データレポート情報セキュリティ2026年夏の情報流出を『5つの欠陥パターン』で読み直す — 件数ランキングより先に見るべきもの2026年7〜9月に公表された個人情報流出・サイバー攻撃の事例7件を、各社の公表文と警察庁・個人情報保護委員会の一次資料だけで件数順に並べ、『どの欠陥パターンで起きたか』で読み直します。管理の隙、パッチ前侵入、アカウント奪取、サプライチェーン、保持データによる被害拡大の5つに整理し、人の教育で防げる範囲と、システム側で今日から検査できる範囲を切り分けます。分析岡崎 太公開日2026年10月7日出典数出典 12件
論文レポート生成AI人とAIを組ませると平均で「単独の強い方」に負ける — 106実験メタ分析が示す判断業務と生成業務の分岐人とAIを組み合わせれば、必ず良くなるとは限りません。MITの研究者が106実験・370の効果量を統合した結果、人とAIの組み合わせは人単独よりは優れる一方、人単独とAI単独のうち良い方には平均で劣りました。判断業務と生成業務で結果が分かれる理由を整理し、任せ方の原則に落とします。分析岡崎 太公開日2026年10月6日出典数出典 3件
論文レポート生成AIAI付きの1人はチーム1組に届くか — P&G 776名フィールド実験「Cybernetic Teammate」要旨でP&Gの社員776名と報告された実験を、個人とチーム、AIの有無の4条件で読み解きます。AIを使った個人の成果物は、AIなしの2人チームと同程度の品質でした。一方、上位10%の解を出す確率はAI付きチームだけが有意に上がりました。平均を取るか、卓越を取るか。チーム編成の判断材料を整理します。分析岡崎 太公開日2026年10月2日出典数出典 3件
論文レポート生成AI専門家の成果物と「同等以上」は何割か — 44職種1,320タスク GDPval が示す実務委任ラインOpenAIのGDPvalは、44職種の専門家が作った実務タスクで、AIの成果物を専門家の成果物と比べる評価です。2025年9月の論文では、最良モデルでも専門家と同等以上は47.6%。その後半年ほどで80%台の自社公表値が並びました。数字の意味と限界を整理し、どの業務をどこまで任せるかの線引きに使います。分析岡崎 太公開日2026年9月30日出典数出典 5件
データレポート生成AI2026年版 中小企業白書を生成AIの目で読む — 投資余力と人手不足の間で何から着手するか2026年版中小企業白書は、AIトランスフォーメーションを掲げつつ、デジタル化の段階では約6割がツール移行の途中にとどまると示しました。省力化投資をした企業のうちAIに取り組んだのは3割。活用していない理由の1位は予算ではなく「活用する業務がイメージできていない」63.4%です。白書の数字から、中小企業が最初に着手する業務を考えます。分析岡崎 太公開日2026年9月28日出典数出典 4件
論文レポート生成AI読んだ文書がAIへの指示に変わる — AgentDojoの97タスク・629テストから考える導入前チェック外部文書を読んで業務を実行するAIを、何で評価すればよいのか。AgentDojoの97タスク・629セキュリティテストケースとOWASP 2025版を手がかりに、業務の達成・不正操作・人の承認を分けて点検する方法を考えます。分析岡崎 太公開日2026年9月24日出典数出典 2件
データレポート生成AIAIが成果になる7条件 — DORA 2025で見直す開発組織の投資先DORA 2025では、回答者の90%が業務でAIを利用する一方、AI生成コードへの信頼が低い回答も30%ありました。AI導入と開発の速さ・不安定さとの関連を読み分け、7つの組織能力を、自社の投資先と検証項目に置き換えます。分析岡崎 太公開日2026年9月17日出典数出典 5件
論文レポート生成AI任せたい業務と、AIができる業務は違う — WORKBankで考える導入順序AIで実行できそうでも、現場が任せたいとは限りません。StanfordのWORKBankは、米国の1,500人・104職種・844タスクを対象に、働く人の希望と専門家の能力評価を照合しました。自動化希望と技術的な見込みを分け、導入順序と人が担う範囲を決める方法を整理します。分析岡崎 太公開日2026年9月15日出典数出典 2件
業種別レポート生成AI【業種別】卸売・商社（中小） — 中抜きされない情報価値を作る卸売・商社は設備への成長投資が掲載7業種で単独の最下位ですが、AI活用の低さは複数の業種に共通しており、卸売業だけの遅れではありません。在庫や物流設備を積み増す成長が効きにくくなった業種で、情報をまとめて渡す機能をどう値付けするかを整理します。AIは商品情報の下書きまで。仕様・価格・納期・適合性の確定は人が担います。分析服部 淳公開日2026年9月14日出典数出典 3件
業種別レポート生成AI【業種別】自治体・公共 — 窓口の「たらい回し」構造を解く窓口を何度も回されるのは、職員が不親切だからではありません。制度が国の省庁ごとに設計されて降りてくるので、窓口が「住民の用事」ではなく「制度」の単位で切られているからです。生成AIは全1,788自治体へ行き渡りつつありますが、使われている用途の上位は庁内向けの文書が占めます。どこが空いているのかを総務省とデジタル庁の一次統計から整理します。分析服部 淳公開日2026年9月11日出典数出典 4件
業種別レポート生成AI【業種別】ITベンダー・SIer — 受託開発の「仕様」を商品にする実装が速くなるほど、値段がつくのは仕様の側へ動きます。受託開発で工数が最も集まるのは製作工程、一方で工期と予算の悪化に最も多く挙げられた工程は要件定義。生成AIで実装を短縮した先に、仕様を書く力をどう商品として売るかを、JUAS・JISA・IPAの一次統計から整理します。分析服部 淳公開日2026年9月10日出典数出典 5件
データレポート生成AIAIガバナンスは誰の仕事か — 責任所在とAI資産の棚卸しから読む「PoC止まり」の構造PwC Canadaの調査では、責任あるAIを最優先事項とする組織が72%ある一方、専任ガバナンス機能を持たない組織は36%。Accentureの業務再設計に関する論考と合わせ、生成AIの実証実験を本番運用へ進めるための責任・台帳・受入基準を考えます。分析岡崎 太公開日2026年9月10日出典数出典 4件
