[{"data":1,"prerenderedAt":26},["ShallowReactive",2],{"tag-articles-組織変革":3},[4,10,16,21],{"title":5,"description":6,"path":7,"publishedAt":8,"updatedAt":9},"AI時代の生産性は「分業をやめる」ことで上がる","生成AIを個人に導入しても組織の生産性が上がらない理由と、分業を解体して多能工化することで生産性を跳ね上げる構造を図解する。","/ai-era-dismantle-division-of-labor","2026-03-05T00:00:00.000Z","2026-06-30T00:00:00.000Z",{"title":11,"description":12,"path":13,"publishedAt":14,"updatedAt":15},"AIエージェント8000体が稼働 リコーが経営計画を2ヶ月から4時間に短縮した「順番」の話","3万人の社員に8000体のAIエージェントが並ぶリコー。90年続く製造業が中期経営計画の策定を2ヶ月から4時間に圧縮できた理由は、使いたい所にすぐAIを入れなかったこと。見える化→やめる→寄せる→標準化の順で「働く余白」を作り、全員が1つだけAIを使い、浮いた時間を創造的な仕事に流す。ワーク（内向きの作業）とプレイ（外向きの判断・顧客接点）の配分を100時間の使い方で描き直したケースを、中小事業者向けに翻訳する。","/ricoh-ai-agents-8000-order-matters","2026-07-01T00:00:00.000Z",null,{"title":17,"description":18,"path":19,"publishedAt":20,"updatedAt":20},"AI移行期に強いのは、正しい場所にAIを当てられる人だ","AIは実行量を増幅するが、事業の方向は決めない。専門性、顧客理解、経営判断をどう組み合わせるかを4枚の図で整理する。","/ai-specialization-shift","2026-08-13T00:00:00.000Z",{"title":22,"description":23,"path":24,"publishedAt":25,"updatedAt":25},"日本でAI活用が進まないのは、社員に得がないからだ","日本企業のAI導入を止めているのは、慎重な文化や古いシステムだけではない。会社・社員・市場の利害と、業務委託化が進む可能性から考える。","/japan-ai-adoption-incentive-gap","2026-08-14T00:00:00.000Z",1787187257610]