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DX・AI・ビジネス変革に関する調査レポート、分析、実践ガイド
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伴走型DX支援2026 ― 「成果が出ない」を越える、AI時代のパートナーシップ
日本のDXは着手8割でも成果は6割弱、人材不足は85%超。この「実行の壁」を越える鍵が伴走型支援。DXからAX（AI Transformation）へ向かう時代に、成果と自走を両立させるパートナー像をSPONTOの視点で解説する。
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生成AIは何の業務から始める？失敗しない優先順位の付け方【3軸で解説】
結論、生成AIはまず文章業務から。活用データと「頻度×時間・判断の軽さ・失敗コスト」の3軸で、最初に着手すべき業務の選び方を実践的に解説する。
生成AIの誤情報（ハルシネーション）はどう防ぐ？業務で使う「検証の型」4つ
結論、ハルシネーションはゼロにできない。業務で安全に使う鍵は検証を工程に組み込む「型」。企業の懸念データと実践的な4つの型で解説する。
生成AI導入は何から始める？中小企業がつまずかない進め方【2026年版】
結論、生成AI導入はツール選びから始めてはいけない。業務起点の4ステップと最新データで、中小企業がつまずかない始め方を解説する。
AI・DX人材戦略2026 ― 79万人不足時代の「採る」より「育て、補い、作り替える」
IT人材は2030年に約79万人不足の見込み。採用で埋めるのは不可能な規模。育成・リスキリング・伴走による補完・業務再設計で乗り越える人材戦略を、最新データとSPONTOの視点で解説する。
DX・AI戦略2026 ― 「なぜやるか」から始める、人手不足から逆算した投資設計
日本のDX市場は2030年に約3倍（約$236B）へ。労働力不足という構造要因を背景に、AI・DX投資を「流行」ではなく「経営の必然」として設計する戦略の立て方を、最新データとSPONTOの視点で解説する。
AIエージェント実践2026 ― 「本番化の谷」を越え、PoCで終わらせない条件
AIエージェントの導入は急拡大するが、本番で価値を出せる企業は1割未満。多くのPoCがなぜ谷に落ちるのか、そしてスケールする1割になる条件を、最新の一次データとSPONTOの視点で解説する。
AI駆動開発の実践知2026 ― 「生産性パラドックス」を越え、速度と品質を両立させる
AI駆動開発は本当に生産的か。公開データは「速さの裏で品質と安定性が低下する」パラドックスを示す。SPONTOが実践する、速度と品質を両立させる規律を最新の一次データとともに解説。
AI/DX戦略フレームワーク2025 ― 「導入」から「成果」へ、4領域で設計する
導入率は上がっても成果は一部（導入79%・価値6%）。この差を埋める実践フレームワークを、業務再設計・統制された自律・人材補完・効果測定の4領域で解説。最新データとSPONTOの視点で。
産業別DX戦略2025 ― 人手不足が最も重い「建設・医療・物流」の勝ち筋
労働供給不足は2040年に約1,100万人規模へ。特に人手不足が深刻な建設・医療・物流で、DX・自動化がどこに機会をもたらすか。産業別の課題と参入・投資の勝ち筋を最新データとSPONTOの視点で解説する。
AI導入・業務自動化2025 ― 「入れる」で終わらせず、業務を再設計して価値を出す
日本企業の生成AI導入は3割を超えたが、価値を出せているのは一部。導入と成果を分ける「業務再設計」の考え方と、AI・自動化を成果に変える進め方を、最新の一次データとSPONTOの視点で解説する。
DX推進実態2025 ― 日本企業の「着手8割・成果6割」を分けるものは何か
IPA最新調査で日本のDX着手率は約8割と米独並みだが「成果が出ている」のは6割弱。着手と成果を分ける要因（人材・レガシー・全体最適）と、成果に届く企業の条件を一次データとSPONTOの視点で解説する。