課題の棚業務の場から
ITと開発の課題の種システム開発・データ基盤・セキュリティ
会社の中で「ITと開発」（システム開発・データ基盤・セキュリティ）にあたる仕事の困りごとを、業界をまたいで集めたページです。集めたニュースをきっかけにAIが書いた挑戦案を、業界ごとに並べています。
課題の種とは 毎朝の読み解き（タブ「今日」）で、その日のニュースから考えた「誰のどんな困りごとが、AIでどう変わりうるか」の案です。業界（誰が取り組むか）と業務の場（会社の中のどこで取り組むか）の2つの切り口でページにしています。
札の見方 業界｜…は取り組む業界、業務の場｜…は会社の中のどこで取り組むか、行政の仕事｜…は官公庁・自治体の案の中身です（押すとそのページか一覧へ）。誰に向くか動き方切り口は、その案の読み方の札です。
最終更新 2026年11月7日最新の挑戦案 2026年11月6日この場所の案 167
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業界ごとの最近の挑戦案
会社の中の「ITと開発」場所（システム開発・データ基盤・セキュリティ）の挑戦案を、案の多い業界から、新しいものを並べました。同じ場所の困りごとを、業界をまたいで見比べられます。挑戦案はAIが書いた案で、実際の事例ではありません。
業界を問わない78案のうち新しい3案
利用枠のルールが変わっても、業務が一社のAIに縛られない会社にする
今回のようにリセット配布や枠の共通化で、使い方の前提が突然変わる。ルール変更のたびに現場が混乱し、使い慣れた手順を作り直す手間を、誰も予算化していない。
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- 事業として
- いまは単一サービスの席ライセンス費を払い、変更時の作り直しは現場の残業で吸収している。複数契約やAPI併用との差額を比べれば判断できる。
- 勝てる理由
- 業務ごとの切り替えやすさは、自社で試した実績が溜まるほど強い。手順が真似されやすいので、実績の蓄積で差が出る。
- どの前提を疑うか
- 主要業務を洗い出し、「そのサービスでしかできない」という前提を疑う。1業務だけ別のAIで同じ成果物が出るか試し、乗り換えコストを測る。
- この案が強いのは
- 業務の手順と成果物の品質基準を握る現場責任者が、置き換え可否を判定できる。
2026年11月3日・紙面では畳んだ案・きっかけ ChatGPTがリセット権を2日連続配布、期限は最長12月2日（PC Watch） - Yahoo!ニュース（Yahoo!ニュース・2026年11月3日）
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使い込んだAI業務が、提供元の値上げや終了があっても止まらない職場にする
現場が育ててきたAI業務は、たいてい一社のサービスの上で動いている。条件が変わっても担当者が徹夜で作り直さずに済み、経営にも「止まらない」と言える。
詳しく ▸
- 事業として
- 現場が使うAI契約の年額と、止まったときに手作業へ戻る工数。調達・情シスの契約更新時の見直し費から出せる。
- 勝てる理由
- どの手順が暗黙の判断で動いているかは、毎日使う担当者しか知らない。ベンダーや外部コンサルはそこまで入り込めない。
- AIに何から聞くか
- 最もよく使う業務を1つ選び、AIと対話しながら指示文・入力例・良い出力の基準に分解する。別のモデルで同じ出力が出るか試し、差を経営向けに1枚でまとめる。
- この案が強いのは
- 現場の判断基準を言葉にでき、かつ経営へ報告する立場も知っている橋渡し役の経験。
2026年11月3日・紙面では畳んだ案・きっかけ Anthropic、第3四半期売上170億ドルと巨額の購入確約を発表（CNBC・2026年11月3日）
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開発者が入れた拡張機能の数と中身を、咎めずに全部見える状態にする
現場は便利だから入れ、情報システム部はその存在を知らない。板挟みの担当者が、感覚ではなく数字で経営に話せるようになる。
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- 事業として
- 情シスの資産管理工数、外注の脆弱性診断費、ISMS監査の対応工数が出どころ。実態が分かれば診断の範囲を絞れる。
- 勝てる理由
- 「責めない」と信じてもらえる関係がないと、正直な申告は集まらない。社内の人にしか集められないデータ。
- 何を、どう測るか
- 匿名の5問アンケートと、有志5名の端末の拡張機能一覧を突き合わせる。申告数と実数のズレ率、触れる鍵の種類を出し、経営への報告資料にする。
- この案が強いのは
- 現場の開発者から「実は入れている」と打ち明けてもらえる信頼を持つ人の手にあるとき強い。
2026年10月31日・きっかけ AnthropicのIPO申請書が示す「壊滅的」リスクへの警鐘（Global Investigations Review・2026年10月31日）
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通信・IT71案のうち新しい3案
新人が実案件の記録を使い、AIを部下にして仕事を回す演習を、他社の新人研修として売る
過去に終えた案件を匿名化し、要件の整理や不具合の調査といった場面を再現する。新人はAIに作業を指示し、出てきた成果物の誤りを見抜いて直す。先輩のレビュー指摘も記録に残り、他社の新入社員も受講できる。
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- 事業として
- 新卒1人あたり30万円の研修費で年3,000人が受講すれば、9億円になる（試算）。
- 勝てる理由
- 何百件もの実案件と、先輩が書いたレビュー指摘の蓄積は、研修専業の会社にはまねしにくい。
- どう作るか
- 自社の新人20人に1案件分の演習を受けさせ、配属後3か月の手戻り件数が前年の組より減るかを、人事と現場のデータで確かめる。
- この案が強いのは
- 新人の最初の失敗を数多く見てきた現場リーダーは、演習にどの失敗を仕込めば判断力が育つかを知っている。
2026年11月6日・きっかけ ジュニア職の5人に1人がAIスキルを必須要件化（Alliancy・2026年11月6日）
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納品後の障害のうちAIが書いた部分が原因の割合を測り、赤字の保守契約を事前に絞る
過去の障害票を、変更履歴と突き合わせる。障害が出た箇所がAIの生成部分か人が書いた部分かを分け、障害率と直す時間を比べる。結果を見積りの段階に反映し、AIを使う範囲を決める。
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- 事業として
- 無償保証期間の障害対応が年200件、1件20万円なら年4000万円。半分がAI由来なら2000万円が見直し対象(試算)。
- 勝てる理由
- 全案件の障害票と変更履歴が自社にあり、他社は同じ比較ができない。
- 何を、どう測るか
- 品質保証の担当が過去12か月の障害票と変更履歴を突き合わせ、AI生成部分と人が書いた部分で障害率と修理時間を比べる。
- この案が強いのは
- 障害の原因を毎回追ってきた現場経験者なら、AI由来かどうかの判定基準を正しく置ける。
2026年11月5日・紙面では畳んだ案・きっかけ AI活用で主要な顧客サービス指標が50%以上改善（The Times of India・2026年11月5日）
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顧客のAI処理が通信待ちで止まっている時間を、顧客ごとに数字で出す
計算用の半導体は動いているように見えても、データの到着待ちで遊んでいる時間がある。運用ログから、顧客のジョブごとに通信が原因の待ち時間を測り、値引き・増設・光接続への切り替えを判断する材料にする。
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- 事業として
- 仮に1,000基を1基1時間300円で貸せば年約26億円。5%が通信待ちなら、年1.3億円分の稼働が眠っている。
- 勝てる理由
- 全顧客の稼働ログとジョブ情報を持つのは運用側だけ。顧客も機器メーカーも、この切り分けは自力でできない。
- 何を、どう測るか
- 運用担当が、先月の稼働ログから大口顧客3社のジョブを選ぶ。計算の稼働率と通信待ち時間を並べ、待ちが多い処理の共通点を探す。
2026年11月4日・紙面では畳んだ案・きっかけ 米半導体マーベル、ルメンタムを18兆円で買収 AI設備に光接続活用 - 日本経済新聞（日本経済新聞・2026年11月4日）
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自動車・輸送機器3案
機械屋と電気屋とソフト屋が、同じ不具合を同じ言葉で話せる職場にする
打ち合わせで、機械・電気・ソフトの人が同じ不具合を別の言葉で語り、原因の特定が遅れる。その食い違いが減り、不具合の収束が早まる。
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- 事業として
- 品質保証・開発部門が、不具合対応の手戻り会議や顧客への再説明に使っている工数と人件費が減った分から出る。
- 勝てる理由
- 過去の不具合報告書と部門ごとの言い回しは、その工場の中にしかなく、他社は手が届かない。ただし進め方自体は真似されやすい。
- 誰に、どう呼びかけるか
- 3部門から1人ずつ声をかけ、不具合報告書10件を持ち寄る。AIで用語の対応表と手戻り時間を出し、上司に見せる。
- この案が強いのは
- 部門の境目で議論が止まる場面を何度も見てきた、中堅の技術者や品質担当の手にあるとき強い。
2026年10月17日・紙面では畳んだ案・きっかけ トヨタ、全車種を次世代車「SDV」に（共同通信） - Yahoo!ニュース（Yahoo!ニュース・2026年10月17日）
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走行時のシステム作動状況と道路交通法の違反要件を突き合わせる環境を整える
車両側の判断ミスなのか人間の操作介入遅れなのかが曖昧なまま違反切符を切られる事態を防ぎ、車載ログから即座に責任の境界線を判定できる状態にする。
詳しく ▸
- 事業として
- 法人車両の事故・違反調査を法務コンサルや外部調査会社に発注する費用（1件数十万円）を省く。
- 勝てる理由
- CANバスから取得できる高周期のセンサー信号と制御状態の生データを手元で保持していること。
- 誰に、どう呼びかけるか
- 社内のテストコース走行ログを扱えるエンジニア数名に声をかけ、違反判定ルールの整理を始める。
- この案が強いのは
- 車載ECUの通信仕様とテレマティクス生ログの構造を熟知しているエンジニア。
2026年10月6日・紙面では畳んだ案・きっかけ 自動運転中の交通違反、自動車メーカーが責任を負うことに（车家号・2026年10月6日）
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自動運転システムの判断基準を可視化し、信頼できる説明責任を果たす
自動運転車の事故原因特定を支援し、システム設計者や規制当局が判断の妥当性を評価できるようにすることで、社会的な受容性を高め、技術開発の改善サイクルを加速させる。
詳しく ▸
- 事業として
- 自動車メーカーやソフトウェア開発企業が、訴訟リスクの低減、製品の信頼性向上、認証取得の迅速化のために、開発・テスト予算の一部を充当する。
- 勝てる理由
- 自動運転システムの開発プロセス全体に深く関わってきた知見と、その開発データへの直接的なアクセス、およびAIの解釈性（XAI）に関する専門知識。
- 何を、どう測るか
- 自動運転車のシミュレーションデータや走行ログから、特定の状況におけるシステムの判断根拠（例: センサーデータ、認識結果、予測行動）を抽出・可視化するXAIプロトタイプを開発する。
- この案が強いのは
- 自動運転システムの内部構造とデータフローに関する深い理解と、データ分析・可視化のスキル。
2026年9月11日・紙面では畳んだ案・きっかけ 【速報】「灰色の車が逆走し、トラックに衝突して炎上」と通報…トラックなど3台絡む事故で3人死傷 国道は一時通行止めに 滋賀・高島市 - TBS NEWS DIG（TBS NEWS DIG・2026年9月11日）
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銀行・地域金融3案
地銀・信金が束になって、攻撃の予兆を持ち寄れる業界にする
小さな金融機関は24時間の監視要員を置けず、一行だけでは「ただの不審なログ」にしか見えない。複数行で突き合わせれば、攻撃の前触れとして初めて見える。
詳しく ▸
- 事業として
- 各行が監視の外注(MSS)に年数千万円を払っている予算を、共同運営で按分できる。一行あたりの負担が下がる。
- 勝てる理由
- 顔の見える業界内の信頼関係と、共有を呼びかける立場が要る。外部の事業者は参加行の本音のログに手が届かない。先に集まるほど効く。
- 誰に、どう呼びかけるか
- 同規模の3〜5行のセキュリティ責任者に声をかける。各行の不審ログを匿名化して持ち寄り、共通する兆候を探す試行を1か月だけ回す。
- この案が強いのは
- 深夜の障害対応を自行で経験し、他行の担当者に直接電話できる立場の人の手にあるとき強い。
2026年11月2日・きっかけ 飽和的サイバー攻撃、基幹インフラは大丈夫か「野党自滅」高市内閣支持率後押し 岩田明子 - 産経ニュース（産経ニュース・2026年11月2日）
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亡くなった人の口座が、届け出の前でも勝手に動かない銀行にする
家族を亡くした直後の遺族は、悲しみの中で口座の心配までしなければならない。死亡の事実が金融機関に届くまでの空白に、本人のお金が守られず動いてしまう不安が減る。
詳しく ▸
- 事業として
- 銀行は不正出金の補償、相続窓口の人件費、ATM対策費を負担している。死後の不正払戻が減れば、その分の補償と調査の工数が浮く。
- 勝てる理由
- 取引履歴と相続届の受付履歴を持つのは、口座を預かる銀行だけ。外部の事業者は、死亡日と取引の突き合わせに手が届かない。
- AIに何から聞くか
- 相続届が出た口座の死亡推定日前後の取引を匿名化し、AIと対話しながら、届け出前に出る異変のパターン仮説を3つ書き出す。
- この案が強いのは
- 相続窓口で、死亡の連絡が届くまでに実際何が起きているかを見てきた人の手にあるとき強い。
2026年10月13日・きっかけ 兄名義のキャッシュカードで現金引き出した疑い、妹逮捕…兄は住宅の地下物置で遺体で発見（読売新聞オンライン） - Yahoo!ニュース（Yahoo!ニュース・2026年10月13日）
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金融機関の基幹コードを安全に刷新し、巨額の保守費を攻めの投資に変える
仕様書が失われ触るだけで膨大なリスクを伴う巨大な勘定系プログラムを、挙動を変えずに現代的な言語へ移行させ、維持費の呪縛から開発現場を解放できる。
詳しく ▸
- 事業として
- 年商数千億円規模の金融機関がSIerへ年間数十億円支払っているCOBOL等のレガシー保守予算から捻出される。
- 勝てる理由
- 過去数十年に及ぶ独自の例外処理履歴と、金融庁検査をクリアしてきた監査証跡の蓄積は外部から取得できない。
- 誰に、どう呼びかけるか
- 地銀や損保のCTO仲間に連絡し、保守費高騰に悩む勘定系の特定モジュールを持ち寄る共同検証ワーキンググループを立ち上げる。
- この案が強いのは
- 金融機関特有の業務要件と過去のシステム障害対応の生々しい履歴を熟知していること。
2026年10月3日・きっかけ Google DeepMind、次世代AIモデル「Gemini 4 Argon」を発表（Dealroom・2026年10月3日）
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証券・資産運用・決済3案
時刻の基準が変わっても、取引先との記録の前後関係が業界で食い違わない状態にする
複数の会社が同じ取引を別々の時計で記録している。ずれた瞬間に「どちらが先か」を巡る争いや、確認の手間が起きる。それが業界から静かに消える。
詳しく ▸
- 事業として
- 取引の照合や障害時の突き合わせは、各社の運用・監査担当が人手で担っている。その人件費と、個別に払う外部監査費を共同化した分が原資になる。
- 勝てる理由
- 標準は先に動いた数社の仕様が事実上の基準になる。仕様書と障害履歴を持つ当事者でないと、他社を巻き込む説得力が出ない。
- 誰に、どう呼びかけるか
- 同業3〜5社に声をかけ、時刻に関する仕様書の抜粋を持ち寄る。LLMで「時刻に依存する条項」を分類し、共通の確認項目表を最初の成果にする。
- この案が強いのは
- 取引先と時刻の食い違いで実際に揉めた経験がある人は、声をかける相手と論点を知っている。
2026年10月16日・紙面では畳んだ案・きっかけ 「うるう秒」来年５月２０日廃止を決定…国際度量衡総会、時刻のずれを最大１時間まで許容する「うるう時」導入へ - 読売新聞（読売新聞・2026年10月16日）
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巧妙化する会員還元の搾取手口を企業間で早期共有し、連鎖的な不正換金を断つ
自社から流出したログイン情報が他社ポイントの不正換金に使われる連鎖を止め、利用者が財産を奪われる悔しさをなくす。
詳しく ▸
- 事業として
- 加盟店やポイント発行事業者が負担している不正利用補償原資（年数千万円規模）や、チャージバック損失から出る。
- 勝てる理由
- 複数サービス間を行き来する決済ログや交換申請データという、個別のセキュリティベンダーには渡せない一次情報。
- 誰を、どう動かすか
- 同業他社のCS・セキュリティ責任者に、直近の不正換金パターンを匿名化して突き合わせる協調防御の枠組みを提案する。
- この案が強いのは
- 自社サービス内で実際に不正換金が発生した生ログと、換金業者の手口を間近で見ている現場感。
2026年10月7日・紙面では畳んだ案・きっかけ 情報漏洩が6日も相次ぎ判明 MrMax、GMO、シチズン時計…政府は被害把握急ぐ - 産経ニュース（産経ニュース・2026年10月7日）
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不正利用検知AIによる金融機関向けリスク評価サービス
金融機関は、不正利用による顧客資産の損失補填やブランドイメージ毀損に常に晒されています。現状の検知システムでは見逃される巧妙な手口が増加しており、その対応コストと機会損失は膨大です。
詳しく ▸
- 事業として
- 金融機関は、不正利用による年間数億円規模の損失補填や、それに伴う調査・対応の人件費、システム改修費に多額を投じています。
- 勝てる理由
- 長年の不正対策で培われた、多様な金融機関の過去の不正データと、その後の対応履歴に関する深いドメイン知識とネットワーク。
- どこから動くか
- 過去の不正利用パターン、顧客の行動履歴、外部データ（SNS、ニュースなど）を統合し、異常値を検知するAIモデルを構築。
- この案が強いのは
- 金融機関の不正対策担当者として、実際の不正事例と対応プロセスを熟知しているとき。
2026年8月18日・紙面では畳んだ案・きっかけ スポーツ施設ロッカーからカード盗み買い物か 受付担当の慶応大女子学生を逮捕 - テレ朝NEWS（テレ朝NEWS・2026年8月18日）
この日の読み解き →
小売・アパレル2案
パスワード使い回し攻撃を、EC特有の「カート投入〜決済」の導線ログとの突合でゼロコスト遮断する
他社から流出したID・パスワードを使ったリスト型攻撃を、正規ユーザーの利便性を損なわずに遮断する。ポイントや個人情報を抱える全Webサービスの安全水準を引き上げる。
詳しく ▸
- 事業として
- 不正ログインによる補償金や、追加認証（SMS送信等）にかかる月数十万〜数百万円のインフラ費用。
- 勝てる理由
- 真似されやすい
- どう作るか
- 汎用的な生体振る舞い検知ではなく、中堅EC事業者向けに特化。ログイン単体ではなく『流入経路×カート投入までの秒数×閲覧履歴の欠落』というEC購買導線の不自然さを既存カートASPのプラグイン経由で判定し、月額数万円で導入できる軽量スクリプトを提供する。
- この案が強いのは
- 大手不正検知ベンダーが高価格帯のエンタープライズ（金融・大手Web）に注力する中、カートASP連携に特化した超軽量なEC購買導線データセットとプラグイン流通網を抑えることで、低価格かつ高精度な特定ドメイン特化型ポジションを確立する。
2026年10月7日・きっかけ 旭化成子会社 個人情報55万人余 漏えいの可能性と発表 - NHKニュース（NHKニュース・2026年10月7日）
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全国拠点の既存什器・POS端末をエッジAI化し、クラウド遮断時も自律稼働するローカル網への刷新
巨大テック企業への巨額なインフラ従量課金支払いを止め、各地域拠点に推論処理を分散配置することで、通信障害時でも全拠点のサービスが止まらない強靭さを得る。
詳しく ▸
- 事業として
- 年間数千万円規模にのぼる大手クラウドベンダーへのサーバー・推論インフラ利用料を見直す。
- 勝てる理由
- 全国に展開する実店舗や営業拠点網という、ネット企業には真似できない物理的アセットがあること。
- どの前提を疑うか
- クラウド依存による巨額の従量課金と障害リスクを脱するため、既存の店舗端末や什器をエッジ推論ノードへ転用・相互連携させ、通信断絶時でも店頭業務とパーソナライズ接客を完全継続できる耐障害インフラの費用対効果を試算する。
- この案が強いのは
- 大手クラウド企業や純粋なSaaSベンダーには存在しない「全国数百〜数千の物理拠点と通電済み端末網」という保有アセットを、追加のハード投資を最小限に抑えた分散推論基盤として再定義できる点。
2026年9月23日・きっかけ アップル、2万ドルのMacを「データセンター賃借より安価」と訴求——AIコスト競争に参戦 - BigGo ファイナンス（BigGo ファイナンス・2026年9月23日）
この日の読み解き →
課題の種に出た時期2026年8月18日〜2026年11月6日
毎朝の読み解きの挑戦案のうち、取り組む場所が「ITと開発」と判定された案の数です。会社の中のほかの場所と並べています。週ごとの棒の高さは場所ごとの目盛りで、推移の形を比べられます（「同じ目盛り」に切り替えると、数の差が見えます）。
挑戦案の数（業務の場ごと）
- この場所の案は167案で、課題の種の全体の9%（うち紙面に掲載した案 39）。
- いちばん多かったのは2026年9月28日の週（31案）。きっかけは「中国AI人材の出国規制」「Gemini4発表」「Claude高速軽量化」などの話題でした。
- ほかの場所が主で、この場所にも当たる案が262あります（上の数には入れていません）。
この場所の案に多い課題の型全体と比べて
挑戦案が何を良くする案かを、課題の種の全体と比べました。太字は全体との差が大きい型です。
この場所の案を出した業界
同じ「ITと開発」場所でも、業界によって困りごとの数が違います。
「業界を問わない」は、特定の業界に寄らない案です。数字は案の数（2026年8月18日〜2026年11月6日）。
この場所の案に多いAIの働き全体と比べて
挑戦案でAIが何をするかを、課題の種の全体と比べました。
効く道具発表 984件
道具の種の発表・リリースのうち、「ITと開発」の仕事で使う前提と判定されたものです。札の「発表」は提供元自身の発表、「報道」は報道機関の記事です。
発表の多い製品
- GitHub Copilot GitHub発表 259件・11月6日・書く・作る・操作して動かす
- Gemini Google発表 36件・11月5日・書く・作る・操作して動かす
- Grok xAI発表 23件・9月21日・書く・作る・操作して動かす
- GPT OpenAI発表 18件・10月26日・読む・調べる・書く・作る
- Claude Code Anthropic発表 17件・11月4日・操作して動かす・書く・作る
- Claude Anthropic発表 14件・10月12日・書く・作る・読む・調べる
最近の発表
- 発表Codex CLI rust-v0.167.0を公開2026年11月6日・Codex
- 発表Copilot利用指標APIにレビュー詳細を追加2026年11月6日・GitHub Copilot
- 発表Copilot利用状況APIに計測・版情報を追加2026年11月6日・GitHub Copilot
- 発表Kiro CrewでBotの一般提供開始2026年11月6日・Kiro
セッションで語られたこと
この場所の挑戦案のきっかけの話題がつながったセッションの論点のうち、この場所の案が多くつながったものです。
独自データと、顧客との関係性（9/3追加）
第4回（2026年9月3日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「地図のほうはオープンデータなので誰でもできる。でも暮らし提案のほうは、顧客からデータをいただけるという関係性があるからこそ、他社にはできないものができる。独自データかどうかという観点がありますね。一方で、独自情報があるがゆえに ― 誰かにとっての機密情報だと ― 売りにくくなるという面もある。」
半年前の独自価値が、半年後には標準機能に
第4回（2026年9月3日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「半年前・1年前には独自価値があってお客さんに喜んでもらえたものが、この半年でAnthropicやGemini、OpenAIが公式に出してきたり、先行する会社が標準の立場を取ってしまって、今更もう勝てなくなる。30年前にインターネットサービスを考えたとき『それAmazonやGoogleが作ったら負けるよね』と言っていたのと同じことが、いま起きる。」
5,000万円・2か月が、70円になった
第5回（2026年10月2日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「昔だったらこれそのものを作るだけで、BCGみたいなコンサル会社に5,000万円ぐらいで頼んで一か月二か月待つみたいな世界観だったと思うわけですけど、これが今一回70円でできてしまう。1回で70円ぐらい、うちテキスト部分は数円で、画像を作るところが60円ぐらいです。」
ツールとしてのAI → 戦略としてのAI（AIトランスフォーメーション）
第1回（2026年6月15日）・栗山
流れで読む →この場面を見るメンバー
「ツールとしてのAIを使うのは当然大事。でもその先に、AI前提で企業戦略を、そもそも産業構造自体を変える ― DXならぬAIトランスフォーメーションの時代を、むしろ作っていく側の人材にならなくちゃいけない。AIに置き換えられる側と、AIで新しい世界を作る側。この違いこそが分かれ目です。」
セッションの体験6件
AI戦略実践プロジェクトのセッションで、参加した方々が実際に動かした・確かめた・気づいた・持ち帰ったことのうち、この場所の困りごとに関わるものです。
つながり
案の多い業界
- 通信・IT71案
- 自動車・輸送機器3案
- 銀行・地域金融3案
- 証券・資産運用・決済3案
- 小売・アパレル2案
案に出た用語
このページについて
- 作り方
- 毎朝の読み解きで、ニュースをきっかけにAIが書いた挑戦案を、取り組む場所ごとに束ねています。挑戦案はAIが書いたもので、人は内容を確かめていません。実際の事例ではありません。
- 分け方
- 課題の種は、業界（誰が取り組むか）と業務の場（会社の中のどこで取り組むか）の2つの切り口でページにしています。業務の場は7つ（顧客との接点／商品・サービスをつくる／モノを動かす／管理部門／ITと開発／経営と企画／社内の共通業務）。どこに入れるかはAIの判定です。札のまだ無い案は数えていません。
- 日付と更新
- 日付は挑戦案の日（紙面の日）。毎朝更新、最終更新 2026年11月7日。
- このライブラリー
- AI戦略ライブラリーは、AI戦略実践プロジェクトの一環で作っています。 プロジェクトは、事業を動かす方々がAIを前提にした戦略を実際に作り・動かす実践の場で、月1回のセッションがあります（参加費とお申し込み）。 ほかの業務の場は課題の棚から。