キャタピラーがPhysical AIを現場実装へ——製造業のAI導入で堀になるのは「現場データ×業務フロー×熟練者の暗黙知」
キャタピラーが鉱山自動化で得た知見をPhysical AIの全社展開に広げている。160万台の接続資産と16PBのデータ、5年1億ドルの人材再教育という報道の事実を整理し、製造業のAI導入で何が競争優位になるのか、受託開発の現場から読む。
順豊控股の約1.5万AIエージェント｜次の難所は「数」ではなくエージェント同士の協調にある
順豊控股が6月末時点で約1.5万個のAIエージェントを運用し、マーケティング・サービス履行・財務人事・研究開発へ広げ、エージェント間の協同調用に進んでいる。受託開発とAIエージェント事業をやる立場から、この規模と段階が発注側と開発会社に何を意味するかを読む。
ベンダーロックインとは？4つの発生パターンと、脱却費用の見積もり方【採点シート付き】
ベンダーロックインとは何かを、他社システムを引き継ぐ受託開発会社の視点で解説。技術・情報・契約・データの4パターン、自社の依存度を測る5項目25点の採点シート、脱却費用の内訳、脱却しない方が合理的な条件、契約に入れる5条項までまとめます。
RFP（提案依頼書）とは？システム開発での書き方・記載11項目とRFI/RFQとの違い
RFP（提案依頼書）とは何かを、システム開発の受託側から解説。RFI・RFQとの違いと出す順番、必須11項目、受注側が「見積もれない」と判断するRFPの共通点、提案を比較する評価配点の作り方までまとめます。
美的集団の2万超AIエージェント｜「削減時間と削減額」でAI活用を管理する意味
美的集団が2026年中期報告で、2万個超のAIエージェント、累計900万時間超の効率化、4.5億元超のコスト削減を公表した。AI全社展開を利用者数ではなく経営KPIで管理するこの型が、開発会社と発注側にとって何を意味するのかを論評する。
倉庫40拠点にAIエージェントを載せる — CJ Logistics × OneTrack「AiOn」を、作る側として読む
CJ Logistics AmericaがOneTrackのエージェンティックAI基盤「AiOn」を40超の倉庫に本番展開。WMS・LMS・ERP・映像センサーを束ねる『OS層』という構図を、受託開発とAIエージェント事業をやる立場から評価する。
30のERPを「1つ」にしない統合 — ヒュンダイが5地域11インスタンスを選んだ判断を読む
ヒュンダイ自動車グループが30超のSAP ERPを5地域11インスタンスへ統合し、運用・資本コストを30%超削減した事例を、受託開発で基幹システム統合を見てきた立場から読み解く。単一インスタンスを避けた設計判断と、その先にある運用コストの話。
シーメンス成都工場の智能体工場化に見る、製造業AI導入を「点」で終わらせない条件
シーメンス成都工場が灯塔工場からAIエージェント工場へ進化した事例を、受託開発とAIエージェント事業を手がける立場から読み解く。190超の場面での規模化がなぜ実現できたのかを考察する。
IOIのSAP統合基盤「手作業60%減」に見る、多拠点企業の基幹システム標準化の勝ち筋
IOI CorporationのSAPベース統合基盤ONE IOIが手作業入力を60%削減したと発表。1,200ユーザー・107事業部門を束ねる統合の中身と、中小・中堅企業が基幹刷新を検討する際の判断基準を、受託開発の現場目線で読み解く。