MONOist編集部が実施した「製造業のAIエージェント活用実態調査2026」の概要が公開された。製造業においてAIエージェントの導入・活用がどこまで進んでいるのか、現場の実態と課題感を把握したい読者に向け、調査結果のポイントを整理する。

生成AIの業務利用が当たり前となった今、企業はビジネス価値の創出と「シャドーAI」などのリスク管理を同時に求められている。「AI-Native Company」への転換を宣言したメルカリの取り組みから、AIガバナンス策定の実践的ヒントを探る。

「AI を入れたのに全然使われない」「思ったより効果が出ない」——そんな声、最近よく聞きませんか。実は生成AI導入の失敗には、よく似たパターンがあるんです。今回はその10のパターンと、失敗を防ぐためのポイントをわかりやすくお伝えします。

経営層から生成AI全社展開を命じられた推進担当者にとって、情報漏洩・著作権侵害・誤情報拡散といったリスクの全体像を事前に把握しておくことは、導入後のトラブルを未然に防ぐ上で不可欠な準備と考えられる。本稿では、主要リスクの構造と対策の方向性を論点ごとに整理する。