徐 聖博
株式会社シンシア 代表取締役社長
株式会社シンシア（Xincere, Inc.）代表取締役。中国生まれ・3歳から日本で育ち、日本語・中国語・英語を操るトリリンガル。大学院でコンピュータサイエンス（進化型ニューラルネットワーク）を研究し、GREE・メドレー・カウンティア・Indeed Japan などで検索エンジン開発やスタートアップの立ち上げ・グロースを経験。2020年に「人の価値をテクノロジーで最大化する」という想いでシンシアを創業した。エンジニア歴15年以上、代表でありながらほぼ毎日コードを書く現役エンジニアとして、基幹システム開発からAIエージェント活用まで顧客の事業成長に並走している。創業に込めた思いはnoteの創業ストーリーに綴っている。
この記事の書き手に直接相談する
徐 聖博株式会社シンシア 代表取締役社長
記事の内容について、より具体的に自社のケースで聞きたいことがあれば、徐 聖博を指名してご相談いただけます。営業担当ではなく、 実際に手を動かしている本人が回答します。
著者の記事一覧
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。
記事を読む
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。
記事を読む
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。
記事を読む
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。
記事を読む
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。
記事を読む
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。
記事を読むシステム開発のご相談はお気軽にどうぞ
シンシアは基幹システム開発・AIエージェント活用・0→1プロダクト開発まで、お客様の事業に並走する開発支援を行っています。まずは無料相談をご利用ください。