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AIを使いこなす鍵はプロンプトより「言語化」 — 自分で説明できない仕事は、AIにも人にも頼めない
AIの答えが期待外れなとき、原因はプロンプトの書き方より前にあります。何が欲しいかを自分の言葉で説明できていない仕事は、AIにも人にも頼めません。人に頼むときと同じ「言語化」の考え方と、社内で実践する手順を整理します。
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同じAIでも、無料と有料では別物です — 最上位モデルに触れずにAI導入を判断してはいけない理由
「AIを試したが期待外れだった」という声の多くは無料版の体験です。同じ名前のAIでも無料と有料では使えるモデル・回数・機能が違います。最上位モデルに触れずにAIの限界を判断する危うさと、社内で試す手順を整理します。
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見積もりAIの「おすすめ」は会社によって違う — 3つの方式の選び方
見積もりAIを探すとツール比較の記事が多く出ますが、おすすめは会社の見積もり業務の型で決まります。汎用生成AI・業種向けツール・自社データで作るAIの3方式を、向いている会社・できること・注意点で整理します。
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社員40名・情シス不在のとき、最初に手をつける3つ
情シス担当がいない従業員10〜50名の会社が、最初にやるべきことは3つだけ。アカウントの棚卸し、窓口の一本化、基本セキュリティの3点。やらなくていいことと、自社でやるか外に任せるかの判断基準もまとめました。
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コーポレートサイトを「営業装置」に作り替えた話 — AIに読まれるサイトへ
alva.companyをNotion+WraptasからAstro+Notion API+Vercelへ移行しました。AIに読まれる設計(llms.txt・構造化データ)、「自分のAIに聞く」ボタン、Notionのままの更新運用まで、リニューアルの狙いと構成を公開します。