＜前回＞ ● 本当に怖いのは「不足」ではない、「余剰」だ 　AI導入によって生産性が向上すると、必ず「余剰」が生まれる。時間、コスト、人員、判断余力。これは成功の証である。しかし多くの組織では、この余…
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　AI導入はもはや競争優位ではない。問題は「導入したか」ではなく、「何を壊して、どう作り替えたか」だ。しかし現実の企業は、その逆をやっている。 　第一に、AIが「実態」ではなく「演出」になっている。多…
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＜前回＞ ● 嫉妬は悪ではない 　AI導入によって価値が可視化され、選別が進み、機会の平等が前面に出てくると、必ず浮上する感情がある。嫉妬である。これは副作用ではない。可視化が進んだ組織に必然的に生じ…
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＜前回＞ ● 壊れているのは「結果の平等」である 　AI導入によって現場に生じる「静かな選別」は、多くの場合、失敗や敗北として語られる。去る人は「ついていけなかった」、残る人は「適応できた」。だが、こ…
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● 企業はなぜ、足し算しかしないのか 　AI時代になると、多くの企業は「何を導入するか」を語り始める。AIツール、AI会議、AI分析、AI評価、AIエージェント――。次々と新しいものを積み上げ、「乗り…
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＜前回＞ ● なぜ人は自己否定を最も恐れるのか 　AI導入が現場にもたらす最初の反応は、期待でも混乱でもない。もっと静かで、しかし根深い感情である。不安だ。しかもその不安は、「自分が要らなくなるのでは…
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　AIが雇用を破壊している、という言い方は正確ではない。AIが直接壊しているのは雇用ではなく、商品市場における価格と品質の均衡である。AIを導入した企業は一人当たり生産性を引き上げ、コストを下げ、商品…
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＜前回＞ ● AI Expo Korea、丸棒の壁に敗北する 　5月6日、韓国旅行――いや、一応出張――6日目。今回のメインイベント、「AI Expo Korea 2026」の視察日である。会場はソウ…
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● 技術は正しい、しかし「何を決めるか」が欠落している 　あるAIセミナーを聞いた。内容は正しい。データの分断を解消し、ノイズを除去し、メタデータを付与する。RAGの精度を高め、ハルシネーションを抑え…
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