黒川律

生成AIの議論は、まだ「使うか、使わないか」に寄りがちです。しかし実務で本当に差が出るのは、その手前の賛否ではなく、使い始めた後の運用設計です。便利な道具であることは、もはや疑いにくい。一方で、便利であることと、組織として任せられることは別...

AIを使う現場では、プロンプトを磨くことが一種の技能になっています。うまく答えないAIに対して「もっとよく考えて」と指示すると出力が改善する、という話も珍しくありません。ただ、この現象を「AIは人間の指導で成長する」と受け止めると、少し危う...

生成AIの導入が進むほど、組織の中では奇妙なことが起きます。作業は速くなり、選択肢は増え、文章やコードの初稿は簡単に出てくる。一方で、その成果物について「誰が判断したのか」は見えにくくなります。問題は、AIが間違えることだけではありません。...

生成AIのリスクを語るとき、議論はしばしば利用するか、禁止するかに寄りがちです。けれど実務で本当に難しいのは、その二択ではありません。誰が、どの判断に、どの程度AIを関与させたのかを後から説明できる状態にしておくことです。生成AIは、業務の...

生成AIをめぐる議論は、性能向上の物語として語られがちです。しかし、その裏側で起きているのは、より大きな入力を必要とするシステムが、社会のどこまでを資源として扱うのかという問いです。データ、著作物、会話、秩序。その境界が曖昧なまま、導入判断...

2026年になった。AIをめぐる「2026年問題」が語られていた年に、私たちは今立っている。業務の代替、職種の再編、能力の閾値突破——各所で語られた変化は、来たのか、来なかったのか。そう問いたくなるのは分かる。でも私はまず、その問いの立て方...

ハルシネーション対策の記事が増えた。RAG（検索拡張生成）、プロンプト設計のパターン化、ファクトチェック連携——技術的なアプローチが体系化され、「対処法は存在する」という認識が業界に広まってきた。それ自体は前進だ。ただ、対策技術が充実するほ...