執筆者 rpa-7robots | 2026年05月21日 | AI, AIエージェント
日本の新人教育には、長年変わらない光景があります。 ベテラン社員が新人につきっきりで、一対一で仕事を教える。 メモを取らせる。「説明は一度しかしないぞ」と言い聞かせる。 この光景を「人材育成の王道」として疑わない会社が、まだ多いのではないでしょうか。 しかし冷静に考えると、これはかなり非効率な構造です。 新人の半日と、上司の半日が同時に消費される。教わった内容はメモという形で個人の手帳に閉じ込められる。 その新人が早期退職すれば、投じた時間は跡形もなく消えます。...
執筆者 rpa-7robots | 2026年05月08日 | AI, AIエージェント
今、日本の多くの会社において、生成AI（ChatGTP,Copilot,Gemini,Claude等）が使われています。 我々の度肝を抜いた「ChatGPT 3.5」が登場したのは、2022年11月30日です。 このブログを書いている日から計算すると、約３年半前です。たった、３年半。。 日本では解雇規制が厳しいので、そこまでＡＩに浸食されている感じは薄いですが、アメリカではこの３年ちょっとで就職市場が様変わりしましたね。...
執筆者 rpa-7robots | 2026年04月19日 | AI, AIエージェント
AIエージェントを使った情報検索において、「RAG（ラグ）」という概念を知っておく必要があります。 RAG（検索拡張生成）とは？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、ChatGPTなどの生成AI（LLM）が「知らない情報」を外部から持ってくることで、より正確な回答をさせる仕組みのことです。 簡単に言うと、「AIに、カンニングペーパー（参考資料）を持たせてからテストを受けさせる」ような技術です。 なぜRAGが必要なのか？ 生成AIには、大きく分けて2つの弱点があります。 1....
執筆者 rpa-7robots | 2026年04月18日 | AI, AIエージェント
AIエージェントへの期待と現実のギャップ 現在、AIエージェントを巡る情報は「将来できること」と「今できること」が混ざり合い、一種のバズワード化しています。 有識者の中には過度な期待を煽る声もあり、現場では「結局、何がどこまでできるの？」という疑問が消えません。 2025年は「AIエージェント元年」と呼ばれましたが、現実は既存アプリにチャット窓がついた程度のものが多いのが実情です。...
執筆者 rpa-7robots | 2026年04月16日 | AI, AIエージェント
まず、最初にお断りしておきますが、「私は、Microsoft Copilot Studioを使うの辞めた！」という話ではありません。 今でもCopilot Studioの講師として仕事を受けたりもしていて、それなりに使っています。 ただ、昔私がRPAを使った自動化を提供する会社として始めた時に、WinActorではなく、PowerAutomateDesktopを選んだ理由と同じです。 『一般企業が使うには、コストが高すぎるから』です。 何がそんなに高いのか？...
執筆者 rpa-7robots | 2026年03月29日 | AI, AIエージェント
〜「魔法の杖」を期待する企業が陥る、AI投資の落とし穴〜 現在、世界中でAIへの投資が加速しています。 特にアメリカのビッグテックを中心とした投資額は、もはや「兆」という単位が当たり前。天文学的な資金がこの新しい技術に注ぎ込まれています。 しかし、ここで一つの冷ややかな現実を直視しなければなりません。 これほどの巨額投資が行われているにもかかわらず、マクロ経済レベルでの「生産性向上」は、期待されたほど数字に表れていないのです。...
