Takayuki Sase

ChatGPTを会社で使う前に確認しておきたいことを、無料PDFにまとめました。 ▼無料チェックリストPDF utage-system.com/p/EYl8eoe0oIf3 ・どの業務で使うのか ・誰がAIの出力を確認するのか ・入力してはいけない情報は何か ・どこまで自動化するのか ・最終判断は誰が行うのか AIは、便利ツールとして入れるだけでは定着しません。 業務の流れ、情報管理、判断の仕組みにどう組み込むかが重要です。

「SCS評価制度は大企業向けでしょ」 半分、正しいです。 でも、もう半分も整理しておいた方がいい。 制度の本質は製品を入れることではなく、 「自社の管理状態を取引先に説明できること」。 発注側が受注側にセキュリティ確認をする場面は 実際に増えています。 聞かれたとき、答えられる状態か。 まず見るべきはここです。 #SCS評価制度 #中小企業 #セキュリティ

Fable止まったと思ったらAnthropicが米政府から止められたのか。。。👀💦 いや〜土日にこれは痛いなー、、、Anthropicがんばれ🙌 【Anthropicが米政府指令でFable 5 / Mythos 5の提供停止へ。AI時代の“安全性”と“政府介入”の境界線がかなり重いのでメモシェア👀】 ■ 1. 何が起きたか ▸ 米政府が安全保障上の権限を理由に、Fable 5 / Mythos 5へのアクセス停止を指令 ▸ 外国籍ユーザーだけでなく、外国籍のAnthropic社員も対象 ▸ 法令順守のため、結果的に全顧客への提供を急停止 ▸ 他のAnthropicモデルには影響なし ■ 2. 論点は「jailbreak」 ▸ 政府側の懸念は、Fable 5の安全制御を回避する手法がある可能性 ▸ Anthropicは、示された内容は限定的で、既知の軽微な脆弱性発見レベルだと説明 ▸ 同様の能力はGPT-5.5など他モデルでも一般に利用可能と主張 ■ 3. 本質的な争点 ▸ 完璧なjailbreak耐性は現時点では難しい ▸ だからAnthropicは「多層防御＋監視＋30日データ保持」でリスクを下げる設計を採用 ▸ ただし今回の基準を全業界に適用すると、新モデル公開そのものが止まる可能性がある AIの安全規制は必要。でも、透明で公平で技術的根拠に基づくプロセスがないと、イノベーションの速度と信頼の両方を失う。ここ、今後めちゃくちゃ重要になりそうです。 Statement on the US government directive to suspend access to Fable 5 and Mythos 5 \ Anthropic 　　URL: anthropic.com/news/fable-myt…

@kajikent あっ！そうなんですね。 昨日の夜まで使えてたのに今朝になったら使えなくなってたので、おかしいなと思ってました。 納得です。 自国ファーストもわからないではないですが、ちょっとやりすぎというか方向性が違っているような気がします。 早急に解除されることを望みます。

えええ… なんか急にFable 5使えなくなったなと思ったら「アメリカ人以外は使えなくする」ようにAnthropicが米国政府から命じられたと。 身近なAIモデルの利用に関して、ここまで自国ファーストなムーブを米国政府がするとは思わなんだ…

AIに文章を書かせている。 AIに要約させている。 AIに調べさせている。 それはまだ「道具を使っている」段階です。 本当の効率化は、 AIが業務を最後まで完遂して、 人間が確認するだけになったときに始まります。 「使う会社」と「回る会社」。 その差は、性能ではなく設計にあります。 #AI活用 #中小企業DX #業務設計

AIに何を任せるか、決めていますか。──業務を「作業」と「判断」に分けて考える｜Takayuki Sase @fb_ITconsultant note.com/takayuki_sase/…

「良いサービスなのに問い合わせが来ない」 その理由が変わりつつある。 以前はSEO対策。 今はAI検索対応。 AIは、整理されていない情報を補完しない。 サービス内容が曖昧、強みが言語化されていない—— この状態では、AI検索では「見えない会社」になる。 良い会社ほど、情報を整理する必要がある。 #AI検索 #中小企業DX #情報整理

@kandk_server__ ご連絡ありがとうございます。 フォローしました。 ご確認ください。

@firebear_sase ご連絡失礼いたします。 掲載のご相談のためDMを送らせていただきたく、フォローしていただくことは可能でしょうか。 何卒よろしくお願いいたします。

LP設計の「読者」が変わり始めている。 今まで：人間がLPを読み、判断する これから：AIがLPを読み、人間に提案する 読まれ方が変わるなら、書き方も変わる。 人間向けに最適化されたコピーと、 AIに正確に伝わる情報構造は、別物として考える必要がある。 #AI活用 #LP #コンテンツ設計

「問い合わせ対応、AIに任せてます」 その一言、どこまで任せてるか整理できてますか。 任せているのは「生成」なのか「判断」なのか「送信」なのか。 ここを分けて設計していないと、 誰も確認していない回答が、 顧客に届く状態になります。 AI化で信用を失うのは、誤回答じゃない。 確認する人を決めていないことです。 返信を作る仕事と、返信を送る責任は別物。 #AI活用 #業務設計 #責任設計

「AI担当者を置いた」 でも、何も変わらなかった。 よくある話です。 AI担当者は"使う人"。 会社に必要なのは"決める人"だから。 ・入力してよい情報の範囲を誰が決めるか ・AIの出力を誰が確認するか ・最終責任を誰が持つか ここが決まらないまま、 便利な人だけが先に進む。 AI活用は、ツール導入ではなく責任設計です。 #AI活用 #中小企業DX #業務設計

操作を教えても、業務は変わらない。 「AI研修をやりました」と言える会社は増えた。 でも「業務が変わりました」と言える会社は少ない。 研修が悪いのではなく、目的が違う。 教えているのは「使い方」。 本当に必要なのは「どの業務をAIで変えるか」という設計力。 AI時代の研修は、 操作研修から業務改善研修へ。 #AI活用 #AI人材育成 #中小企業DX

AIを導入したのに成果が出ない。その原因は「AI」ではないかもしれません。｜Takayuki Sase @fb_ITconsultant note.com/takayuki_sase/…

管理職の仕事が変わった。 【以前】 ・部下の進捗を管理する ・確認・承認する 【今】 ・AIに何を任せるかを設計する ・AIの出力を誰が確認するかを決める ・責任の所在を整える 部下だけを見ていると、業務の半分が見えていない。 #AI活用 #管理職 #業務設計

@YorubeA70903 コメントありがとうございます。 日々AIを使っていて、その賢さに驚くばかりです。 でも時折おかしな回答だったり、トンチンカンな事言いだしたりするので、人間の確認と判断、承認はとても重要だなと思います。 お互い上手にAIを使いながら生産性を上げていきましょう。

@firebear_sase AI=ドラフト、人間=最終判断という線引き、本質だと思います。建築の図面チェックでも、AI出力をそのまま通すか確認フローを挟むかで事故率が変わります。ツールの精度より、承認のどこに人を置くかの設計が効くという指摘に同感です。

AIを「導入した会社」と「活用できている会社」の差は ツールの性能じゃない。 ❌ AIが出した内容をそのまま使う ⭕ AI=ドラフト、人間=最終判断 問題はAIの精度ではなく、 確認と承認のフローが設計されているかどうかです。 社員を採用したら管理が必要なように、 AIに働かせるなら、管理ルールも必要です。 #AI活用 #AIガバナンス #中小企業DX

「AIを使える社員が増えた」 という声をよく聞く。 でも、次の問いに答えられるかが大事だと思う。 ・どの業務をAIに任せるか ・どこで人間が確認するか ・最終判断は誰がするか 「使える」と「渡せる」は別物だ。 今、会社に必要なのは後者を設計できる人材だ。 #AI活用 #業務設計 #中小企業DX

AIを入れても差がつかない会社と、 差がつく会社の構造的な違い。 ❌ ツールを入れて、作業を速くする ⭕ 任せる範囲を決めて、業務を設計する 問題はツールの性能ではありません。 設計者がいるかどうかです。 AIが作業を担うほど、 「何を・どこまで・誰が確認する」を整理できる人の価値が上がります。 #AI活用 #中小企業DX #業務設計

【AI導入で失敗する会社の本当の理由】 AI導入がうまくいかない会社には共通点があります。 それは「AI」ではなく「業務設計」に問題があること。 ▼よくある失敗パターン ・業務フローが整理されていない ・誰が何をするか曖昧 ・紙とデジタルが混在 ・属人化が放置 AIは魔法の杖じゃない。まず業務を整理しよう。 #DX推進 #業務効率化 #AI導入

「AIが怖い」という声をよく聞く。 でも実務で本当に怖いのは、 AIそのものじゃない。 誰が何を許可しているか、 誰も把握していない状態の方が怖い。 決めるべきは3つ。 ・何を入力してよいか ・誰が確認するか ・最終責任は誰が持つか これが決まらないまま 現場だけが先に進む。 それが、本当のリスクの構造です。 #AI活用 #中小企業DX #ガバナンス

AIを入れても差がつかない会社と、 差がつく会社の構造的な違い。 ❌ ツールを入れて、作業を速くする ⭕ 任せる範囲を決めて、業務を設計する 問題はツールの性能ではありません。 設計者がいるかどうかです。 AIが作業を担うほど、 「何を・どこまで・誰が確認する」を整理できる人の価値が上がります。 #AI活用 #中小企業DX #業務設計