業種別レポート生成AI
【業種別】保険代理店 — 規制の厳しさをAI標準化の追い風にする
保険募集では、顧客意向の把握、比較・推奨理由の説明、記録保存など、守るべき型が明文化されています。生成AIで説明の抜けを事前点検し、募集人ごとの品質差を縮める着手順を示します。
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- 服部 淳
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REPORTS / PRIMARY SOURCES
生成AI業界レポート
統計データ・論文・業界の現場構造を一次情報として、生成AIとの付き合い方をコンサルタント視点で分析します。すべてのレポートで出典を明示しています。
- 論文レポートAIエージェント
AIエージェントは実際「何に」使われているのか — 17.7万MCPツールの実証分析が示す「語られる未来」と「作られている現在」
AIエージェントは営業も人事も変えると語られますが、公開MCPツールの実測データは別の姿を示します。17万7,436件を分析した英AIセキュリティ研究所の論文をもとに、公開ツールの67%がソフトウェア開発向けという現在地と、環境を直接変更する「アクション型」へのシフトを読み解き、自社のエージェント導入領域の選び方に落とし込みます。
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- 岡崎 太
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- 業種別レポート生成AI
【業種別】中堅製造業 — 段取りの継承をRAGで前倒しする
図面、作業標準書、不具合報告書など、製造現場にすでにある文書をRAGで検索可能にし、段取り替え直後の異常対応を次世代へ渡すための着手順を示します。
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- 服部 淳
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- 論文レポート生成AI
自己申告とRCTはなぜずれるのか — METR調査の「価値1.4〜2倍」と熟練OSS開発者の「完了時間19%増」
METRの349名調査では、AIツールによる仕事の価値変化は自己申告で中央値1.4〜2倍。しかしMETR自身が「この数字には懐疑的になる理由がある」と注記しています。同じMETRのRCTでは、経験豊富なOSS開発者はAI利用で19%遅くなったのに「20%速くなった」と体感していました。体感と実測の乖離という研究の系譜を追い、体感ROIだけで意思決定する危うさと実測の設計方法に着地させます。
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- 岡崎 太
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- データレポート生成AI
生成AIの職能差とAIエージェントの用途別ROI — 主要3社の調査から導入順序を設計する
BCG調査では2026年のAI投資の3割超がエージェント領域へ向かう計画です。一方、Deloitteの生成AI施策全般の職能別ROIと、Google Cloudのエージェント用途別ROIには差があります。調査対象を混同せず、「どの業務から入れるか」という導入順序の設計軸を一次データから整理します。
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- 岡崎 太
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- 業種別レポート生成AI
【業種別】住宅リフォーム — 現調から提案書まで「即日」を目指す検証設計
住宅リフォームの現調記録を構造化し、生成AIで提案骨子を当日中に作れるかを検証します。人が数量・価格・施工可否を確認する着手順と評価指標を示します。
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- 服部 淳
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- 業種別レポート生成AI
【業種別】旅館・ホテル — 少人数運営で「接客総量」を増やす
宿泊需要が伸びても、人を増やせなければ売上機会は取り切れません。予約前後の定型問い合わせを生成AIで受け、従業員を提案と対面接客へ戻すための着手順を示します。
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- 服部 淳
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- 論文レポート生成AI
「生成AI導入の95%はP&L効果なし」をどう読むか — MIT NANDAレポートの定義・調査の限界・残り5%の構造
「生成AI導入の95%は測定可能なP&L効果を生んでいない」——2025年夏に世界中で引用されたMIT Project NANDAのレポートを、原典に当たって検証します。95%が何の95%なのか、調査の母集団と「成功」の定義、レポート自身が明記する調査の限界を整理し、センセーショナルな数字に出会ったときの判断軸と「残り5%は何が違うのか」の構造分析に着地します。
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- 岡崎 太
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- 業種別レポート生成AI
【業種別】自動車ディーラー — トップセールスの商談を「教材」に変える
自動車ディーラーには、来店・試乗・見積だけでなく、車検や点検を通じた長い顧客接点があります。商談ログを生成AIで教材化し、入庫促進から代替提案までを組織の型に変える着手順を示します。
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- 服部 淳
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- データレポート生成AI
競争軸は「導入」から「効果創出」へ — PwC 6カ国比較に見る日本の現在地
PwCの6カ国比較調査によると、日本企業の生成AI活用・推進度は87%まで上昇し、主要国は87〜93%に収れんしました。この指標ではもう差がつかない一方、「期待を大きく上回る効果」を創出した企業は日本9%に対し米国38%。導入の次に問われる「効果創出」と「成果還元」の構造を一次データから読み解きます。
- 分析
- 岡崎 太
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- データレポート生成AI
生成AI活用企業の業務効果86.7%とAIで「増収もコスト削減もない」56%はなぜ両立するのか — 効果測定の3レイヤー
帝国データバンクでは生成AI活用企業の86.7%が「業務への効果あり」と回答する一方、PwCのAI全般に関する設問では56%が増収もコスト削減も実現していないと回答しました。技術範囲も異なる2つの数字を調査設計から分解し、効果を混同しない3レイヤーの見方を示します。
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- 岡崎 太
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- データレポート生成AI
日本企業の生成AI導入率は34%か、87%か — 主要5調査の乖離から読む「二極化」の実態
日本企業の生成AI導入率は、帝国データバンクの34.5%からPwCの87%まで、調査によって大きく開きがあります。主要5調査の母集団・設問定義を分解して乖離の正体を特定し、その裏で進む大企業と中小企業の二極化を一次データに基づいて分析します。
- 分析
- 岡崎 太
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