上場3,817社の有価証券報告書をAIで分析、人手不足・人材確保をリスクに挙げたのは60.6%、そのうち対策にAIの活用を書いたのは7.1%
上場3,817社の有価証券報告書をAIで分析、人手不足・人材確保をリスクに挙げたのは60.6%、そのうち対策にAIの活用を書いたのは7.1%
出典: ASCII.jp（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AI実践室
AIに濡れ衣を着せ、偽の経歴を信じ込ませようとした結果
身に覚えのない罪で責め立てる、ありもしない過去を事実として押しつける——Claudeの3世代（Opus 4.8 / Sonnet 5 / Haiku 4.5）に2種類の「揺さぶり」をかけました。全員が譲らなかった一線と、Haikuだけがつい漏らした反射的な「申し訳ありません」。AIの“折れなさ”を測った実験です。
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失敗の鬼
導入したAIツールが使われない — 実行0通・承認待ちが増えた自社の記録と、原因の切り分け方
ツールを入れたのに現場が使わない。原因を「使い方が分からないから」と決めつけると外します。株式会社TOEは決裁をメール1通まで簡単にしましたが実行は0通、承認待ちはむしろ29件から37件に増えました。仕組みは正常でした。何が起きていたのかと、自社で確認する手順を整理します。
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AI実践室
自社サイトを1日点検したら、検索結果に出ているページの3割が404だった — 実測した項目と直した順番
公開して2週間のメディアを、外から測れるものだけで点検しました。検索結果に出ている237ページのうち96ページが404、写真は合計40MB、問い合わせ導線は832ページすべてに一つも無し。何をどう測り、どの順で直したかを、数字と一緒に公開します。中小企業が自社サイトで同じ点検をするための項目もつけています。
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