経営者の隣のAIエンジニア by CEO HOUR

現役AI推進部長が経営者の言葉に翻訳するポッドキャスト「経営者の隣のAIエンジニア」、パーソナリティは杉田です。今回は、AIを本気で業務に組み込むうえで避けて通れないコンテキスト整備と、その鍵を握るRAG（Retrieval-Augmented Generation）について、経営者目線で噛み砕いて解説します。チャットに「〇〇してください」と打つだけのAI活用はもう卒業。差を生むのは「何を渡すか」です。

今回のトピック

AI活用の差を生む「コンテキスト」 — コンテキスト長とは何か、なぜ「量より意味」で渡すことが本質なのかを整理します。

「わかってるな」と感じるAIの正体 — 自社ドメイン知識・社内ルール・顧客情報をどう食わせるか。労務問い合わせを例に具体化。

RAGという必修キーワード — Retrieval-Augmented Generationの仕組みと、経営者がいま押さえるべき概念レベルの理解。

RAG導入の8割はデータ整備 — 散らばったナレッジ・暗黙知をどう「AIに渡せる状態」にするか。

業務SaaS選定は経営判断 — Slack・Google Drive・Notionの中で、2026年5月時点でNotionを推す理由とロードマップ観点。

こんな方におすすめ

自社のAI活用を一段引き上げたい経営者 / 社内AI推進・DX担当者 / ナレッジマネジメントを見直したい情シス・社内SE

キーワード

AI活用 / コンテキスト / RAG / Retrieval-Augmented Generation / 社内ナレッジ / データ整備 / Notion / 業務SaaS / 経営者 / AI推進 / DX / 生成AI

ChatGPTを配って終わり、になっていませんか？

「どのモデルを使うか」「どのエージェント・フレームワークを使うか」の議論ばかり先行する現状に、Turing Postの記事「AI Workflow Patterns: The Real Unit of AI Adoption in 2026」を題材にアンチテーゼを投げかけます。AI推進の本当の第一歩は、自社業務をワークフローとして捉え直し、ROIが高い領域から自動化することです。

今回のトピック

AIネイティブ企業はまだ存在しない — モデル・エージェント論争の前に、業務をワークフローとして整理することが本丸

ワークフローとパイプラインの違い — 人間の判断が入るのがワークフロー、機械的に処理できるのがパイプライン

まず自動化すべき4条件 — 頻度が高い／リバーシブル／検証可能／例外率が低い、を満たすROIの高い業務から着手

「まずやってみる」が組織を育てる — AIがどこまで業務を代替できるかを肌で体感することが、AI導入の本当のリターン

非公式プロセスを掘り起こせ — 社内に山のようにある「人間が泥臭く判断・例外処理してきた業務」こそ、ワークフロー化の宝庫

こんな方におすすめ

AI推進を任された経営者・役員 / 情報システム部門・DX推進担当者 / 現場業務を自動化したいマネージャー

キーワード

AI推進 / 業務ワークフロー / DX / AI導入 / 自動化 / ChatGPT活用 / 経営判断 / ROI / Turing Post / AIネイティブ企業

「AI推進はある程度まではボトムアップで進むが、一定のラインを超えるとトップダウンでないと進まない」

今回は、組織にAIを根付かせるために経営者が取るべき"経営アクション"について話します。多くの従業員はすでにChatGPTやGeminiに触れているのに、なぜ組織レベルのAI活用は加速しないのか。その壁を越えるための具体的な打ち手を解説します。

今回のトピック

従業員が抱える2つの迷い — AIアウトプットが現場で使えるレベルになるまでの時間、スキルを上げる場所と時間がない悪循環

経営者が取るべき経営アクション — 大義名分とロードマップ。仕組み化の時間を公式に認め、年間計画を宣言する

ツール導入のハードルを下げる投資判断 — 1〜2週間で撤回OKを許容し、進化の早いAIツールに柔軟に対応する組織設計

従業員3レイヤー戦略 — 一般層・リテラシー高め層・AIチャンピオンに分けて伝播させる組織内浸透の方法論

AIチャンピオンの擁立と経営者の率先垂範 — チャンピオン不在なら経営者自らがなる。秘密道具化したAI活用をパブリックな場に引き出す重要性

こんな方におすすめ

AI導入を本気で進めたい経営者・役員 / 現場でAI推進を任されているマネージャー / 社内のAI活用が頭打ちと感じている推進担当者

キーワード

AI推進 / 経営アクション / トップダウン / 組織変革 / AIチャンピオン / DX / ChatGPT / 生成AI / 経営戦略 / ロードマップ / 業務自動化 / 仕組み化 / リーダーシップ

「あなたの会社の競合が、同じ従業員数なのに裏で1,000時間のAIを稼働させていたら――？」

2026年、AIエージェントはもはやバズワードではなく実戦投入のフェーズに入りました。でも「うちはまだ早い」と思っていませんか？ 今回は現役AI推進部長の杉田が、AIエージェントの仕組みをGoogleスライド作成の具体例で噛み砕き、さらに経営者が気づきにくい"見えない機会損失"の正体に迫ります。

今回のトピック

AIエージェント入門 ―― 「ツールが使える生成AI」。ウェブ検索、メール送信、スライド作成…人間が使うツールをAIが自律的に操る世界を分かりやすく解説します。

APIと権限とチェック機構 ―― エージェントが実際にスライドを作る裏側の仕組み。代理権限・APIリクエスト・自己レビューのループがなぜ重要なのかを紐解きます。

見えない機会損失 ―― 従業員10人×週40時間＝400時間。でも競合は裏でAIをさらに1,000時間回しているかもしれない。従来の「人間ベース」の生産性計算では測れない差が、静かに広がっています。

今日からできるアクション ―― AI利用状況の可視化、評価制度への組み込み、社内の吸収力が高い人材の抜擢。「ゆっくり導入」では間に合わない理由と、具体的な一歩を提案します。

こんな方におすすめ

AIエージェントの実態をまだ掴めていない経営者・役員の方 / 自社のAI活用が競合に比べて遅れていないか不安な方 / 組織のAI導入を加速させたいマネジメント層・推進担当者

キーワード

AIエージェント / 機会損失 / 経営戦略 / AI導入 / 生産性革命 / LLM / API / チェック機構 / 組織変革 / AI利用可視化