コラム

家庭では「子供にスマホ・ネットを使わせてもいいのか？」「AIの利用は子供の思考力・創造性の低下」につながらないか。また企業や教育機関では「AIの活用をどのように捉えればよいのか」「情報リテラシーの低さにどのように対応すればよいのか」等、昨今の技術革新で教育にまつわる悩みはつきません。 この記事ではそのような悩みを深ぼります。これらの解決策は意外にも「文章」に帰結します。とくに、最先端テクノロジー企業であるアマゾン創業者CEOであるジェフ・ベゾスのPowerPointスライド禁止の事例は参考に値します。是非、ご一読ください。

あなたは人間が書いた文章かAIが書いた文章かを見抜けるか？ 最近、「これはAIが書いたんじゃないの？」というセリフを耳にすることが増えてきました。私たちが普段読んでいるニュース記事やネットの口コミ、エッセイや小説の冒頭さえ、実はAIによって書かれているかもしれません。では、あなたは文章を読んでそれが人間の手によるものか、AIによるものかを見分けることができるでしょうか？ 実験1：短文の見分け まずは短文で実験してみましょう。 A: 朝日が差し込む教室で、少年は古びたノートを開いた。そこには、誰にも見せたことのない夢の設計図が描かれていた。 B: 朝日が教室に入り、少年はノートを開きました。そこには彼の夢のアイディアが書かれていました。 どちらが人間、どちらがAIでしょう？ 実はこの程度の1文では、どちらもAIが書くことができますし、人間も似たような文を書きます。つまり、見抜くのは意外と難しいのです。 実験2：子ども時代に見た空 続いて、共通のテーマ「子ども時代に見た空」でChatGPT（AI）と人間に書かせた文章です。 A: 子ども時代、私は夕暮れ時の空を見るのが好きだった。空は毎日異なる色合いに染まり、橙、紫、青が折り重なって幻想的な景色を生み出していた。その時間帯になると、街のざわめきが少しずつ静まり返り、空気はひんやりと冷たくなる。雲の輪郭は夕日によって照らされ、まるで絵画のように美しかった。私はその空を見上げるたびに、宇宙の広さや、人生の不思議さに思いを馳せていた。空は私にとって、日常を超えた世界とつながるための窓のような存在だった。 B: 小学生の頃、夕方になるとマンションの駐車場の端っこに座り込んでぼんやり空を見ていた。誰にも言わなかったけど、その頃ちょっとだけ家に帰りたくなかった。空は青いはずなのに、なんだかぼやけて？くすんで見えていた、「あ、今日も家に帰りたくないな」って思ったりしてた。眼の前の電柱や電線に止まっている鳩の集団をみて、「なんで皆同じ方向を向いてるんだろう」ってわけもなく石を投げつけたくなっていた。あのとき見ていた空、今でもはっきり覚えている。でも今は全く違って見えているんだ。 皆さんはどちらが人間だと思いましたか？もしかしたら、答えは人それぞれなのかもしれませんが、実験1よりは「こちらはAIでしょ？」って思えたのではないでしょうか。 AIも大量の人間の文章を学んでいるため、人間らしさを真似るのがどんどん上手くなっていますが、AIの書く文章には人間と違う多くの特徴があります。 重要なのは中身を読み解く力 さて、わざわざこのような問いをたてましたが、あなたがAIの書いた文章を見抜けるかどうかはそれほど重要ではありません（ごめん）。ここで本当に大切なのは、「AIか人かを見抜けること」ではなく、文章の中身を正しく読み取り、問い直す力を持つことです。 AIに文章を書かせたとき、もっとも顕著に現れる特徴の一つに「求められたことに対する無難な対応」があります。ここであなたも自分の専門分野の少し難しいテーマで3000文字程度文章を書くようにChatGPTに求めてみてください。 いかがでしたか？確かに情報はある程度、もしくはかなり”正確”かもしれませんが、AIは求められたテーマに対して「情報をそれっぽく並べる」ので、冒頭と結論がやや機械的に対応するだけで、途中の展開が単調だったり、“無難に話が収束”していたりしませんか？AIはすでに我々より広範囲で高度な知識を保有していると思われますが、実際にこのように”無難な対応をする”癖があります。 何事にも無難な人は価値が無くなる 何事にも無難な対応をしている人は、これから急速に価値を失っていきます。 理由は明確で、そのような”無難”な対応はAIに置き換えられてしまうからです。これは技術職・一般職・総合職に関わらず「何事にも無難な対応ができるだけの人」はこれから淘汰されていくと思います。この記事執筆時点の２０２５年ではまだ、AIが出力するのは文章・画像・映像がほとんどです。そのため、無難でも「行動」自体にはまだ価値が伴っていますが、これから先、AIエージェントやAIロボットが爆誕していく未来、その「行動」すらAIに置き換えられていくことが予測されます。 先日、衝撃的なニュースが飛び込んできました。 過去２０年間で一番稼げると言われてきた職業の一つ”プログラマー”という職業が死んでいくという内容です。事実としてマイクロソフト社で直近に発表された大規模リストラの中身の半分近くがプログラマー・エンジニアだったのです。大規模言語モデルの発達により、大規模なリストラが起きるというダジャレ現象が進行しています。 これまではマイクロソフトのようなテック企業で大規模リストラが発表されてもその大部分をプログラマーが占めるということはありませんでした。いったい花形プログラマー職に何が起きているのでしょうか。 これはプログラマーという仕事の多くが”高度な知識を要するが、無難な設計をする、無難なコードを書く”というところに価値が存在しており、その価値はもはやAIで安価に代替できてしまうからに他なりません。ですから、すべての”プログラマー”という職業が死んでいくというわけではなく、”無難なプログラマー”の価値がほぼ失われていくと考えるのが正しい理解だと思います。 ときどき「無難」を「優しさ」と捉えている人がいますが、これは「優しさ」ではなく、「弱さ」です。 本当の「優しさ」とは、正しく問いを立てられる「強さ」だと私は考えます。 AI時代に、人間が持つべき能力について考えてみましょう。情報に接する際には、ただそれを受け入れるのではなく、いくつかの重要な問いを立てることが求められます。 AI時代に求められる問い これは本当に正しい情報か？ 私たちが日々受け取る情報が客観的に正しいかを確認する。 正しいとすれば、誰にとって正しいのか？ 情報が異なる視点から見た際に、どのように評価されるかを考える。 これは自分にとって意味がある文章か？ 個人的な価値を判断する。 この書き方は誰の心に届くだろうか？ 文章の影響を見極める。 例えば、プログラミングを行う際、「これは本当に正しい設計か？」と自問し、「どのようなアプリケーションにとって正しいのか？」を考慮することが重要です。また、「これはソフトウェアの目的にとって意味のあるコードか？」や「クライアントや設計者の意図は何だろうか？」といった問いを常に念頭に置くことにより、優れたプログラマーとしての価値を高めることができます。 能力を身につける方法 では、こうした能力をどのように身につけることができるでしょうか。それは、家庭や職場、そして教育現場での大切な問いとなっています。このテーマに関する議論はSNSでも活発に行われています。 この問にはテック界の王者とも言えるAmazon社の創業者CEO ジェフ・ベゾス流プレゼン文化が非常に参考になります。 アマゾン社における６ページ文章文化 パワーポイント禁止と「6ページ文章」の導入 ジェフ・ベゾスは2004年に社内にメールを送り、重役チーム（Sチーム）に対して今後はパワーポイントなどのスライド資料を使わないよう指示しました。代わりに「構造化された物語的な文書（通常6ページ）」（原文では"6 page memo, Narratively structured memo"と表現されている）を作成し、それを使ってプレゼンを行うことを義務化し、その文化を定着させました。ベゾスはこの方針について「よく構成されたナラティブ（構造的）なテキストこそ求めるものであり、単なる箇条書きの羅列では意味がない」と述べています。（参考動画：ベゾス本人のインタビュー動画  直接リンク：パワーポイント禁止に言及する部分） 動画では途中でトピックが変わってしまう部分もあるのですが、4ページのメモを書くのは20ページのパワポを作るより難しいが、「文章による物語構成は考えを深化させ、何が重要か、どう関連しているかをよりよく理解することを強制する」とベゾスは多くの場所で説明しています。一方でパワーポイントは「アイデアをうやむやにし、項目の重要度の差を平坦化し、アイデア同士の関連性を無視してしまう」弊害があると指摘。（ソース：世界で一番裕福な男がアマゾンで行った最も賢明なこと） 会議での進め方（沈黙の読書タイム）: アマゾンの会議では冒頭に沈黙の読書時間が設けられます。 提案者が事前に用意した6ページ程度のメモ資料を参加者全員がその場で読み込み、約15～30分をかけて内容を把握するのです。 ベゾス曰く、こうすることで「まるで自習室（study hall）のような」環境になり、全員がメモを確実に読み込んでから議論を始められるといいます。これは「役員は非常に人の話を遮りたがる生き物だ」というベゾスの考えに基づくもので、沈黙の読書によってまず熟考する時間を保障し、全員が同じ土台（情報）に立った上で質疑討論に入れるようにする狙いがあります。この方法なら多忙な幹部たちもその場で確実に資料に目を通すため、「高校生じゃあるまいし読まずに来たのに読んだふりをして会議に臨む」ような事態を防げるとも述べています。 実際ベゾスは「放っておけば幹部だって高校生と同じで読んでこないからね」とユーモラスに語っています。メモを読み終えた後は提案者が質疑応答を受け、内容について徹底的に議論します。このような「まず読み込み、それから議論」という独特な会議文化に、外部から来た新任幹部は最初こそ戸惑うものの、ベゾスは着任時に「ここはたぶん君が経験する中で一番風変わりな会議文化だよ」と事前に警告するそうです。 メモ作成のクオリティとベゾスの要求水準: ベゾスは毎年の株主宛書簡でもアマゾンの文化について言及していますが、2017年の書簡ではメモの出来不出来に触れ、「そのクオリティは玉石混淆だ。素晴らしいメモは『天使の歌声のように明瞭』で、会議を高品質の議論へと導く。しかし酷い出来のものも時にはある」と述べています。ベゾスによれば、優れたメモは一朝一夕では書けません。往々にして執筆者が水準を満たせないのは能力不足ではなく、「高水準の6ページ文書を1〜2日で書けると勘違いしている」ことに原因があると指摘します。実際には質の高いメモ作成には「1週間以上」はかかるものであり、「素晴らしいメモは書いては書き直し、同僚にもレビューしてもらい、数日寝かせてからまた練り直す」というプロセスが必要だと強調しています。ベゾスはこうした「文書を書くための十分なスコープ（時間と労力）の確保」が高品質なアウトプットには不可欠だと社内に教えているのです。また、「伝統的にアマゾンではメモに作者名は記載しない。チーム全体からの文書だという考えによる」ことも紹介されており、組織として練り上げた内容を重視する文化がうかがえます。（公式ソース） エピソード： 実際、ある重役は最初この手法に驚いたものの、「最初の30分間は全員が静かに6ページのメモを読み込む」というスタイルがすぐに理解できたと証言しています（会議中に皆が黙々と資料を読んでいる光景は一見奇妙ですが、その後のディスカッションの質が飛躍的に高まると言います）。さらにアマゾンでは、製品開発においても「文章でアイデアを練る」文化が貫かれています。その代表例が「プレスリリース＆FAQ（よくある質問）」を最初に書く「Working Backwards（ワーキング・バックワーズ）」方式です。新規プロジェクトを始める前に、あたかも製品が完成し発売されるかのようなプレスリリース文書とFAQを作成し、顧客目線で価値を検証するのがアマゾン流です。幹部からは「それで何が『すごい点』なのか？」（So what?）と必ず突っ込まれるため、リリース文書で現行より圧倒的に優れた顧客体験を示せないアイデアは却下されます。このプレスリリース文書も何度も改稿が重ねられ、「少なくとも10稿以上は書き直すことも珍しくない」のだそうです。こうした数々の社内エピソードや仕組みからも、ベゾス率いるアマゾンが徹底した「文章による思考」と「書いて伝える文化」を重視していることが具体的にうかがえます。 教育・職場における対話型AI（ChatGPTなど）の活用とリスク OpenAI社のChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）搭載の対話型AIが2022年末に公開されて以来、教育界ではその影響に関する議論が活発化しています。ChatGPTはユーザーの質問や要求に対し、人間と対話するように文章を生成できるAIチャットボットであり、複雑な質問への回答や文章・詩の作成までこなせます。この革新的な技術は、小学生を含む学習者の学び方に革命を起こす可能性がある一方で、カンニング（不正）や誤情報などへの懸念も生んでいます。 私もAIは教育にとって必要不可欠なツールになる一方で、リスクにどのように対応できるかがAI活用の成否の分水嶺になってくると考えています。 ここでアマゾン・ベゾス氏の「６ページの文章文化」が必要不可欠だと思うのです。 「答え」より「学び」に価値を置く AI時代には「答えそのものよりも、そこに至るまでの学び」に価値を置くことが重要になってきます。 教育現場ならChatGPTが出力した内容を「そのまま提出」ではなく、「なぜその答えが正しいと思うのか」「どこが納得できないのか」といった評価・考察の文章を生徒自身が書く、「6ページの構造化された文章」レポート課題を出す（AIに答えを聞いたとしても、自分の学びを500字で書け」など）。こうすることで、AIを使ったかどうかではなく、「自分の頭でどう深めたか」に評価の重きを置く教育が可能になります。 小学校などでの具体的な応用： AIの出力文を「読む時間」と「チェックする時間」を設けて、内容を鵜呑みにせず批判的に読む訓練をする。 例えば：ChatGPTの回答に対して「本当に正しいと思うか？」「信頼できる？」「足りない視点は？」などの問いを児童に投げかける。これにより、AIの出力と人間の思考を分けて扱えるリテラシー（≒ベゾスのようなメモ批評能力）を育てられます。 子供のスマホ動画中毒 —「受け身」から「表現」へ 少し休憩時間として、子供の動画中毒問題について話してみたいと思います。 スマホで動画に夢中になっている子供を見ると、多くの大人は不安になります。確かに、長時間スクロールし続けるだけの視聴は、思考や身体の動きを止めてしまい、子供の発達に悪影響を与えることもあります。しかし、ここで大切なのは「動画＝悪」ではなく、「受け身のまま動画を見ること」が問題であるという視点です。 動画を「見る」だけから「つくる」へ 子供が動画に夢中なら、そのエネルギーを「発信する側」に向けてみましょう。 YouTubeやTikTokをただ見て笑っているだけの子でも、「じゃあ、自分でも1本つくってみたら？」と促すことで、消費者から表現者へ、一歩踏み出すきっかけが生まれます。 これは単なる遊びではありません。動画をつくるという行動には、 テーマを考える（構想力） 台本を書く（文章力・構成力） 撮影・編集する（表現力・技術） 公開して反応を受け止める（社会性・共感力） といった、実に多様なスキルと試行錯誤が必要になります。 つまり、動画制作は総合的な学びの場になるのです。 台本を書くことは「考える力」を育てる 「じゃあ動画撮ろう！」と言っても、だいたいうまく進みません。 そのときに生まれる問いが、「なにを話せばいいの？」です。ここで初めて、「台本」という“文章を書く行為”が必要になります。つまり、動画を通して、自然に考える → 書く → 試す →見直すというプロセスが立ち上がってくるのです。これは、まさにベゾスの6ページ文化と重なる部分でもあります。 「何を伝えたいのか」 「そのために、どんな順番で話すか」 「どうすれば相手に伝わるか」 こうした問いに向き合うことは、ただ“バズる”ことを目指すのではなく、「伝えること」の本質に近づいていくことでもあります。さらに、動画を公開することで、子供たちは「誰かに見られる」という緊張感と責任を持つようになります。 これは、ベゾスの会議に6ページ文書を提出する構造と似ています。「見られる」ことを前提に書く・話す・編集する。それは、自己表現を他者に届けるという、極めて人間的な行為です。このような環境に恵まれている子供達を私は本当に羨ましく思うのです。 ※注意：一度ネット上にアップされた動画は、誰かが保存・再共有してしまえば完全な削除は困難な場合があります。必ず大人の確認を受けてから公開するようにしましょう。とくに顔・名前・学校名・制服・自宅の外観など、個人を特定できる情報が含まれていないかを事前にチェックすることが大切です。動画を発信することは素晴らしい学びの機会になりますが、安全に発信する力＝デジタルリテラシーも同時に身につけていく必要があります。投稿前にひと呼吸おいて、「これはネットに出しても本当に大丈夫？」と自分にも問いかける習慣をつけることが、未来の自分を守る第一歩になります。 自ら構成し何度も書き直す文化 ベゾスが「良い6ページ文書は1週間かけて練るもの」と言うように、考えを構成し、書き直し、熟成させることに重きを置いています。これは、AIが提示する“最短距離の答え”とは真逆の、じっくり思考して言葉にする力を育てる文化です。 教育での具体的な応用： 生徒にAIと会話したあとに、自分の言葉で再構成して提出。複数改善し、バージョン管理をする作文活動をする。とくにバーション管理の概念は効果的で、ソフトウェア業界では常識となっているように、開発中のコードは「初期案 → 修正 →フィードバック → 改善」というサイクルの中で、変更履歴を残しながら段階的に品質を高めていくのが基本です。この考え方は、教育における文章指導や創造的な学習プロセスにもそのまま応用できます。 なぜバージョン管理はAI時代においてさらに大切か？ AI、たとえばChatGPTは、一度の指示で整った文章やそれらしい答えを瞬時に出力することができます。そのため、多くの人々や子供たちにとって、AIが作成した文章をそのままコピーして終わらせてしまうことが一般的になりやすく、中間段階での思考や表現の試行錯誤の過程を省いてしまうリスクがあります。 しかし、人が学ぶ過程とは本来“書き直し”や“迷い”が伴うものです。だからこそ、あえて「バージョン1」「バージョン2」といった形で履歴を残し、成長を見えるかたちにすることが、人間的な学びの軌跡としてとても意味深いのです。AIが文章を“完成”してしまう時代だからこそ、私たちは「未完成であること」や「変化していくこと」に価値を見出すべきです。 ベゾスの6ページ文化がそうであったように、文章や思考は、一度で完成するものではなく、何度も書き直しながら磨かれていくものです。そしてその変化の軌跡を残すこと――それこそが、AI時代の教育における”新しい学びの本質”なのではないでしょうか。 まずはテーマとガイドライン 文章を書くことは、私を含め多くの人にとって簡単ではありません。 まず第一に言えるのは、「めんどくさい」ということです。しかし、世の中の多くの大切なことはほとんどがめんどくさいのです。この「めんどくさいこと」をうまく進めるためには、適切なフィードバックが欠かせません。しかし、その適切なフィードバックを提供するには、かなりの労力が必要です。 たとえば、職場で部下に、また家庭で子供に「今週の学びを6ページの文章にして提出しなさい」と伝えたとしても、期待しているものとかけ離れた内容が提出された場合、建設的なフィードバックをするのは非常に難しくなります。 では、なぜフィードバックがそんなにも難しいのでしょうか？その理由の一つは、「評価の基準が曖昧であること」です。書き手は「とにかく書いてみた」、読み手は「何か違う気がする」と感じながらも、何がどう違うのかを言語化することができない。このギャップが、お互いにとってフラストレーションの源になります。加えて、「文章の良し悪し」には一つの明確な正解がないため、フィードバックをする人も「これが正しい」と断言しづらくなります。これが、職場や家庭でよく耳にする「もう少し頑張って」や「なんとなく違う」といった曖昧なコメントの原因です。 この構造的な問題を乗り越えるには、事前に「テーマ」と「ガイドライン」を明確にすることが必要不可欠です。たとえば、ただ「学びを6ページで書け」と言うのではなく、 【テーマ】今週、自分が最も驚いたこと・気づいたこと 【ガイドライン】以下の点を含めなさい 何が起きたか（事実） それにどう反応したか（感情・行動） なぜ自分はそう感じたのか（背景、価値観、経験） その出来事は自分にとってどんな意味があったか（解釈） それを踏まえて次はどうするか（行動の予告） というように構成の道筋を示しておくだけで、書き手の負担も減り、読み手も具体的にフィードバックしやすくなるのです。 ガイドライン設計のポイント 効果的なフィードバックを成立させるためには、まず文章の目的と構造を明示することが不可欠です。 先ほどの例のように、6ページの各パートに具体的な問いや視点を設定しておくことで、書く側は「どこから手をつければいいのか」が明確になりますし、読む側も「何を読めばいいのか」「何が足りないのか」に気づきやすくなります。 このように「どのページで何を書くか」をあらかじめ共有することで、書き手と読み手の間の“期待値の非対称性”を解消できます。つまり、「なぜズレた行動になったのか」「なぜフィードバックが難しいのか」といった問題の多くは、実は事前の設計段階に原因があるのです。 特に、小学生〜大人まで幅広く活用できるポイントは、「具体的に書く」よりも「考えを深める問いに応える」よう誘導する設計です。そうすれば、単なる事実の列挙ではなく、思考の筋道が文脈として見えてきます。 とはいっても、このフィードバックを続けるのはは大変... めんどくさそう...  はい、正直に言いますと、私も同じ意見です。そして、実際にフィードバックを続けるのは本当に大変なことです。 自分の子供だけが相手なら、時間をかけて根気よくフィードバックループに取り組もうという気持ちが持てますが、職場で同じ情熱を注げるかと言われると、「うーん……」と悩んでしまいます。 フィードバックはAIがサポートできる時代へ どれだけ構造を明示しても、読み手側の負担が大きいのは事実です。文章をひとつひとつ読んで、適切なコメントをするには時間とエネルギーが必要です。そこで活躍するのがAIによるフィードバック支援です。 テーマとガイドラインが適切に設定されていれば、AIは構造的な観点からのレビューが可能です。つまりAIは、フィードバック時の“視点”を補完する存在として活躍できるのです。もちろん、最終的な評価や共感、文脈の読み取りは人間にしかできませんが、その前段階をAIが支えることで、フィードバックをより建設的でスケーラブルなものにすることができます。 文章を書くことは、やはり“めんどくさい”のです。しかし、それはめんどくさいからこそ価値がある行為でもあります。そして、誰かが読んでくれて、考えてくれて、返してくれるからこそ、「書いてよかった」と思えるのです。「書く → 読まれる → フィードバック → もう一度書く」この循環を文化として育てるには、適切なガイドラインと持続可能なフィードバック体制が必要です。そのためにこそ、ベゾスの6ページ文化が示唆する構造的で再帰的な書き直しの設計、そしてそれを支えるAIの補助的な関与は、現代の教育や組織にとって極めて有効な枠組みとなるのではないでしょうか。 行動は仮説、現実反応が検証 これが最後に言いたいことになりますが、結局のところ、どれだけ考えても、どれだけ文章を練っても、人は、世界は、行動しなければ変わりません。言葉は頭の中で回るだけでは力を持たず、それを行動に移した瞬間に初めて、現実に影響を与え始めるのです。本当に価値のあるフィードバックは行動を起こした人にしか与えられません。 AIが文章を整え、多くの知識が溢れている現代において、私たちは本当に価値のあることとは何かを考える必要があります。 行動とは、単に考えた結果として現れるものではありません。行動は仮説であり、それに対する現実の反応が検証となります。こうした検証の結果が、自分独自の学びを生み出し、次の判断の指針となるのです。 思考だけでは到達できない真実が、行動した先にあります。「仮説」と「検証」のサイクルを実践する人こそが、AI時代においても変わらず「人としての伝える力」を持ち続けられるのだと思います。 組織で取組む ここからは企業向けコンテンツになります。 仮説を立ててそれを検証するプロセスは、予想以上に時間も労力も必要とします。 個人で試行錯誤することが重要であるのは言うまでもありませんが、これを組織として体系的に取り組むことができれば、再現性のある知見を蓄積し、さらに大きな成果へとつながることでしょう。 行動を起こし、現実からのフィードバックを受けて学び、それを次の行動に生かす。このサイクルを組織全体で共有し、加速することによって、「経験知」が「組織知」に昇華し、それが競争力の源泉となります。 それでは、「組織における仮説検証」はなぜ困難なのでしょうか？ 1. 行動のハードルが高い 組織では、個人と違い「失敗」や「リスク」を過剰に恐れる傾向があります。 新しい仮説に基づく行動は、“前例がない”というだけで却下されやすくなります。 現場はすでに多忙であり、新しい取り組みは「負担増」と捉えられやすい。 「前にもやったが意味がなかった」「どうせ途中でやめるんでしょ」という過去の失敗体験が蓄積している。 2. 検証のサイクルが遅い 承認プロセスや部門間の連携が必要なため、仮説をすぐに試すことが難しく、スピード感を失います。 検証結果が出るまでに時間がかかり、熱量が失われてしまうこともあります。 3. フィードバックが正しく行われない・伝わらない 行動したのに結果のフィードバックが返ってこない、あるいは無視される。 フィードバックが現場に届かない／共有されない／活かされない。 成果や失敗が属人的に終わり、組織として学びに変わらない。 4. 評価制度が挑戦と矛盾する 多くの組織では「ミスをしないこと」が評価されるため、「仮説を立てて試す」という姿勢が評価されにくい。 成功しない限り評価されず、挑戦が消極的になる。 仮説検証の結果が成果指標に反映されず、やった人だけ損をする構図。 5. 仮説を言語化・共有できる文化がない 良い仮説を持っていても、それを他者に伝えられずに終わる。 「自分で抱えてしまう文化」が根強いと、組織知にならず属人化する。 これらのポイントを克服するためには、組織内での透明性と信頼の醸成が不可欠です。失敗を恐れるのではなく、学びの機会と捉え、促進するエコシステムを構築することが求められます。 これらの問題点への理解と対策を講じることで、組織の成長を促し、持続可能な成功へとつなげることができるでしょう。 何かをしない理由やできない理由を考え始めると、人は非常にクリエイティブになり、さまざまな視点から数多くの言い訳を作り出せます。新しいチャレンジは、実際にやってみないと結果がわからないものです。しかし、実際に挑戦してみることが難しい場合もあるため、組織でそれを進めるのは難しいのです。 ツール活用もヒントの一つです。複雑な取り組みにはAsanaのようなプロジェクトマネジメントツールが必要でしょう。または、ビヨンドウェブのような組織のチャレンジを支援するAIツールを導入することで、取り組みを定着させやすくすることができます。 組織で新しい取り組みを定着させるにはいくつか必要不可欠な要素が３つあります。 組織で新しい取り組みを定着させるための不可欠な要素 新しい取り組みを組織に根付かせるためには、単にアイデアを導入するだけではなく、計画的にその成功を確実にするための要素を理解し、実践することが重要です。ここでは、組織で新しい取り組みを効果的に定着させるための三つの必要不可欠な要素を紹介します。 1. 明確なビジョンと目的 新しい取り組みを導入する際には、明確なビジョンと具体的な目的を設定することが重要です。これにより、組織全体で同じ方向に向かって努力することができ、統一感を持って取り組むことができます。 ビジョンの共有: すべてのメンバーが同じビジョンを理解し、それに共感すること。 目的の具体化: 何を達成したいのかを明示し、それがどのように組織全体に利益をもたらすのかを示す。 2. 効果的なコミュニケーション 新しい取り組みが成功するためには、効果的なコミュニケーションが不可欠です。すべてのステークホルダーと適切な情報を共有し続けることは、取り組みの透明性を高め、信頼を構築します。 定期的なミーティングやアップデートを通じた情報共有 意見やフィードバックを募集するためのオープンなチャンネルの確立 進捗状況や成功事例の報告 3. 柔軟性と適応力 新しい取り組みは、常に予期せぬ課題や障害に直面する可能性があります。そのため、柔軟性と強力な適応力を持つことが必要です。 状況に応じたアプローチの見直しや適用の柔軟性 フィードバックに基づいた継続的な改善 環境の変化に迅速に対応する体制の確立 これら三つの要素が確実に理解され、実践されることで、組織の新しい取り組みはより高い成功率で定着することができます。これにより、組織全体が一丸となって共に成長することが可能になります。

検索エンジンからAIアシスタントへの移行が進む中、ECサイトは「ユーザーに訪れてもらう」から「AIに選ばれる」構造へと変化しています。本記事では、AIブラウザ（Perplexity, GPT-4o, etc.）時代に対応するために、今すぐ取り組むべき実践的なAIO（AI最適化）対応リストを紹介します。

次世代AIブラウザ「Comet」登場 昨日、Perplexityがその革新的なAIブラウザ「Comet」を発表しました。このブラウザは、もともとPerplexityが誇るAI検索エンジンと深く統合されています。そして、閲覧活動に最適化されたクエリエンジンや、さまざまな作業を代行するエージェンティックシステムを搭載しています。 「Comet」が提供する新機能 自然言語を入力するだけで、Google Mapsへのクエリを自動で処理 新しいAI検索機能による効率化 ユーザーは面倒な打ち込みやクリックを省ける 一方で、「Dia」は、The Browser Companyが開発した競合ブラウザです。「Dia」は右側パネルを備えていますが、「Comet」のようなエージェンティック機能はありません。 ブラウザ市場における競争の背景 Perplexityが「Comet」を普及させたい理由は、GoogleがChromeの市場シェアを維持したいのと同じです。それは「検索ボリューム」の増加です。PerplexityがAI検索ユーザーマーケットで一定のシェアを確保できれば、クエリの処理量を大幅に拡大することができます。これにより、より多くのデータと収入の増加が期待できます。 他の市場プレイヤーとの比較 市場には他にも、企業向けに調整されたIsland社のブラウザなど、実力のある新興企業が参入しています。そして、OpenAIも「Comet」が現在実現している機能を模倣したブラウザを近日中に投入する予定です。OpenAIの圧倒的な市場シェアを考慮すると、少し遅れた参入であっても、小規模なライバルよりも大きなシェアを奪う可能性があります。 Googleの突きつけられたジレンマ 現在のマーケットにおいて、Googleはブラウザ市場、検索市場、そしてAI市場の大手として君臨しています。しかし、新しいブラウザを構築するには、既存の収入源であるAdWordsの収入を犠牲にしなければならないというジレンマがあります。従来のGoogle検索インターフェースをAIクエリページへユーザーを移動させることは、短期的には収入を減少させる可能性があります。 長期的視点が求められる理由 このジレンマは、イノベーターのジレンマとも言えます。Googleが長期的なブラウザ市場シェアを捨てて、短期的な検索収入を守る選択をすることは、一見不利に見えるかもしれません。しかし、AIが収益を直接的に増加させているわけではない現在、どの選択も軽視できません。 未来のブラウザ市場は、これまで以上にダイナミックで、多様化していきます。AIと深く統合された「Comet」とその競合製品が、どのようにして市場を変えていくのか、私たちは注視していく必要があります。 ブラウザ戦争の勃発：AIによる検索と操作の主導権 近年、インターネットの領域で新たな競争が激化しています。その原因は、「AIによる検索と操作の主導権」を巡る争いの激化です。この変化の背景には、次のような要因があります。 1. 「検索＝利益」の構造の変化 従来、ウェブ検索はGoogleのような検索エンジンを通じて行われるのが一般的でした。しかし、AI技術の進化により、ユーザーは直接AIに質問し、検索エンジンを経由しないで情報を得ることが可能になっています。これにより、広告収入が減少し、Googleが支配していた「検索広告ビジネス」の根幹が揺らぎ始めています。 2. 企業の「AI体験」提供への意欲 OpenAI、Perplexity、The Browser Companyなどの企業は、自社のAIを通じて、よりスマートで便利な「AI検索ブラウザ」を提供しようとしています。こうしたブラウザの利用により、企業はユーザーの行動データを蓄積し、自社AIの利用拡大、さらには収益増加を狙っています。 3. ブラウザが「次のOS」的存在に 多くのユーザーがPCでもスマートフォンでも「ブラウザ中心の体験」を楽しんでいます。つまり、ブラウザを制する企業は「ユーザー体験の入口」を握ることになります。このため、AI技術を取り入れたブラウザは、次世代の主要な戦場となっているのです。 4. デバイスメーカーの動向 AIブラウザが主流になることで、Appleや他のスマートフォンメーカーは、標準ブラウザを自社製に変更する機会に注目しています。例えば、AppleがSafariにAI機能を統合することで、Google検索からの脱却を試みることが考えられます。 ブラウザ戦争は、「AI × 検索 × 収益モデル × 主導権争い」が複雑に絡み合った巨大な再編バトルです。従来のGoogle中心の検索体験から、AI中心のパーソナルアシスタント的体験への移行を巡って、各社がその覇権を目指して動き出しています。この競争の行方は、今後のインターネットの未来を大きく左右するでしょう。 ECサイト運営者への影響 この現象は、ECサイト運営者にさまざまな影響を及ぼします。以下にその影響を示します。 1. 「検索流入モデル」が揺らぐ 従来のウェブ運営では、Google検索によってユーザーが自社サイトに流入し、コンバージョンにつなげるという構造が一般的でした。しかし、AIブラウザの普及により、この流れは大きく揺らいでいます。今ではユーザーが検索せずにAIに質問し、そのAIが外部サイトの情報を要約したり抽出して提供するため、ユーザーが必ずしも自社サイトを訪れるとは限らなくなってきました。 影響：SEO対策の効果が薄れ、コンテンツ訴求の余地が減少 AI最適化（AIO）への移行が求められる 2. 構造化データやAPIがより重要に AIブラウザは、単にHTMLページを解析するだけでなく、構造化データ（JSON-LDなど）や公開APIに基づいて回答を生成します。そのため、従来の「見た目や導線重視」のサイト運営よりも、AIに読み取られやすいデータ整備が競争力の源になります。 影響：商品情報、価格、スペック、FAQは構造化かつ最新性が重要 メタ情報（タイトル、説明、タグ、スキーマ）の正確な設計が求められる 3. 「訪問→購入」ではなく「AI代理購入」時代へ AIエージェントやブラウザがユーザーの好みや履歴を理解し、ECサイトで商品選定・購入を代行する流れが加速しています。これは、「価格.comを見てからAmazonで買う」という意思決定を自動化したものです。 影響：人間ではなくAIの選定ロジックによる比較が進む 価格、在庫、レビュー、発送条件などのリアルタイムAPI公開が重要 4. AI対応ブラウザ上での体験が主戦場に 今後は「Chromeで自社サイトを開く」ことではなく、「AIブラウザ上での情報要約や商品比較」といった形で、顧客との接点が変質していきます。これにより、自社サイトそのものが主戦場ではなくなる可能性がでてきます。 影響：自社情報がどのようにAIに取り上げられるかが競争の鍵となる 5. AIブラウザ連携のための新たなチャネル整備が必要 今後は、以下のような取り組みが求められます。 AI向けのサイトマップ最適化 AIと連携するチャットボット・ナレッジベースの整備 商品情報のエンドポイント提供（GraphQLやREST API） AIへのホワイトリスト登録や連携許諾の戦略 AIブラウザの普及は、「ユーザーが訪れるサイト」から、「AIがアクセスして代表回答する情報源」へと役割を変える大きな変化をもたらしています。今後はSEOからAIO（AI Optimization）へのシフトが求められ、AIに選ばれ、理解され、使われるサイト作りが勝負の分かれ目になります。 今すぐ始めるべきAIO（AI最適化）対策 EC運営会社がAIブラウザ時代に競争優位を確保するためには、AI最適化（AIO）対策が欠かせません。以下に、具体的かつ優先度の高いアクション項目をまとめました。 1. 構造化データの整備とメタデータ設計 目的：AIによる商品抽出・比較の精度を向上させる 商品・サービスに対してJSON-LDによる構造化データを実装 例：Product, Offer, Review, FAQPageなどのスキーマを使用 title, description, image, availability, priceの属性を正確に記述 定期的なデータの更新（特に在庫・価格）を自動化 2. リアルタイムAPIの公開 目的：AIブラウザ・エージェントによるデータ連携を強化する 商品一覧・在庫・価格情報提供用にREST APIまたはGraphQLを整備 /products, /availability, /shipping-info等のエンドポイントを明確に設計 過度な認証を求めず、AIに情報提供可能な「パブリックな仕様」も用意 3. AI向けサイトマップの最適化 目的：AIクローラへの情報伝達効率を上げる sitemap.xmlをAI対応にし、頻度・優先度タグを活用 faq.xmlやproduct-feed.xmlの分割導入も推奨 AIクローラ専用のフィードやrobots.txtによる制御も検討 4. ナレッジベースとFAQの構築・整備 目的：AIによるカスタマー対応力を拡充する よくある質問・クレーム対応・返品ポリシーなどをFAQとして整備 Schema.orgのFAQPageを使用し、AIが直接読み取れるように設計 社内チャットボットやAI連携ツールにもナレッジを共有 5. AIホワイトリスト戦略と提携 目的：AIパートナーへの信頼性ある情報提供を確保する Perplexity / OpenAI / Google Geminiなどへの情報提供許諾（Terms of Service準備） 提携パートナーへの「AI接続用インターフェース提供」施策 AIブラウザ専用エンゲージメント（ブランドアナウンス、商品露出）も設計 6. AIO（AI対話型最適化）特化のUX施策 目的：AIを経由した対話ベースの購買体験に最適化する 商品の「説明」や「レビュー」を自然言語ベースでわかりやすく記述 価格だけでなく、ユースケース・特徴・差別化要素を記述 ユーザーの「悩み」や「問い」にAIが回答しやすいコンテンツ設計 7. AIによる購買代行を想定した商品戦略 目的：人間ではなくAIが判断する時代に向けた整備 レビューの信頼性・一貫性向上（フェイク・偏りの排除） 配送速度・在庫確保率・返品ポリシーなどの定量情報を整備 AIによる「買う理由」が明確になるような商品ページ設計 8. AIパフォーマンスのモニタリング 目的：AIからの流入・取り上げられ方を可視化・改善する 自社がどのAIにどのように表示されているかをモニタリング（Perplexity, Bing, ChatGPTなど） AI流入トラッキングのためのパラメータURL付与やクリックログ整備 A/Bテストによる「AIでの訴求力」評価も検討 9. コンテンツの再構築（AI特化） 目的：検索流入モデルからの脱却を図る 「訪問されるページ」ではなく「引用されるデータ」への移行 商品特性・ランキング・比較コンテンツの最適化 ユースケースベースのガイド記事（「◯◯したい人向け」など）を作成 10. AIOチームの社内設置と運用PDCA化 目的：AI時代の新たな運営体制を構築する SEOチームを拡張し「AIOチーム」化（AI最適化責任者を置く） AIブラウザ・エージェント動向の定点観測とフィードバックループ AIとの連携仕様（Open API, SDK等）に関する技術者連携強化 これらは、AI時代の競争優位を築くための新たな「Web接客基盤」と呼べるでしょう。特に中小企業において、これらのデジタル戦略を実行できるかどうかは、将来の経営に大きく影響を与える可能性があります。伝統的な技術を使用してウェブサイトやECサイトを運営している場合は、状況によっては自社サイトの技術基盤を見直す必要があるかもしれません。株式会社コンテクシアでは無料相談を受け付けていますので、ECサイトやウェブサイトに関すること、またDXの推進やデジタル戦略について、何でもお気軽にご相談ください。

WordPressをめぐるAutomattic社とWP Engineの対立、その背景には何があったのか？人気プラグインACFが乗っ取られた事件の詳細や、WordPressが抱える課題と代替CMSの最新事情を解説。企業がCMS導入を成功させるために知っておきたい運用のポイントもまとめています。WordPressに依存しない選択肢を検討したい方必読です。

ワードプレスについて ワードプレスはウェブサイトを簡単に作れるものです。 ジャンルとしてはCMS（コンテンツマネジメントシステム）と呼ばれるもので、ブログの制作などに非常によく使われています。 また、ブログだけでなく企業サイトやECサイト等何でも自由に作れますのから、WordPressを使うとHTML／CSSなどの専門知識がなくとも誰でも簡単に無料でウェブサイトを作れる、ということで世界中で使われています。 当然、CMSにはWordPress以外にも様々なものが有ります。 Joomla! Wix HubSpot CMS Drupal MovableType などが有名ですが、世界中のウェブサイトの４０％程度がWordPressで作られていると言っても過言でないくらいWordPressは有名です。世界はWordPressで出来ていたのです。 そのワードプレス（WordPress）はマット・マレンウェッグという人が開発し、彼が立ち上げたAutomatticという会社が今も運用しています。Automattic社はWordPressを使ってサイトを制作し運用するWordPress.comというサービスを主力事業としています。 ただし、ここがややこしいのですが、WordPress.orgというところではこのWordPressをオープンソースソフトウェアとして運営されています。オープンソースということはWordPressのプログラム（ソースコード）が公開されており、誰でも自由にダウンロードして使えるっていうことです。よくブログ初心者の方が、WordPress.comに登録して「あれっ、なんかちがう」ってなったりしてます。 それではこのWordPress.orgを管理しているのが誰かと言うと、マット・マレンウェッグらによって設立された非営利団体の「WordPress財団」です。 つまり、マット・マレンウェッグは営利企業のCEOとして収益や利益を追求する一方で、非営利団体のリーダーとしてWordPress全体を普及、発展させていくオープンソースコミュニティを守らなければならないという複雑な立場にあるわけです。 さらにさらに、話を複雑にするのが「WP Engine」です。WP Engine は、WordPressサイト専用のマネージドホスティングサービスを提供する企業です。一般的なレンタルサーバーとは異なり、特にWordPressに最適化された環境を提供し、サイトの管理負担を減らしながら、高速かつ安全なサイト運用を実現することを目的としています。 今回の騒動の発端 WP EngineはWordPressを使って莫大な収益を上げているのにオープンソースコミュニティに貢献していない。と、マット・マレンウェッグらが異議（批判）を唱えたことがことの始まりです。 その批判の内容は、WP EngineがWordPressの機能の一部を意図的に使えなくし、経費を削減し利益を追求している、その結果、ユーザーがWordPressを使いづらくなっているということらしいです。 その代表的な機能は変更履歴機能です。変更履歴機能はWordPressを使って記事などを更新したときにその変更履歴が保存されるというものです。これがWP Engineではデフォルトでは使えなくなっています。 これは「WP Engineのサーバー経費を節約できる代わりにユーザーの利便性を大きく損なう」、とマットが名指しでWP Engineを批判・警告（実際に警告書を送った）したのです。 これを発端に両者の喧嘩が始まりました。その喧嘩が壮大にこじれにこじれ、 Automattic社はWP EngineをWordPress.orgから締め出しました。つまり、WP EngineやそのユーザーはWordPress.orgからプログラムの更新や追加機能（プラグイン）をダウンロードできなくなったのです。 そして、ここから当然WP Engineも反撃にでます。WordPress.orgを経由しなくてもプラグインやテーマをダウンロードできるようにしたのです。そして、WP Engineは商標がどうのこうのでマットとAutomattic社を提訴しました。そしてこの騒動は互いの応酬により炎上の一途をたどり、結果、WordPress.orgはログインページに「WP Engineに関わらない」ということを✅しないとログイン出来ないようになる処置にでました。 そして、ここからが本番です。 人気プラグインACFが乗っ取られる？ その後、Automatic社はWP Engineが保有するACFという人気プラグインにセキュリティ上の脆弱性を発見したとし、それを公開しました。ACFは、WordPressにカスタムフィールドを簡単に追加・管理できる人気のプラグインで、Web制作現場において、投稿画面に高度で柔軟な入力項目を作る際、非常によく使われています。数百万人が利用していると言われています。 ACFは、2022年にWP Engineが開発元のDelicious Brainsから買収し、それ以来、WP EngineはACFの開発とサポートを継続してきました。 そこにマット・マレンウェッグ氏は、ACFにセキュリティ上の問題があると主張した上で、WP EngineはWordPress.orgにアクセス出来ないことを利用し、ACFをフォークして「Secure Custom Fields（SCF）」という新しいプラグインを作成しました。このSCFは、WordPress.orgのプラグインディレクトリでACFの代わりに公開され、ACFの自動更新を有効にしていたサイトは自動的にSCFに置き換えらることになったのです！ これは実質的にマットによるACFプラグインと、そのユーザーの乗っ取りだということで、SNSでも盛大に炎上し、世界中から批判されました。WP Engineは、ACFのセキュリティ問題は既に修正済みであり、SCFへの置き換えは不当であると反論し、Automattic社の行動がオープンソースの原則に反し、開発者コミュニティの信頼を損なうものであると主張しました。 いや〜、渦中の人々は大変でしたね... どのような影響があるのか？ 無料版ACFを利用している人に影響があります。そのままプラグインを更新するとなるSCFに置き換えられてしまいますから、WP Engineのサイトからプラグインを直接ダウンロードしてきて設定する必要があります。めんどくさいです。 開発者であれば手動での対応も可能ですが、一般ユーザーにとっては煩雑であり、混乱を招いています。またこのようなセキュリティ騒動はWordPress界隈では大小あれど発生しており、WordPressのエコシステム内でのこのような動向に注目し、情報を常に更新していくことが求められます。 ワードプレスは簡単？ ワードプレスは簡単にインストールできて簡単に無料で始められるけど、実は何かあった時に求められる知識量が尋常じゃない量あります。 素人でも始められるけど素人では長期的な成功は非常に困難です。 プラグインでノーコードで簡単にガチャガチャできるけどそのうちプラグイン同士が競合して画面は真っ白、顔面は蒼白... とにかくワードプレスの弱点は知識なく始めた場合のセキュリティとメンテナンスかなと思います。 WordPressはオワコン説について 結論から言うと、WordPressはオワコンだとは思いません。 WordPressは、2003年の登場以来、世界中で広く利用されているCMS（コンテンツ管理システム）であり、2025年現在でも全ウェブサイトの約43.6%がWordPressで構築されています 。その人気の理由は、無料で使えるオープンソースであること、豊富なテーマやプラグインによる高い拡張性、そして初心者から上級者まで幅広く対応できる柔軟性にあります。 しかし、確かに近年では以下のような懸念や課題も指摘されています。 セキュリティと管理の複雑さ：WordPressは多機能である反面、セキュリティ対策やプラグイン・テーマの管理が煩雑になることがあります。 パフォーマンスの最適化：多くのプラグインを導入すると、サイトの表示速度やパフォーマンスに影響を及ぼす可能性があります。 近年の騒動：WP EngineとAutomattic社の間で発生したACF（Advanced Custom Fields）プラグインの取り扱いに関する騒動など、エコシステム内での対立がユーザーに混乱をもたらしています。 これらの背景から、WordPress以外のCMSを検討するユーザーも増えています。以下に、2025年時点で注目されているWordPressの代替CMSをいくつかご紹介します。 1. Webflow 特徴：ビジュアルエディターによる直感的なデザインが可能で、コード不要で高度なカスタマイズができます。 適しているユーザー：デザイナーや開発者で、自由度の高いデザインを求める方。 2. Wix 特徴：テンプレートが豊富で、ドラッグ＆ドロップで簡単にサイトを構築できます。 適しているユーザー：初心者や小規模ビジネスのオーナー。 3. Squarespace 特徴：洗練されたデザインテンプレートと統合されたブログ・EC機能を提供します。 適しているユーザー：クリエイターやポートフォリオサイトを作成したい方。 4. Ghost 特徴：シンプルで高速なブログプラットフォームで、コンテンツ制作に特化しています。 適しているユーザー：ブロガーやニュースサイトの運営者。 5. Shopify 特徴：ECサイト構築に特化しており、商品管理や決済機能が充実しています。 適しているユーザー：オンラインストアを運営したい方。 6. Drupal 特徴：高度なカスタマイズ性とスケーラビリティを持ち、大規模サイトに適しています。 適しているユーザー：エンタープライズレベルのサイトを構築したい開発者。 7. ビヨンドウェブ 特徴：国産AI搭載CMS。サイト公開だけでなく社内プラットフォームとしても活用可能。 適しているユーザー：ビヨンドウェブはAIが投稿の頻度や品質を自動フォローしてくれるため、チームでサイト運営したい、情報のデジタル化を促進したい企業に適しています。 CMS選定のポイント CMSを選ぶ際には、以下の点を考慮すると良いでしょう。 目的と規模：ブログ、ポートフォリオ、ECサイトなど、サイトの目的に合ったCMSを選びましょう。 技術的スキル：コードを書くスキルがあるかどうかで、選ぶべきCMSが変わります。 予算：無料で始められるものから、有料プランが必要なものまであります。 拡張性とサポート：将来的な機能追加やサポート体制も重要です。 企業で運営する場合のポイント 企業がCMS（コンテンツ管理システム）を導入する際、技術的な要件を満たすことは比較的容易ですが、実際の運用には多くの課題が伴います。特に、経営者やベテラン社員が日々の業務の合間にコンテンツを投稿・管理することは現実的ではなく、運用体制の整備が不可欠です。 企業におけるCMS運用の主な課題 1. 属人化と運用負荷の集中 特定の担当者に運用が集中すると、その人の退職や異動により知識やノウハウが失われるリスクがあります。また、担当者の負担が増大し、業務の効率が低下する可能性もあります。 2. コンテンツ管理のルール整備不足 コンテンツの命名規則や保存場所、公開フローなどのルールが曖昧だと、情報の検索性が低下し、業務効率が悪化します。また、セキュリティリスクも高まります。 3. IT人材の不足とスキルギャップ CMSの運用には一定のITスキルが求められますが、企業内に適切な人材が不足している場合、運用が滞る可能性があります。 効果的な運用体制構築のポイント 1. 運用ルールの明確化と文書化 コンテンツの作成・承認・公開までのフローを明確にし、マニュアルとして文書化することで、誰でも運用が可能な体制を整えます。 2. CMSの選定とカスタマイズ 企業のニーズに合ったCMSを選定し、必要に応じてカスタマイズすることで、運用の効率化とユーザーの利便性を向上させます。 3. 教育とサポート体制の整備 CMSの操作方法や運用ルールについて、定期的な教育を実施し、社内サポート体制を整えることで、運用の安定性を確保します。 運用改善のための取り組み事例 属人化の解消：運用マニュアルの整備と共有により、特定の担当者に依存しない体制を構築。 コンテンツ管理の効率化：タグ付けやカテゴリ分けのルールを明確にし、情報の検索性を向上。 IT人材の育成：社内研修や外部セミナーへの参加を促進し、CMS運用に必要なスキルを持つ人材を育成。 AIを活用した取組み事例 例えば、以下のような活用事例が挙げれます。 ビヨンドウェブなどのAI機能を活用し、設定した指示のもとにAIがフォローアップと品質チェックを自動で行い、結果が常にスコア化されることで人材育成のペインポイントを解消（人間は生産性の高いフィードバックに集中） AI意味検索（セマンティックサーチ）で情報の取り出しを容易にし、コンテンツの活用を促進 蓄積されたコンテンツからAIチャットボットやAIレコメンドを生成し営業や人材育成を効率化 AI−SEOのようなツールに記事を自動生成してもらう など、新しいAIを利用したCMSの活用方法も広がっています。 まとめ いかがでしたでしょうか。CMSの導入は、企業の情報発信力を高め、業務効率を向上させる有効な手段です。しかし、実際の運用には多くの課題が伴います。属人化の解消、運用ルールの整備、IT人材の育成など、運用体制の構築と継続的な改善が成功の鍵となります。一強とおもわれたWordPressさえ「オワコンなのか？」と囁かれる今日この頃。今後のAI時代を見据え、企業の目的やリソースに応じて、最適なCMSの選定と運用体制の整備を進めていくことが重要です。