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。
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。