WARPAIの内製化はどこまで自社でやるか｜外注との分界を決める内製化は目的ではなく手段です。全部を自社でやる必要はなく、丸投げでも困る。判断の軸は「変更の頻度」と「自社の業務知識がどれだけ効くか」の2つです。IPAの調査ではDX人材の量が不足している企業が85.5%。人が足りない前提で、どこを内側に置くかを決める考え方を書きます。2026-09-20濱本 隆太
WARPAIの内製化はどこまで自社でやるか｜外注との分界を決める内製化は目的ではなく手段です。全部を自社でやる必要はなく、丸投げでも困る。判断の軸は「変更の頻度」と「自社の業務知識がどれだけ効くか」の2つです。IPAの調査ではDX人材の量が不足している企業が85.5%。人が足りない前提で、どこを内側に置くかを決める考え方を書きます。2026-09-20濱本 隆太生成AI内製化AI導入
WARP生成AIが社内で定着しない理由｜使われているのに成果が出ない生成AIの利用率はもう問題ではありません。総務省の令和8年版情報通信白書では、日本企業の活用方針は68.9%まで上がりました。それでも業務変革について「組織的な取組はない」が27.0%。使われているのに成果が出ないのは、個人の工夫のまま止まっているからです。定着させるために何を用意するかを書きます。2026-09-20濱本 隆太生成AI社内浸透AI導入
WARPPoC止まりから抜け出す｜本番化の判断基準を先に決めるPoCが終わったのに次に進まないのは、担当者の熱意や技術の問題ではなく、最初に本番化の条件を決めていないからです。IPAの2026年調査では、AI導入の効果として業務効率化を挙げた企業が91.6%、売上や利益の向上は3.9%。この差がPoC止まりの正体です。抜け出すための判断基準の作り方を書きます。2026-09-20濱本 隆太生成AIPoCAI導入
WARPFDEをどう育てるか｜エンジニアが現場力を身につける研修と評価の設計FDE実践シリーズの最終回は、FDEをどう育てるかです。コードを書く技術は教育課程にありますが、聞く、見る、いる、構造にする、撮る、辞書を機械に渡す技術は、どこにも書かれていません。当社のエンジニアは外部のインタビュー研修を受けたうえで現場に入り、二人一組、違和感の列、金曜の束、辞書の版という日々の型で現場力を身につけてきました。Palantirが新人に配った本、a16zの8週間のフェローシップ、野中郁次郎の共同化を手がかりに、研修で教えられること、現場でしか身につかないこと、そして人月の稼働率ではなく型の還流数と現場工数の減少で評価する設計を書きます。2026-09-15濱本 隆太FDE人材育成研修
WARPAIネイティブに必要な「抽象化・具象化力」｜速くなっても効率が上がらない理由コーディングエージェントで作業は速くなったのに、組織の効率は上がらない。METRの実験では開発者は「20%速くなった」と信じながら実測は19%遅く、2026年の調査でも「速度」は3倍でも「価値」は1.4〜2倍でした。原因は、ボトルネックではない場所を効率化していることと、AIがコンテキストを抱えるほど「その文脈の答え」に寄って抽象化した答えを出せなくなることにあります。抽象化と具象化の往復を人とAIでどう分担し、うまくいっていないことに気づいて違和感を言語化する力をどう鍛えるかを、一次情報をもとに整理します。2026-09-12濱本 隆太抽象化具象化AIネイティブ
AIコンサルAI駆動経営者になるべきか｜意思決定と組織をAI前提で設計し直す人手不足、意思決定の遅さ、部署ごとに分断された情報、そして投資判断の不安。経営者が抱えるこの痛みを、AIを前提に意思決定と組織と事業を設計し直すという角度から整理します。政府の実証データと公的試算をもとに、経営者自身がAI駆動になるとは何をすることなのか、最初の一歩まで解説します。2026-07-25濱本 隆太AI経営経営者意思決定
AIコンサルなぜ人事はAI駆動人事になるべきか｜採用・評価・育成を、勘から仕組みへ採用の母集団不足、評価のばらつき、オンボーディングと育成の属人化、そして離職。人事責任者が抱えるこの痛みが、なぜ生まれるのかを構造から解きほぐし、AIを使って採用・評価・育成・配置を勘から仕組みへ移す「AI駆動人事」の考え方を、政府の一次データと留意点を添えて初心者向けにやさしく解説します。2026-07-25濱本 隆太AI駆動人事人事採用
WARP大学こそAI駆動開発を学ぶべき理由｜仕様駆動開発とAI for サイエンスの相性私たちはこれまで、大学生や若手社会人に向けて、AIを使った開発の作法を教える講座をいくつも設計してきました。そこで一貫して感じてきたのは、AIを触れる人は増えたのに、AIに正しく仕事を頼める人はまだ少ない、ということです。プロンプトを打てば何かは出てきます。2026-07-25濱本 隆太AI駆動開発仕様駆動開発AI for Science
WARPMCP（Model Context Protocol）はなぜ企業標準になったのかAnthropicがMCP（Model Context Protocol）を発表してから約1年半で、OpenAI・Google・Microsoftまでが採用し、Linux Foundation傘下のAgentic AI Foundationへ寄贈されるに至りました。2026-07-06濱本 隆太MCPAIエージェントエンタープライズAI
WARPAIで成果を出す企業はわずか6%——McKinsey「State of AI 2026」が示す勝者の条件5つMcKinsey「State of AI 2026」によれば、AIで明確な成果を出している企業はわずか6%。導入率88%との落差はどこから生まれるのか。勝者の6%が他社と違う5つの条件を一次情報から分解し、日本企業がそこへ入るための実践論をWARPの伴走視点でまとめます。2026-06-08濱本 隆太AI導入DXエージェントAI
WARPAI導入の40%が失敗する理由【2026年最新版】Stanford HAI 88%・Gartner 40%キャンセルが示す3つの罠と回避策Stanford HAIによれば組織の88%がAIを導入。しかしGartnerは「2027年末までに40%超のエージェントAIプロジェクトがキャンセルされる」と警告。なぜ失敗するのか。3つの罠とWARPの月次伴走による回避策を解説します。2026-05-25濱本 隆太AI導入DXエージェントAI
WARPGenAI Divide：95%が失敗する真因——MIT NANDA・McKinsey・Stanford HAIが揃って示す現実MIT NANDA「企業GenAI投資の95%がROIゼロ」、McKinsey「AI高業績企業は6%」、Stanford HAI 2026「GenAI普及53%」——3つの主要レポートが揃って示す『GenAI Divide』の正体と、勝つ6%に入るための日本企業向けフレームをWARPの実装視点で整理します。2026-05-13濱本 隆太AI導入DXWARP
