第1章　AIの「採用」はどこで詰まるのか
コラム：【WFPダチョウファーム】エンジニアも予算もない現場で、AIは何から始まるか

第2章　事例編――27社の壁と判断の記録

大企業・グループ企業の挑戦
【ソフトバンク】　「1日目からAI前提」で走り出した開発チーム
【富士通】　法令文書700ページから始まった開発工程の「まるごと刷新」
【みずほ証券】　「プロジェクト」ではなく「人」を選ぶ
【サイボウズ】　AIによる「局所最適」を越えて、開発プロセスを組み直す
【MonotaRO】　「やってみてから考えましょう」で回り始めた全社AI展開
【さくらインターネット】　「便利だが、信用はしない」インフラ事業者のAI活用
【KINTOテクノロジーズ】　「イノベーターの足を引っ張らない」、伸びる人から伸ばす
【KAG】　コードが速く書けるほど、「何をつくるか」を話す時間が増えた

IT専業・SIerの転換
【クラスメソッド】　社長の「AIフルコミット」宣言により10%から100%に届くまで
【富士ソフト】　「速く作る」ではなく、品質と説明責任を失わない開発を
【クリエーションライン】　AIで速くなるほど売上が減る受託開発をどう変えるか
【ULSコンサルティング】　20年提唱してきた開発モデルに、AIが追いついてきた
【モリサワ】　プルリクエストは1.8倍 ─ 次に変えるのはレビューと組織の流れ

成長企業の試行錯誤
【ファインディ】　トップと推進担当者とチャンピオンで回す ― 400人組織のAI推進
【ラクスル】　プロトタイプではなく、プロダクトコードで実践ノウハウを積む
【ログラス】　「誰も来ない勉強会」から、99%がAIを使う組織ができるまで
【e-dash】　エンジニア主導の導入が「使わない人は評価しない」に変わるまで
【スタメン】　全員が使っても、「何倍」とは言わない
【エクスプラザ】　「1週間コードを書くな」 ― トップが盛り上げ、現場が育てるAI駆動開発

少数精鋭チームの判断
【ビズリンク】　「使わないことの方がリスク」から始まった開発と契約の転換
【SecureNavi】　情報セキュリティ企業が「禁止」よりリスク提示を選んだ理由
【JADE】　「プロンプトはあるが、意図はない」 ― AIが書いたコードに向き合い、立て直す
【en-gine】　「整っていなければ、そこで止まる」全工程AI化で見えた導入の順序
【Elith】　「コード書きたい欲は、一旦置いといて」Kaggleマスターが集まるAI企業の割り切り
【コンテンツワークス】　完全リモートの少数チームに「AIメンバー」を迎える ― 仕様駆動開発で挑んだFlutter移植

一人法人の実験
【Axcxept】　AIを作る側が、AIで事業を回して見えたこと

第3章　横断分析 ― 同じ問いへの異なる答えを整理する
コラム：ツールの作り手は、何を見ているか
【OpenAI Japan 合同会社】　マルチエージェント時代の品質保証と開発者の役割
【Devin（Cognition AI, Inc）】　実装速度の先にあるボトルネック
【Cursor（Anysphere, Inc）】　書く速さの先にある、設計判断と効果測定の課題

第4章　AI採用ロードマップ ― 自社の次の一手を決める

付録A　AIコーディングツール利用ガイド テンプレート（開発者向け）
付録B　巻末用語集

索引