「社内の資料を全部読ませれば、AIは賢くなる」。その常識が、いま覆されています。文脈を足すほど精度が落ちる「コンテキスト・ロット」とは何か。18モデルの実証データと、経営が取るべき一手を解説します。
AIエージェントは、自信満々に間違った回答を生成することがあります。正確なデータ分析を行うため、なぜ検証済みのデータセットやAIスキル、Tableau MCPが必要なのかを、社内の実践例とともに解説します。
作った本人も忘れたAIエージェントが、権限を持ったまま社内で動き続ける──。これが「野良AIエージェント」です。「シャドーAI」との決定的な違い、3つのリスク、そして野良化させない設計を解説します。
Salesforceの各プロダクト・サービス、職種の特徴をセールスフォース・ジャパンの専門家にわかりやすく説明してもらう「教えて！エキスパート」。第4回は、プロダクトマネージャー（PM）の真野知子が、あまり馴染みがないPMという職種を解説します。
連載「Salesforce in Public Sector」の第3回は、2025年12月から2026年3月にかけて開催されたデジタル庁主催の「法令×デジタルハッカソン」へ参加した体験談とハッカソンで活用した「Slack」を紹介します
コンテキストエンジニアリングとは、AIが応答を生成する際に参照する情報環境そのものを設計・管理する技術です。AIに「何を、どの順で、どれだけ渡すか」という設計こそが出力の質を決めます。
「AIエージェント」を名乗る製品の多くは、従来のチャットボットやRPAの看板を塗り替えただけーー。ガートナーはこれを「エージェント・ウォッシング」と名づけました。本物と偽物の境界と、経営者が投げるべき4つの問いを解説します。
日本企業のCIO・ITリーダー277人への調査で判明した「AI ROI証明」の最大課題と、業務再設計・人材再配置・スキル習得・再調整の4ステップ解決策を徹底解説。Salesforce自社における実践事例を交えて紹介します。
