サービス・インフラ

GleanとSnorbeを比較｜社内検索と外部リサーチを分ける5つの判断軸

GleanとSnorbeの違いを、情報源、権限、探索、成果物、導入形態の5軸で整理します。社内検索と外部調査を分けてPoCを設計できます。
2026.09.22 2026.10.05 冨田到 冨田到
サービス・インフラ
ソフトウエア

規制動向を継続監視する方法｜公式API・RSSとAI差分要約の実務

規制動向を継続監視する方法｜公式API・RSSとAI差分要約の実務 複数国の市場で事業を展開する法務、コンプライアンス、品質保証、事業企画の担当者にとって、各国の規制更新を公式の一次資料から継続的に取得し、社内の対応判断へ的確に引き渡すことは重要な課題です。日々発出される膨大な情報の中から、自社に影響する更新を確実に捉え、具体的な対応タスクとして担当部署へど
2026.09.22 2026.10.05 冨田到 冨田到
ソフトウエア
ソフトウエア

デスクリサーチ自動化完全マニュアル｜問い・収集・検証・更新をつなぐ

デスクリサーチ自動化完全マニュアル｜問い・収集・検証・更新をつなぐ デスクリサーチを自動化するとき、検索だけを速くしても、調査結果を意思決定へ渡せなければ業務は完了しません。最初に判断課題と完了条件を固定し、情報収集、出典確認、比較、承認、更新を一つの流れとして設計する必要があります。本記事では、AIへ任せる候補収集と構造化、人が残す原典確認と採否、工程ごと
2026.09.22 2026.10.05 冨田到 冨田到
ソフトウエア
ソフトウエア

学会発表前の引用ネットワーク調査｜先行研究・反証・撤回を確認する手順

学会発表前の引用ネットワーク調査｜先行研究・反証・撤回を確認する手順 学会発表に向けてスライドを準備する際、自分の主要な主張を支える先行研究に漏れがないか、あるいは予期せぬ反証が存在しないかを確認することは、登壇する研究者や研究支援担当者にとって不可欠な工程です。発表前の引用調査は、単に引用数の多い論文を機械的に並べる作業ではありません。発表で述べる主張ごと
2026.09.22 2026.10.05 冨田到 冨田到
ソフトウエア
ソフトウエア

投資調査AI5選｜VC・PEの案件発掘とデューデリジェンスで選ぶ

VC・PEやCVCにおける投資調査は、検索窓に特定の会社名を入力して終わる単純な作業ではない。自社の投資仮説を言語化して対象市場を定義し、広範な母集団から候補企業を探し出したうえで、デューデリジェンスを通じて資金調達、経営陣、競合、財務、リスクなどの情報を集め、投資委員会が判断できる形へ整理する連続。
2026.09.22 2026.10.05 冨田到 冨田到
ソフトウエア金融
ソフトウエア

PDF分析AIおすすめ7選｜図表・引用・複数資料・機密性で比較

調査、法務、技術、事業分析などの実務において、仕様書や論文、契約書、報告書といったPDF資料を読み解く作業は多大な時間を要します。PDFへ質問できるAI製品が増えていますが、業務で製品を選ぶには、テキストを読み込めるかどうかの確認だけでは不十分です。 実務に耐えうるPDF分析AIを選ぶための重要な比。
2026.09.22 2026.10.05 冨田到 冨田到
ソフトウエア
ソフトウエア

リサーチ向け会議要約AIおすすめ5選｜文字起こし・出典確認・共有で比較

リサーチ面談、顧客ヒアリング、専門家インタビューの記録を担当する人にとって、会議要約AIは文字起こしと要点整理の時間を減らす道具です。しかし、調査記録として扱う場合、生成された要約をそのまま信用することはできません。発言のニュアンスや詳細な文脈を後から検証し、必要に応じて元の音声や文字起こしへ立ち返。
2026.09.22 2026.10.05 冨田到 冨田到
ソフトウエア広告・出版・マスコミ
ソフトウエア

ClaudeとNotionが連携できないときの確認順｜MCP・管理者承認・ページ権限

Claudeコネクタなどを利用してClaudeからNotionのページを読み込もうとした際、「接続できない」「ページが見つからない」といったエラーに直面することがあります。このような連携トラブルは、利用している経路、管理者の承認状態、ユーザーの認証、そしてNotion側のページ共有設定など、複数の要。
2026.09.22 2026.10.05 冨田到 冨田到
ソフトウエア
ソフトウエア

スタートアップのAI推進組織はどう作る？CAIO・AI Enablement・AI Opsの役割

CAIO・AI Enablement・AI Opsの役割を国内5社の事例で読み解き、最初の90日で担う仕事を整理します。
2026.09.22 2026.10.05 冨田到 冨田到
ソフトウエア
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AIエージェント導入率2026｜調査ごとの数字が違う理由と読み方

AIの普及状況を調べると、調査によって数字に大きな開きがあります。例えば、企業の自己申告による調査の中で17%がAIエージェントを導入済みとする報告がある一方で、AI全般を対象にすると約9割が何らかのAIを定常利用しているとする結果や、企業アーキテクト228人の自己申告をまとめた調査で6割超が複数機。
2026.09.22 2026.10.05 冨田到 冨田到
ソフトウエア金融
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