失敗

AI導入の失敗事例 — 失敗の鬼

AI導入・自動化で実際に起きた失敗。うまくいかなかったことも公開する。

AI導入で当社が実際にやらかした12件 — 失敗が起きた7か所と、先に決めておけば防げたこと

AIの失敗事例は他社の話として語られがちですが、この記事は全部自分の話です。株式会社TOEがAI開発とAI活用支援を事業としながら、自社で実際に起こした12件（553件中414件の処理失敗、21本中20本に誤り、実行0通、3日間の停止に気づかず、自社のAI認知スコア10点）を7か所に分類し、先に決めておけば防げたことを整理しました。

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AI自動化は「エラーを出さずに止まる」— 自社で見つけた12件の実測と、発注時に決めておくこと

自動化はエラーを出して止まるとは限りません。処理は最後まで走り、ログにも完了と出て、数字が増えないことだけが唯一の兆候になります。株式会社TOEが自社で見つけた12件（発火率91%抜け、実行0通、翻訳が7%で停滞など）を型に整理し、発注時に契約で決めておくことをまとめました。

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AIが書いた文章の嘘の見つけ方 — 24本中23本が実在しない出典だった実測と、検証ツールが「0件」と報告し続けた理由

AIの誤りは誤字ではないので、読んだだけでは見抜けません。株式会社TOEは出典を確かめずに記事を作り、24本中23本が実在しない論文でした。さらに、それを防ぐために作った検証ツールが「実在しないもの0件」と報告し続け、実は確認できていたのは45件だけでした。検証を仕組みにするときの落とし穴を3つ挙げます。

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AI処理414件を失敗させた話 — モデルを指定しなかっただけで、75%が落ちた

自社メディアの記事要約を一括処理したところ、553件のうち414件が失敗しました。原因は「使うAIモデルを指定しなかった」こと。何が起き、どう仕組みに落としたかを、実際のコードとログで公開します。

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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検索対策を売る会社が自社を測ったら10点だった — 同名の別サービスに説明を持っていかれていた

自社サイトのAI可視性を測ったところ100点満点中10点、判定は「AIに認識されていません」でした。AIが根拠にしていたのは同じ名前の別サービスばかりで、当サイトは参照元に一つも入っていません。何が起きていたのか、調べて分かった原因と、その日のうちに直したことを実測値のまま公開します。

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AIに記事を108本書かせようとしたら、21本中20本に誤りがあった — 修正70箇所の内訳

当社がAIに記事の量産をさせ、完成した21本を全件検証した実測記録です。誤りが1つも無かったのは1本だけ、修正は70箇所を超えました。AIの間違い方には型があります。あなたの会社がAIにブログや提案書を書かせるとき、人間が何を確認すべきかまで書きました。

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自動化が3日間止まっていたのに、誰も気づかなかった — 「動かなかった通知」がない仕組みの怖さ

弊社で毎朝動いている経営ブリーフィングの自動生成が、開発ツールの更新をきっかけに3日間止まりました。エラー通知は一切来ず、気づいたのは人間です。頼りにしていた監査ログにも記録は残っていませんでした。自動化を業務に組み込む前に決めておくべき「止まったらどう気づくか」を、この失敗から書きます。

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メール1通で決裁できる仕組みを作ったのに、実行されたコマンドは0通だった

当社はiPhoneからメールを1通返すだけで社内決裁が通る仕組みを作りました。実行ログを開いたら、使われた形跡は0通。承認待ちは29件から37件に増えていました。仕組みは正常なのに使われない。「入れた＝定着した」ではないという失敗の記録です。

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AI翻訳で1,000件超を公開している自社メディアが、日→英だけは「載せない」と決めた理由

弊社の宇宙メディアUchUchUは、海外記事の英→日翻訳をAIで回しています。しかし日→英の翻訳だけは、品質が公開に耐えないと判断して載せるのをやめました。同じAIでも、方向が変わるだけで使えなくなる。AIの翻訳や文章を対外資料に使う前に何を確認すべきかを、自社の判断基準とあわせて書きました。

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経理は13本、マーケは1本 — 27本の自動化ジョブが教えてくれた「AIに任せてよい仕事」の見分け方

弊社の自動化ジョブは27本ありますが、内訳は経理13本に対してマーケはたった1本。しかも毎朝の定型集計には、あえてAIモデルを一切使っていません。この偏りと設計判断から見えてきた「AIに向く仕事・向かない仕事」の見分け方を、実際の数字だけで書きました。

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AIベンダーに依存して身動きが取れなくなる構造

2025年6月のChatGPT大規模障害と、企業幹部への調査データをもとに、特定のAIベンダーへの依存がなぜ業務停止リスクにつながるのかを整理します。

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