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AI Transformation for Revenue ── AIでは届かない現場に降り、売上を創るための論考・方法論・事例。 AX for Revenue Institute による一次情報。
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- CONTRASTHow to transform
コンテキストエンジニアリング vs PI Injection──技術の地平と、事業の地平
コンテキストエンジニアリングとPI Injectionの違いを、技術の地平と事業の地平という別の地平フレームで整理する。優劣ではなく、別の現場で別個に完結する役割分担として両者を並置するCONTRAST型の定義整理。
2026/06/01#コンテキストエンジニアリング PI Injection 違い - DEFINITIONHow to transform
エージェント・スキル（Agent Skills）とは何か｜定義・意味・背景
エージェント・スキル（Agent Skills）とは、Anthropicが2025年に提唱しGoogle・GitHub・Microsoftが採用したオープン標準。SKILL.md形式でAIエージェントに業務手順・判断基準・スクリプトをパッケージ化する仕組みを、定義・背景・事業実装版まで整理する。
2026/06/01#エージェント・スキル - THEORYHow to transform
「何を知っているか」から「何ができるか」へ──AI活用の軸足はどこへ動いたのか
AI活用の軸足は「何を知っているか」から「何ができるか」へ動いた。エージェント時代、AIは答える存在から業務を動かす実行主体へ変わる。事業実装にとってこの転換が決定的な理由と、能力を方向づける人の判断の役割を、構造として整理する。
2026/06/01#何を知っているか 何ができるか AI - DEFINITIONHow to transform
MCP（Model Context Protocol）とは何か｜定義・仕組み・エージェント時代の役割
MCP（Model Context Protocol）はAnthropicが提唱したAIと外部ツールを接続するオープン標準。定義・仕組み・エージェント・スキルとの違い・具体例・FAQまで体系的に解説する。
2026/06/01#MCP - DEFINITIONHow to transform
RAG（検索拡張生成）とは何か｜定義・仕組み・コンテキストエンジニアリングにおける役割
RAG（検索拡張生成）とは、外部の知識を検索してAIに渡し、回答精度を高める技術である。仕組み・背景・コンテキストエンジニアリングにおける役割を、定義から具体例まで体系的に整理する。
2026/06/01#RAG - COMMENTARYHow to transform
成果課金の時代に、自社の収益構造をどう進化させるか
成果課金経済への移行は、価格体系の変更ではなく事業の作り方そのものの転換を迫る。効率化ではなく収益進化という構えを、AX for Revenue Loopとして回し続けることの意味を、AlphaDrive CEOが論じる。
2026/06/01#成果課金 収益構造 進化 - THEORYHow to transform
エージェントエコノミーと収益進化──成果課金経済で、自社の収益構造はどう変わるのか
エージェントエコノミーはID課金から成果課金へ移行する経済圏の変化であり、収益進化はその環境変化を自社の収益構造として実装する課題である。両者がどこで接続するかを構造として整理する。
2026/06/01#エージェントエコノミー 収益進化 - THEORYHow to transform
エージェント・スキルと収益進化スキル（AXFR-OS）──技術標準を、事業実装の現場へ
エージェント・スキル（Agent Skills／SKILL.md）は技術の地平の標準、収益進化スキル＝AXFR-OSは事業の地平の実装。AlphaDriveは技術標準に委ね、事業・業界レイヤーで定義源を担うという棲み分けを構造論として整理する。
2026/06/01#エージェント・スキル 収益進化スキル - THEORYHow to transform
Forward Deployed Expertとコンテキストエンジニアリング──技術の現場と事業の現場で『何を渡すか』はどう違うのか
Forward Deployed Expert(FDE)とコンテキストエンジニアリングの関係を構造的に整理する。技術の地平で形式化可能な文脈を設計する技術と、事業の地平で形式化されない文脈を捉える関与形態。両者を連関させる設計思想としてのPI Injectionを論じる。
2026/06/01#Forward Deployed Expert コンテキストエンジニアリング - THEORYHow to transform
プロンプト／コンテキスト／PI──AIに「何を渡すか」の3つの設計はどう違うのか
AIに「何を渡すか」をめぐる3つの設計——プロンプトエンジニアリング、コンテキストエンジニアリング、PI Injection——の違いを1枚の地図で整理する。技術2層と事業の別の地平という構造で、実務での使い分けと役割分担を体系化する。
2026/06/01#プロンプト コンテキスト PI 違い - CONTRASTHow to transform
コンテキストエンジニアリングとプロンプトエンジニアリングの違い｜静的な指示と動的な文脈
コンテキストエンジニアリングとプロンプトエンジニアリングの違いを、静的な指示と動的な文脈設計という対比で整理する。後者が前者を内包する次の段階であること、そして両者とは別の地平にある第三の文脈設計を提示する。
2026/06/01#コンテキストエンジニアリング プロンプトエンジニアリング 違い - THEORYHow to transform
別の地平フレームとは──なぜ事業の文脈設計は技術の文脈設計と『別の地平』なのか
別の地平フレームとは、技術実装の現場で生まれた外部概念に敬意を払いつつ、その隣に事業実装の現場版を別個に立てるAlphaDriveの思想構造である。Forward Deployed Expert・PI Injectionを貫く再現可能な型を、THEORYとして体系的に整理する。
2026/06/01#別の地平フレーム