OracleがGeminiをERP・HCMに統合——AIの主導権が「モデル」から「業務の入口」へ移った
OracleがGoogle Geminiを Fusion Applications・NetSuite などに統合すると発表。注目すべきはモデル選定ではなく、AIを使う入口をERPベンダーが押さえに来た構造である。受託開発・SIerに残る付加価値と、ERP利用企業が今から確認すべきことを整理する。
社内RAG構築とは？費用の内訳と失敗しない進め方を発注側目線で解説
社内RAGの費用は、AIモデルの利用料ではなく「対象ドキュメントの整理」と「権限設計」に集中します。見積書の内訳の読み方、費用を左右する5つの要因、用途を1つに絞って進める手順を、発注側の意思決定目線で整理しました。
コード生成AIの選び方と実務での使い方｜レビューが追いつかない問題をどう設計するか
コード生成AIの選定は、生成速度や無料枠ではなく「既存コードの文脈を読ませられるか」「レビュー可能な単位で止められるか」で判断します。3つの利用形態、選定の5観点、導入後に必ず起きるレビュー詰まりへの対処を、現役でコードを書く開発会社代表の視点で解説します。
AI議事録が定着しない4つの原因｜ツール選定より先に決める運用設計
AI議事録ツールを導入しても使われなくなる原因は、精度ではなく運用設計の不在にあります。録音の開始責任・修正の担当・保管場所・同意取得という決めるべき項目と、選定時の機能要件チェックリストを実務目線で解説します。
ITC InfotechがGoogle Cloudと提携し「自社が最初の顧客」に——AIエージェント導入は社内の面倒な業務から始める
ITC InfotechがGoogle Cloudと提携し、Gemini Enterpriseを全社導入して自社を「customer zero」に据えると発表した。RFP起案・IT/HRチケット・請求書監査という地味な社内業務を選んだ意味を、受託開発とAIエージェント事業の現場から論じる。
NECが商談記録AIを1,000名規模で導入——営業のAI活用は「解析」ではなく「記録が残る状態」から始まる
ナレッジワークの商談記録AIをNECが1,000名規模で導入した事例を取り上げる。営業のAI活用で最初に解くべきはスコアリングや提言ではなく、CRM/SFAにデータが入らない問題である。受託開発とAIエージェント事業の現場から、実装の順番と自社で作る場合の難所を論じる。
損保ジャパンがAIエージェントで機械学習の実験を自動化——自動化されなかった「一番大変な工程」を読む
損害保険ジャパンがAIエージェントで機械学習モデルの改良を自動化し、実験サイクルを1週間から1日に短縮した事例を取り上げる。担当者が「まだAIにはできない」と語った、ビジネス課題を機械学習タスクに翻訳する工程こそが本丸であることを、受託開発とAIエージェント事業の現場から論じる。
製造業のAI活用事例をどう読むか｜高炉AIで「炉温予測90%」を出した南京鋼鉄の報道から
新華社が報じた南京鋼鉄のAI導入事例(高炉1000超のセンサー、2時間先の炉温予測精度90%以上、単位産値エネルギー消費12%減)を、受託開発とAIエージェント事業の立場から読み解く。製造業のAI活用事例で見るべきは、精度の数字ではなくデータ基盤と運用体制である。
スマートファクトリーの事例に学ぶ実装の中身——AIエージェント群・低コード内製・データ整備の順序
蘇州工業園区が公表した先進級スマートファクトリー3社の事例を検証。垂直領域の大規模モデルとエッジ軽量モデルの協調、業務部門が低コードで200超のアプリを内製、故障診断で問題特定を時間単位から分単位へ。公表値は割り引きつつ、日本の中小企業が参照できる技術構成と着手順序を徐 聖博が読み解きます。