基幹システム刷新は「何年目に何を測るか」で決まる——TIAAが技術負債を半減させた順番
IT資産の8割超がEOLだったTIAAが、共通プラットフォーム10個から87ユースケースへ展開し、技術負債をほぼ半減、製品ローンチを35%高速化した。基幹刷新をどの順番で進め、どのKPIを何年目に取締役会と握るか。受託開発とAIエージェント事業をやっている立場から読み解く。
パナソニック約8万人の生成AI定着支援に予算がついた——社内AIが3か月で止まる理由と、効果の数字の読み方
ディスカバリーズがパナソニックグループ約8万人の生成AI活用定着をコミュニティ運営で支援した事例を受託開発の立場から読む。社内AIが3か月で止まる理由、社内ルールだけでは定着しない順序、月29万時間・1人7.5時間という公表値の母数の読み方、そして開発会社の売り物が「使われている状態」に移る話を整理する。
Currysが繁忙期の手前でクラウド移行を止めた——移行計画に先に置くべきはブラックアウト期間と並行稼働の上限
英国のCurrysがMicrosoft・Accentureと進めるIT刷新で、繁忙期を前に英国のサーバー移行を一時停止した事例を受託開発の立場から読む。移行計画にブラックアウト期間を先に置く理由、二重稼働コストを計画変数として扱う考え方、AIの入口を単位コストが数えられる業務に置く判断を整理する。
アズビルの新リース会計基準の早期適用に学ぶ——期日も要件も自社で決められない開発の作り方
アズビルが新リース会計基準を1年前倒しで早期適用し、プロシップのProPlusを基盤に使った事例を受託開発の立場から読む。制度対応が通常の開発と何が違うのか、早期適用がリスクの時間分散として合理的な理由、そして工数が膨らむのは会計ロジックではなく契約データの整備である点を整理する。
LinkedInの自己進化型サポートエージェント論文を読む——効いているのは自動改良より「評価を先に作ったこと」
LinkedInがarXivで公開した自己進化型カスタマーサポートエージェントの論文を、受託開発の立場から読み解く。ルーティング精度+30.6ポイントなどA/B結果の読み方、再学習しない設計が持つ運用上の意味、そして開発会社の納品物が「システム」から「改善ループ」へ移る話を整理する。
成長率34%の最中に基幹を入れ替えたCaratLane｜ERP刷新のタイミングと、AI機能より先に効くもの
タタ傘下のジュエリー小売CaratLaneがOracle Fusion CloudのERP・SCMでレガシーを刷新した事例を、受託開発の立場から読み解く。成長のピークが刷新の適期である理由、AI機能の価値がデータ統合で決まる構造、パッケージ選定が業務を変える経営判断である点を整理する。
要件定義は「守る約束」ではない——現場理解・あるべき姿・PoCで最適値を探す進め方
要件定義に必要なのは現場への深い理解と「あるべき姿」を出す意思、そして決めた要件を捨てられる柔軟さである。受託開発の現場から、PoCで動かしながら最適値を見つける進め方と、それが開発会社の見積もり・人材要件に与える影響を整理する。
Leah×Oracle×PwCの提携で読むべきは分業の形——エージェント時代でも「実装レイヤー」は消えない
Leah(旧ContractPodAi)・Oracle・PwCがエージェンティックAIで提携。プロダクト/インフラ/実装という3層の分業から、AIエージェント導入で本当に詰めるべきはモデル選定ではなくデータの認可範囲・自律実行の境界・監査設計であることを、受託の現場感で整理する。
迈瑞×腾讯の医療サービスAIは「診断」ではなく「保守」に載った——規制産業でAIを本番に乗せる業務の選び方
迈瑞医療と腾讯が医療技術サービス向けの大規模モデルを公開した。臨床判断ではなく機器の保守・技術サポートから入った理由を、規制産業でAIを本番業務に乗せる際の業務選定基準(正解が文書化されているか/人へエスカレーションできるか/失敗コストが閉じるか)として整理する。