徐々にAIのレベルを上げていく。このようにしてAI活用を進めていくべきだと強く共感した。
ポックだけの目の前の成果を追うだけではポック止まりで横展開はできない。ポックからノウハウをワークフローやナレッジに反映していくことがとても重要。そこから初めて横展開ができるようになると思う。

2026/03/02

LLM：多様な業務への対応可能性
業務定義→プロンプトを考える→即座に実行
（これまで：業務定義→データ整備→モデル構築→実行）

高度経済成長のデジタル化の在り方の相性の悪さが、デジタル化が遅れている企業が多い要因のひとつ。安定的な組織運営によって、リスク忌避的な組織文化を生み出した。

複雑なことは考えずシンプルにまずはデータを集めて検索できる、というところからスタート。

データレイク：生のデータを集約している箱
データウェアハウス：生データを集計可能な形で加工したデータベース
データマート：目的に合わせ、データを選別・集約したデータベース群
データカタログ：どこにどのようなデータがあるかを示すカタログ

→非構造化データの管理・活用に。
情報整理にかかる多大なコスト問題解決のために、ワークフローとナレッジベースの連携が重要となる。

2026/01/01

色々な生成AIの使い方の本はあるけれど、ちゃんと生成AIを新入社員と捉えてどのようにオンボーディングできるか、どのようにAIと仕事できる組織を作れるか話している本はあまり見ないので素晴らしかった。