【DX定着の壁①】自治体の約8割がDXツールを「紙・電話」に戻した——失敗の本質はどこにあるか
2026年5月、rakumo株式会社が衝撃的な調査結果を発表した。庁内ツールを導入済みの自治体担当者115名に聞いたところ、78.3%がツール導入後に「以前のやり方への逆戻り」を経験しているというのだ。完全移行できたのはわずか16.5%。残りの8割超は、グループウェアやワークフロ…
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#業務改善
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2026年
Googleフォームの通知が届かない原因はDOM変更？問い合わせ対応で見えたGoogleプロダクト運用の怖さ
「ホームページの問い合わせフォームから送信したのですが、回答がないので電話しました」 この一言で、はじめて異変に気づきました。 問い合わせフォームはGoogleフォームで作成していました。送信先はGoogleスプレッドシートに連携しており、回答データ自体は問題なく保存されていまし…
AI業務効率化ツールは、もうレッドオーシャン：次に見るべき「価値が回収されない場所」
「この記事、めちゃくちゃわかる！」 京セラフィロソフィ 稲盛和夫 「同じ土俵で相撲を取らない」 導入：ツールを作るのが楽しかったのに、最近しんどい理由AIを使い始めた頃って、シンプルに楽しいんですよね。 プロンプトを工夫して「うわ、こんなツール作れた！」となって、つい誰かに言いた…
AIでツール開発するときは「そのツールは、誰が修正できる？」を考える。AIで開発したつもりが、AIにシステム開発を乗っ取られた
生成AIの普及によって、コードが書けなくてもアプリやシステムを作れる時代になった。 実際、GeminiやChatGPT、ClaudeのようなAIに指示を出せば、それらしいコードはすぐに出てくる。 しかし、ここに大きな落とし穴がある。 それは、自分が作りたいものを作っているつもりが…
DX人材に向いてる人・向いてない人の違いは、“こだわり”と“経験の幅”で決まる。「つまりDXは“正しい設計”より“動く形”が勝つ」
導入：DX人材って、結局「向き・不向き」あるの？「DX人材になれ」と言われても、正直ピンと来ない。 ITができる人？データが読める人？それともシステムを入れられる人？ でも現場で見ていると、DXで成果を出す人には共通点があります。逆に、仕事ができるのにDXになると急にハマらない人…
DX後に起きる社内変化：サイロ崩壊・意思決定高速化・仕事の再定義。DXを現場任せにしない：トップが率先してOSを更新するための視点
DXは「業務改善」ではなく「経営構造の再設計」であるDXと生成AIの導入は、もはやIT部門や現場主導の改善施策ではない。 2025〜2026年の企業事例が示しているのは、経営の意思決定構造そのものが変化しているという事実である。 変わったのはツールではない。 情報の流れ 判断のス…
Google AI Studioの大幅アップデートから観る「APIは便利」。でも企業の“責任”までは肩代わりしてくれない。
Google AI Studioが、また大きなアップデートを出した。 ・ファイルサイズ上限が5倍（1ファイル当たり、20MB→100MB） ・S3やGCSのデータを直接読み込み ・Batch APIでコスト50%削減 ・音声AIの多言語対応強化 正直、技術的にはかなり魅力的だ。 …
2025年
AIは「万能ルーター」ではない — 賢い処理ノードとして迎え入れる。「DX・AX論」最終章
Care Network Design for Ambient Care 第6章（最終章）これまでの章で、私たちはケアの現場を トランザクション（やり取りの単位） トラフィック（流れの量と波） ルーティング（経路の設計） 輻輳（特定ポイントでの詰まり） QoS（優先順位の設計） …
属人化とも言えるSPOFとしての「できる人」から、中核ノードとしてのチームへ「DX・AX論」第5章
Care Network Design for Ambient Care 第5章多くの現場で、こんな言葉を耳にします。 「あの人がいないと、現場が回らない」 「○○さんが全部分かっている」 「とりあえず困ったら、△△さんに聞けばいい」 一見、とても心強い言葉です。 しかしネットワ…
QoS（Quality of Service）のない職場は、すべてが「最優先」になってしまう。「DX・AX論」第４章
Care Network Design for Ambient Care 第4章 前の章では、 「人手が足りない」と感じる状況の中にも、 実は特定の場所での輻輳（ふくそう）が潜んでいること 帯域不足と輻輳を切り分けて考える大切さ を整理しました。 今章のテーマは、もうひとつの重要…