日立のAgentic AI Integration Platform——SI全工程AI化の本命は「暗黙知の形式知化」にある
日立が要件定義から運用までSI全工程にAIエージェントを組み込むプラットフォームを発表。FDEが現場に入り、顧客の経営意図・業務知識・判断基準をAI Readableな「企業コンテキスト」として蓄積する設計を、受託開発の再定義と自律更新のリスク、中小企業が今できる準備の観点から徐 聖博が読み解く。
ZohoのSmaller, Smarter, Saferに学ぶ——AIエージェント導入で失うのは精度ではなく「チームの信頼」
Zohoの解約検知エージェントは業務の例外を知らず誤検知を繰り返し、導入1年後もチームの信頼を回復できていない。CIO.comが報じたこの実践知から、「優れたハーネス×小さいモデルが勝つ」「30億パラメータで95%コスト削減」というAIエージェント導入の土台設計を、AIエージェント事業を営む徐 聖博が読み解く。
そのシステム開発、本当に必要ですか——「言われた問題」を疑い、開発しない選択肢まで考えるDXの進め方
持ち込まれた問題をそのまま解くシステム開発は失敗しやすい。損失を数字にする・一つ上の階層を疑う・業務ごと無くせないかを問う、の3つで問題の本質に降り、「開発しない」も含めた選択肢を並べられる開発パートナーの見極め方まで、シンシア代表の徐 聖博が実務の型として解説します。
三井倉庫×日本IBMのDX人材育成事例——現場社員8名が業務アプリを自作する「実践型」の設計図
三井倉庫ロジスティクスと日本IBMが、現場社員がAI業務アプリの企画から開発・運用まで自ら担う実践型DX人材育成モデルを発表。教材を自社の業務課題にする設計、現場が要件を書く価値、8名・2アプリという始め方の規模感を、DX人材育成の事例として徐 聖博が読み解く。
「AIの最大の勝者は低マージン企業」の逆説——中小企業のAI導入にこそ利益レバレッジがある理由
AIの恩恵を最も受けるのは利益率の低い製造・物流・卸だ、というFlowtivityの論考を検証。ベンダーのROI数値は割り引きつつ、低マージンほどコスト削減が利益に非対称に効く算数と、「ソフトウェアでなくインフラとして入れる」設計論を、AIエージェント事業を営む徐 聖博が中小企業のAI導入の視点で読み解く。
黑湖科技のユニコーン化に見る「工業AIは事業として成立する」転換点——評価額70億元の意味
工業AI企業・黑湖科技が評価額70億元でユニコーン入り。拆单エージェントは図面解析を約1分・精度95%超に。CEOが語る「購買の意思決定サイクル短縮」とグローバル展開から、工業AIが実験から必須投資へ変わる転換点と、日本企業が今すべき準備を徐 聖博が事業視点で読み解く。
WAIC 2026に見る「AI実装の前提は安全ガバナンス」——金融のリスク分級を日本企業がどう活かすか
WAIC 2026では「安全・可控・可溯」のガバナンスがAI実装の前提として前面に出た。交通銀行や合合信息が語るリスクの分級分層(低リスク=効率化/高リスク=コンプライアンス厳守)、アントの実運用薬局ロボット、非構造データの構造化。規模を外せば日本企業に応用できる設計思想を、徐 聖博が作る側の視点で読み解く。
上海「AI×製造業」レポートに見る、価値を生むのはモデルより「熟練者の暗黙知のデータ化」
WAIC 2026に合わせ上海のAI×製造業事例が報じられた。受注図面を秒で工程化する拆単Agent、鉄鋼の工業級エージェント、量産ラインの人型ロボット、CFDの1440倍速空力モデルなど。公式数値を割り引きつつ、価値を決めるのはモデルではなく暗黙知のデータ化と工程化だという構図を、徐 聖博が作る側の視点で読み解く。
GMOの在宅勤務方針の補足に学ぶ——「働き方ルール」は例外設計とセットで作る
GMOの「在宅勤務推奨を完全廃止」という代表投稿が反響を呼び、同社が「事情があれば可能」と補足した。在宅の是非ではなく、強い方針が数日で例外つきに落ち着いた流れと「タイピング数」という生産性指標を、現場PMの高畑拓海がチームのルール設計問題として読み解く。