新規事業づくり・GTM・FDE・生成AIにまつわる知見を発信しています。
社内規程やマニュアルに基づいて答えるAIを作る技術「RAG」。仕組み・できること・限界を、専門知識なしで分かるように解説します。
受注後の初期支援（オンボーディング）が、継続率と拡大の分かれ道。BtoBサービスのための実践的な設計手順を解説します。
属人Excelの限界と、大げさなシステム投資なしで「データが繋がる」状態を作る現実的なステップを解説します。
生成AIを社内で安全に使うために決めるべきルールを、チェックリスト形式で解説。禁止一辺倒でも野放しでもない、現実的なガイドラインの作り方です。
AIへの投資は回収できるのか。経営判断のための費用対効果の考え方を、削減価値・成長価値・資産価値の3つのものさしで整理します。
AI研修をやったのに現場が変わらない——その原因は受講者ではなく研修設計にあります。成果につながるAI研修の5原則を解説します。
AI導入は何から始めるべきか。業務の棚卸しからツール選定、社内ルール、定着まで、8つのステップで進め方を体系的に解説します。
話題のFDE（Forward Deployed Engineer）は、SEや受託開発エンジニアと何が違うのか。役割・評価・働き方の違いを図解付きで整理します。
FDE（Forward Deployed Engineer）は実際にどう働くのか。現場入りから内製化支援まで、プロジェクトの流れを6フェーズに分けて具体的に解説します。
FDE型支援は何に効いて、何には向かないのか。発注する企業の視点から、活用シーン・体制・費用対効果の考え方を整理します。
注目職種FDE（Forward Deployed Engineer）になるには何が必要か。求められる4つのスキルと、SE・Webエンジニア・コンサルからの現実的なキャリアパスを解説します。
FDE（Forward Deployed Engineer）はなぜ急速に広がっているのか。Palantirでの誕生から、AI企業の標準職種になるまでの流れと構造的な理由を解説します。
追客メール、リスト作成、議事録、提案書──営業業務のどこまでAIで自動化できるのか。現場で実証済みの5ステップで解説します。
PoC（実証実験）が本番運用に進まない「PoC止まり」。原因は技術ではなく進め方にあります。7つの実践ポイントを解説します。
システム開発・AI活用の内製化はなぜ必要か。メリット・デメリットから、外注依存を抜け出す現実的なロードマップまで解説します。
GTM（Go-To-Market）戦略の基本を、専門用語をかみ砕いて解説。立ち上げの5ステップと、日本企業が陥りがちな罠を紹介します。
AI導入やDXの相談先はコンサル、SIer、伴走型支援など様々。それぞれの得意・不得意と、自社に合うパートナーの見極め方を解説します。
生成AIによる業務自動化は大企業だけのものではありません。海外の中小企業の活用事例と、費用対効果の高い「最初の3つの業務」を解説します。
自律的に業務をこなすAIエージェント。海外企業の導入実例から、成果を出す企業と迷走する企業の違いを整理します。
「作って終わり」ではなく「売れるところまで」。米国で急増するGTM（Go-To-Market）エンジニアの役割と、日本企業への示唆を解説します。
米国のAI企業で急増する「Forward Deployed Engineer（FDE）」。顧客の現場に入り込んで作り切るこの働き方から、日本企業が学べることを整理します。
DXは大規模なシステム刷新から始める必要はありません。1つの業務から小さく始めて確実に成果を出す、現実的な進め方を5ステップで解説します。
生成AIの導入は「流行だから」ではなく、構造的な理由があります。企業が今始めるべき3つの理由と、失敗しない始め方を解説します。
