予測精度70%のAIを本番業務に載せるということ——厦門のサプライチェーン3社の使い方を読む
厦門の国貿控股・建発・象嶼の3社が、鉄鉱石の価格予測(精度約70%)、車両と貨物のマッチング(約60%)、倉庫棚卸し(30分以内・認識精度95%超)にAIを組み込んだ事例を、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む。精度70%を成功と呼べる業務設計とは何かを整理する。
AIエージェントの業務導入は「自律性を絞る設計」で決まる — パナソニック アビオニクスの航空機保守事例を読む
AWSとパナソニック アビオニクスが公開した機内エンターテインメント(IFEC)診断のAIエージェント事例を、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。専門エージェントの分業・決定的ルールでの検証・人間承認・追跡性という構成が、業務導入で何を意味するかを整理する。
TCSが製薬向けAIエージェント基盤を発表｜規制産業のエージェント導入で先に設計すべきもの
TCSが臨床試験・安全性監視向けのエージェントAI基盤「TCS ADD™ AgentHub」を発表。役割定義と監査可能性を最上段に置いた設計を、受託開発とAIエージェント事業を行う立場から読み解き、開発会社が取るべき打ち手を整理する。
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。