目的から探す
いまの目的に近いものを選ぶと、まず読む2本が決まります。続きは各カードから開けます。
AI導入をこれから考える
何から整理すればよいか、導入を経営判断としてどう置くか。
安全に使う土台を作る
何を渡してよいか、誰がどこまで触れてよいか、どんなリスクがあるか。
社内の役割と業務フローを決める
誰が作り、誰が確認し、誰が決めるか。それを工程に落とす。
ツール・エージェントを選ぶ
実務で試す前に整理すること、外部データのつなぎ方。
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制作・専門業務に活かす
Web制作の各局面と、専門事務所の業務でのAI活用。
まず読む3本
この順で読むと、AIを会社に取り入れるまでの全体像がつかめます。
領域から探す
導入判断から日々の業務活用、セキュリティ、制作、R&Dまで。選ぶと、すぐ下の一覧がその領域だけになります。
AIをどこに入れ、何を変え、どの順番で進めるか。導入判断、体制設計、事業活用の考え方を整理します。
7本 Practice 業務活用・自動化資料化、議事録、社内ナレッジ、ワークフロー。日々の業務にAIを組み込むための実務知を扱います。
6本 Tools AIツール・エージェントChatGPT、Claude、Codex、NotebookLM、Gemini、Difyなど。ツールの特徴と使い分けを実務目線で整理します。
5本 Security AIセキュリティ・ガバナンスプロンプトインジェクション、情報管理、権限設計、社内ルール。AIを安全に使うための論点を扱います。
6本 Creation AI x Web / ContentsWeb制作、LP、記事、デザイン、コンテンツ設計。AIを制作工程の中でどう活かすかを整理します。
5本 Lab R&D・事業化仮説実務の中で見つけた仮説、検証前の問い、事業化の種を、公開可能な範囲で記録します。
1本最新記事
AI導入、ツール活用、セキュリティ、制作、R&Dの視点から、実務に残る知識を更新していきます。
生成AIの利用台帳を作る方法──目的・責任者・データ・見直し条件を管理する
社内の生成AI利用を、目的・利用者・データ・責任者・状態・見直し条件で整理し、更新できる台帳にします。
Practice生成AIの変更管理──モデル・プロンプト・参照データの更新を再評価する
モデル・プロンプト・参照データ・接続先の変更を、影響確認、再テスト、承認、監視へつなげます。
Security生成AIの操作ログを設計する方法──何を残し、誰が見て、いつ消すか
生成AIの操作記録を、目的、event、記録項目、access、保護、保持、廃棄まで一続きで設計します。
LabAIと人間による理論株価分析ツールの協働開発
実在する理論株価分析ツールを題材に、確認できた事実・二次記録・未確認・不記載を分け、設計の結果と継続観測を記録します。
Strategy生成AI PoCの設計──本番移行を判断する受入条件
デモの印象では本番移行を決められません。試験条件・受入基準・残余リスク・運用準備を、一枚の判定記録につなげる手順を整理します。
Practice生成AIの社内研修を設計する方法──役割別に学習と確認を組み立てる
説明会を一度開いても、現場の判断は変わりません。役割・学習目標・演習・行動での確認・更新を一本につないで設計します。
Creation生成AIで画像を作るときの権利確認と来歴管理
「使って大丈夫ですか」には複数の問いが畳み込まれています。入力・出力・記録を分け、公開判断とエスカレーションの材料を残します。
Strategy生成AIサービス選定の実務チェックリスト
機能比較では社内の合意が取れません。何を証拠として集め、どの条件で採用・保留・不採用を決めるかを整理します。
Security生成AIインシデントの初動対応
生成AIの誤入力・誤公開・意図しない実行に気づいた直後、何を止め、何を残し、誰へ連絡するかを時系列で整理します。
ToolsRAGの品質評価──検索と回答を分ける方法
「検索できていない」と「根拠どおり答えられていない」を分けて測り、直す箇所を決めるための評価手順を整理します。
Strategy生成AI導入の効果測定──利用率ではなく業務成果を測る
生成AI導入の効果を、利用率ではなく効率・品質・リスク・コストで測るための基準値と評価票を整理します。
SecurityAIエージェントの権限設計──読む・作る・実行するを分ける
AIエージェントの機能・権限・自律性を分け、最小権限、承認、ログ、失効で影響範囲を抑える実務手順です。
Creation生成AIで図解を作る実務フロー──正確さ・可読性・代替テキストを確認する
生成AIの図解を、主張と出典、文字・矢印、SP表示、alt、来歴の順に確認し、公開可能な状態へ整える工程です。
Practice生成AIの出力をファクトチェックする実務手順
主張分解・優先順位・一次情報・照合・記録の5段階。判定と未確認事項を残し、どこで止めるかまでを工程にする。
ToolsRAG導入前の社内文書整備
製品選定より先に、正本・所有者・版・構造・権限・更新責任を決める。検索設計と権限制御は別の軸として設計する。
CreationAIコーディング支援でWebページを作る工程と限界
要件固定・小さな差分・機械検証・実画面確認・公開判断の5段階。任せられる範囲と、人に残る責任を分ける。
Practice生成AIで議事録を作る業務フロー
録音・文字起こし・要約・人間確認の4段階に分ける。同意と機密の扱い、決定事項の照合、AIを使わない会議の線引きまで設計する。
ToolsRAGとは何か──社内ナレッジ検索の基本
検索してから答えさせる仕組み。何が改善し、何が自動では解決しないのか。導入前に決める文書・権限・評価の3点を整理する。
Creation生成AIで記事を作る編集工程
企画・調査・下書き・検証・公開の5段階。人間の承認ゲートをどこに置き、何を検証するかを工程として設計する。
SecurityAIに渡す情報の管理と権限設計
何をAIに渡してよく、誰がどこまで触れてよいか。情報の分類と権限設計という、AI活用の土台を整理する。
StrategyAIと人間の役割分担をどう決めるか
「作る人・確認する人・決める人」をどう置くか。経営者が手放してよい仕事と手放してはいけない仕事の線引きを整理する。
PracticeAIを業務フローに組み込む基本設計
「気が向いたときに使う」では定着しない。Before → AI下書き → 人間確認 → 公開・共有の4段階で業務に組み込む。
Security小さな会社のAI利用ルールの作り方
分厚い規程は要らない。入力NG情報・社外公開前の確認者・相談先の3つを、A4一枚で始める。
ToolsClaude Codeを業務に活かすには
AIコーディングエージェントを実務で試す前に、情報管理・権限・人間の確認をどう設計するか。
StrategyAI導入支援とは何か
中小企業が外部支援を使う前に整理すべき判断軸を、現在地・正規化・自走判断から整理する。
Securityプロンプトインジェクション攻撃の実務リスク
「読むだけ」でなぜリスクが生じるのか。企業が押さえるべき防御策と確認観点。
Strategy業種横断・AI業務補助の経営判断軸
業種を問わず使えるAI業務補助を、経営判断としてどう位置づけるか。
ToolsMCPデータベース3種比較
AIエージェントとつなぐデータベース3種を実務目線で比較する。
Practice士業・専門事務所のAI効率化
専門事務所の業務に、AIをどこから・どう組み込むか。
CreationAIを活かしたWeb制作
LP、サイト、記事、導線設計にAIを活かし、制作と改善の速度を上げる。
公開記事はまだありません。
知識から、実装へ。
記事で得た知識を、導入支援、Web制作、業務改善の具体的な取り組みへつなげます。
実務の中で見つけた仮説、検証前の問い、事業化の種。
公開可能な範囲で記録します。
Lab Notesは研究・検討段階の情報を含みます。投資判断、成果保証、個別助言を目的としたものではありません。
AIと人間による理論株価分析ツールの協働開発About This Hub
Trilogy AI Knowledge Hub は、生成AIを一過性の話題ではなく、実務・制作・安全性・事業開発の知識として整理するための情報拠点です。AI導入支援、業務活用、セキュリティ、Web制作、R&Dの視点から、トリロジーが蓄積した知見を公開可能な形で発信していきます。