自治体がスマート農業でRTKを活用するには？ “使われる” 農業DX基盤を考える
スマート農業を推進する上で、高精度測位技術であるRTK基盤の整備が注目されています。本記事では、自治体がRTK基盤整備を行う意義、 導入時に直面しやすい課題や押さえておきたいリスク、活用事例を紹介します。
取適法における特定運送委託とは？適用対象、附帯作業と運送の線引き方法、運用ポイントを解説
2026年1月施行の「中小受託取引適正化法（取適法）」により、荷主による「特定運送委託」も規制対象となりました。附帯作業を依頼する場合は作業内容・費用負担を明確にしておくことが重要です。本記事では、特定運送委託の定義や適用範囲、附帯作業との線引き、発注書・記録保存のポイントと、工場ゲートにおける記録運用の実務を解説します。
製造業の技術継承にAIは有効？ベテランの暗黙知やナレッジをAIで競争力に変える方法を解説
製造業ではベテランの経験や判断に依存する業務が多く、知見やノウハウが暗黙知となりやすい点が課題です。こうした中でAIによるナレッジ共有が注目されています。本記事では、製造業で技術継承が難しいとされる理由とAI活用の意義、導入時のポイントを解説します。
改正物流効率化法で“特定荷主”はどう変わる？──義務化された実務と今すぐ着手すべき対策
2025年4月に「改正物流効率化法（新物効法）」により、2025年4月から全ての荷主・物流事業者に物流効率化に関する努力義務（判断基準）が適用されました。さらに2026年4月からは、一定規模以上の特定荷主に対し、届出・中長期計画・定期報告などの対応が法定義務としてが施行され、一定規模以上の「特定荷主」には法的な改善義務が課されます。本記事では、改正物流効率化法における特定荷主の指定基準や義務内容、取り組みのポイントを解説します。
構内PHSを使い続ける病院が抱える「見えないリスク」とは？── PHS後継としてsXGPが注目される理由
公衆PHSが終了し、医療現場は通信インフラの更新に迫られています。構内PHSを使い続ける病院が抱える見えないリスクを整理して、sXGPのメリットを解説します。
UAV（ドローン）写真測量の課題とは？フォトグラメトリの限界と対策、RTK基準局の役割
UAV（ドローン）写真測量は、地形測量や土量計算、工事進捗管理を効率化できる手法として広く活用されています。一方で、撮影位置の誤差により3Dモデルの精度が安定しにくい課題もあります。本記事では、UAV（ドローン）写真測量の課題と、業務で活用できる3Dモデル生成を支えるRTKソリューションの役割を解説します。
生成AIとAIエージェントの違いとは？仕組みと企業での活用例まで解説
生成AIの業務活用が定着しつつある一方で、AIエージェントという言葉を耳にする機会が増えたのではないでしょうか。 JUAS（日本情報システム・ユーザー協会）が公表した企業IT動向調査2026の速報では、AIエージェントを検討中と回答した企業が31.2%に達し、調査対象となった新規テクノロジーの中でもっとも高い検討率となっています。 参考：企業IT動向調査2026 プレスリリース第2弾｜JUAS ただし、現場では生成AIとAIエージェントの違いが曖昧なまま導入議論が進むケースも見られ、期待と実態のギャップが課題になりつつあります。本記事では、生成AIとAIエージェントの違いを整理したうえで、AIエージェントの仕組みと特徴、企業での具体的な活用シーン、国内市場の動向、導入時に押さえておきたいポイントを解説します。
生成AIで業務効率化する方法は？できる業務・できない業務と企業事例を解説
生成AIを業務に導入する企業が増えていますが、実際の削減効果はどの程度見込めるものなのでしょうか。パナソニック コネクトは、自社特化型の生成AIアシスタントを国内約12,400人の社員に展開し、2024年の1年間で年間44.8万時間の労働時間削減を達成したと発表しています。 総務省の令和7年版 情報通信白書では、日本企業の業務での生成AI利用率が55.2%に達し、活用方針を策定済みの企業は49.7%まで広がったと整理されています。 一方、業務での利用率は米国90.6%、ドイツ90.3%、中国95.8%と比較すると依然として開きがあり、導入から実務成果への接続に課題を抱える企業が多いのが実態です。 本記事では、生成AIで業務効率化する具体的な方法、自動化に向く業務とそうでない業務の境界、国内企業の導入事例、効果を引き出す3つのポイントを解説します。
工場のWi-Fi干渉の原因と対策は？Wi-Fi・ローカル5G・sXGPを比較
工場で発生するWi-Fi通信トラブルの多くは、電波干渉が原因です。本記事では工場無線の主要3方式（Wi-Fi／ローカル5G／sXGP）を比較表付きで整理しながら、コスト・免許・安定性・移動体運用などの観点から最適解を解説。工場でsXGPが採用されやすい理由についても紹介します。
生成AIを社内導入する目的とは？企業が直面する課題と成功のポイント
生成AIを導入する企業が急速に増えています。JUAS（日本情報システム・ユーザー協会）の「企業IT動向調査2025」によると、言語系生成AIの導入企業は41.2%に達し、前年度から14.3ポイント伸びました。 導入企業の73.2%が何らかの効果を実感しているものの、「期待を大きく超える効果があった」と回答した企業は4.0%にとどまっています。（参考：企業IT動向調査2025 プレスリリース｜JUAS） つまり、生成AIは「導入して終わり」ではなく、目的の設定、業務フローへの組み込み、社内ルールの整備まで含めて設計しなければ効果は限定的です。 本記事では、生成AIの社内導入で企業が掲げる主な目的、導入時に直面しやすい課題、成果につなげるための技術面・制度面のポイントを解説します。
生成AIのセキュリティ対策とは？情報漏洩の原因と企業が取るべき対応策
生成AIを業務に活用する企業が増える一方で、セキュリティへの懸念は依然として導入の最大の障壁です。総務省「令和6年版 情報通信白書」の企業アンケートでは、生成AIの活用に伴う課題・懸念を挙げた企業が7割を超えています。（参考：令和6年版 情報通信白書｜総務省） IPAの調査でも、生成AI利用者の約60%がセキュリティ上の脅威を認識している一方、正式なルールを整備している企業は20%未満にとどまっています。「リスクはわかっているが、対策が追いついていない」というのが多くの企業の実情です。（参考：AI利用時のセキュリティ脅威・リスク調査報告書｜IPA） 本記事では、生成AIの利用で懸念されるセキュリティリスク、情報漏洩が起こる原因、情報を入力してよいケースとダメなケースの判断基準、企業が実施すべき対策を解説します。
サプライチェーン強化に向けたセキュリティ対策評価制度とは？企業が直面する課題と、いま必要な対策をわかりやすく整理
サプライチェーン起点のサイバー攻撃は事業継続に直結する重大リスクであり、セキュリティ対策は重要な経営課題です。経済産業省が検討する「サプライチェーン強化に向けたセキュリティ対策評価制度」は、2026年下期に一部運用開始が予定されており、企業には早期対応が求められます。本記事では、同制度の概要や評価項目、対応時の課題と取るべき対策を解説します。