ITコンサルタントへの依頼で失敗しないために知っておきたい判断ポイント
2026年03月02日 (月)
著者:高柳充希
コラムカテゴリー:ITコンサルティング, その他, 用語解説
企業の安定した成長や競争力を高めるうえで、ITを有効活用することは欠かせません。しかし、IT活用の進め方や判断に迷う企業は少なくありません。本コラムでは、外部支援の一つであるITコンサルタントについて、その役割や支援内容、依頼を検討すべき場面、判断のポイントを整理します。
人口減少と労働力不足に直面する企業が考えるべきIT活用と業務改革
2026年02月23日 (月)
著者:関根 真悟
コラムカテゴリー:AI, DX(デジタル・トランスフォーメーション), ITコンサルティング, 情報戦略/業務改革
人口減少と労働力不足が進む中、企業が直面する課題との向き合い方を解説します。IT活用や業務改革の考え方、外部支援を活用するポイントを整理し、限られた人員でも事業を継続するための判断軸をわかりやすく紹介。人口減少時代の経営を見直すヒントを提供します。
生成AIの導入に伴うセキュリティリスクとの向き合い方
2026年02月20日 (金)
著者:尾塚 賢太
コラムカテゴリー:AI, ITコンサルティング, セキュリティ
DXの推進は、いまやどの企業にとっても重要課題のひとつになっていますが、いまだITツールの導入や、特定業務の効率化で終わってしまうケースが後を絶ちません。「変革」という大仕事には、勢いだけでなく「戦略的」なアプローチが不可欠です。「とりあえずデジタル化を進めているけれど、手応えがない」とお悩みの方へ、「DX戦略」の策定に役立つフレームワークを、その策定手順に沿って紹介します。
IT企画人材の自社育成がシステム開発と外注管理を左右する理由
2026年02月06日 (金)
著者:関根 真悟
コラムカテゴリー:DX(デジタル・トランスフォーメーション), ITコンサルティング, プロジェクトマネジメント, 情報戦略/業務改革
IT企画人材の不足が、システム開発や外注管理の失敗につながる理由を解説。IT企画の役割や自社育成の重要性、外部支援を活用した現実的な進め方をわかりやすく紹介します。IT投資やDXを検討する企業担当者に役立つ内容です。課題整理のヒントが得られます。
AI からの逃げは茹でガエル企業の兆候!
2026年01月09日 (金)
著者:野口浩之
コラムカテゴリー:AI, DX(デジタル・トランスフォーメーション), ITコンサルティング, 情報戦略/業務改革
AIが「便利な道具」から「社会インフラ」へと激変する中、現状維持を続ける企業が直面する3つの致命的リスク(採用・コスト・意思決定)を解説。中堅中小企業こそAIを味方につけ、2026年の淘汰を生き抜くための具体的な第一歩をITコンサルタントが提言します。
システム開発の成果を高める外注管理とは|最適な開発体制づくりを考える
2025年12月17日 (水)
著者:関根 真悟
コラムカテゴリー:DX(デジタル・トランスフォーメーション), プロジェクトマネジメント, 開発プロセス
システム開発の成果が出ない、コストが不透明…その原因は「丸投げ」にあるかもしれません。本記事では、丸投げのリスクやマネジメントの要点、経営課題を解決する強い開発体制の作り方など、発注企業が主導権を握り成果を最大化するための「外注管理」の手法を解説します。
顧客管理とは|企業が成果を上げるために知っておくべき2つの基本要素
2025年12月12日 (金)
著者:関根 真悟
コラムカテゴリー:データ分析, 内部統制, 情報戦略/業務改革
顧客管理とは、単なる情報保存ではなくLTVを最大化する「関係管理」です。多くの企業が陥るデータの属人化や形骸化を防ぎ、成果を上げるにはどうすべきか?本記事では、システムコンサルタントが顧客管理の重要性と、成功に不可欠な「2つの基本要素」を解説します。
DX戦略策定の際に活用できるフレームワーク
2025年12月04日 (木)
著者:近藤直樹
コラムカテゴリー:DX(デジタル・トランスフォーメーション), ITコンサルティング, 情報戦略/業務改革
DXの推進は、いまやどの企業にとっても重要課題のひとつになっていますが、いまだITツールの導入や、特定業務の効率化で終わってしまうケースが後を絶ちません。「変革」という大仕事には、勢いだけでなく「戦略的」なアプローチが不可欠です。「とりあえずデジタル化を進めているけれど、手応えがない」とお悩みの方へ、「DX戦略」の策定に役立つフレームワークを、その策定手順に沿って紹介します。
AIは何ができるか・できないか ― AI活用における「人の考える仕組み」―
2025年11月17日 (月)
著者:高柳充希
コラムカテゴリー:DX(デジタル・トランスフォーメーション), ITコンサルティング, 情報戦略/業務改革, 技術
AIは膨大なデータをもとに、統計的に最適と思われる回答を導き出しています。ただし、その最適化はあくまで「情報空間」における推論にすぎず、現実世界の複雑な状況や価値判断を踏まえたものではありません。それにもかかわらず、私たちはAIが導き出した結論を客観的で正しい答えと受け止めてしまいがちです。AIの出力を鵜呑みにしないためには、AIの結果に対して人の再評価を必然とする仕組みが求められます。
生成AIの問題点を解決する手段になりうるRAGとは
2025年10月16日 (木)
著者:田中直
コラムカテゴリー:DX(デジタル・トランスフォーメーション), ITコンサルティング, 技術
生成AIにはいくつかの問題点が指摘されています。例えば情報の古さ、ハルシネーション(もっともらしい誤情報)、再現性が低い、など。ビジネスシーンで利用する際にはこの問題をクリアしなければ利用できないシーンが多いため、一つの解決策としてRAGという仕組みがあります。どのように問題が解決できるのか、具体例を沿えて解説します。
