AI外観検査は「判定」より「排除」で決まる——Siemens×P&Gの世界展開を作る側から読む
SiemensとP&GがAI外観検査「VIC」を世界の製造拠点へ展開。スクラップ10〜20%削減、展開5〜10倍高速化の背景にある、PLC連携で不良品排除まで実行する閉ループと横展開テンプレートを、受託開発の目線で分解し、開発会社の事業判断への含意を整理する。
生成AIで勘定系の開発期間30%短縮——ソニー銀行の事例を「作る側」はどう読むか
ソニー銀行が稼働中の勘定系システムの実開発に生成AI(Claude/Claude Code)を適用し、開発期間30%短縮・工数40%削減を確認。90%削減を支えた前提条件と、人月モデルで稼ぐ開発会社・SIerの事業判断への影響を、受託開発の立場から読み解く。
「AIはIT部門の仕事ではない」——得力集団が12の業務ラインにAIチームを置いた意味を、製造業AI導入の体制から読む
中国の文具大手・得力集団は12の業務ラインにAIチームを置き、外観検査で効率42倍・不良率3.2%→0.5%、物流の箱選び正解率95%以上を出した。PoC止まりを防ぐ体制と、検査AIで不良率が下がる条件、開発会社が備えるべき点を受託開発の立場から読み解く。
経理のAI活用は「初審の置き換え」から——製薬大手・正大天晴の「AIは組織の再設計」を作る側から読む
中国の製薬大手・正大天晴は、経費精算の初審をAIに置き換え、需要計画は200品目中10品目だけを人が確認する形にし、数字化チームを「2人で1案件」に再編した。経理のAI活用で人の仕事はどう変わるのか、作る側と開発会社経営の目線で読む。
購買業務のAIエージェント化、StarLinkの年11,500時間削減は「ERP照合」で効いている
IBM Bob と watsonx Orchestrate で、メール受付からNetSuite照合、買掛金処理までをAIエージェント化したStarLinkの事例を、受託開発とAIエージェント事業をやる立場から読み解く。公表値を1件あたりに割り戻すと効いている工程が見え、開発会社の値付けにも影響が及ぶ。
物流AIはコア工程から入れる｜中国宅配大手のコスト削減事例に学ぶAI投資の順番
中国の宅配大手がルーティング・顧客対応・ラストマイル配送というコア工程にAIを埋め込み、圆通は運営コスト約9,000万元削減、韵达は拠点輸送コスト30%減を実現した。単位原価が定義された工程からAIを入れるという投資の順番を、開発会社の事業判断の観点で読み解く。
パナソニック インダストリーの20体サブAIエージェント｜暗黙知を「手順」に変えた設計を作る側から読む
パナソニック インダストリー山口拠点が生成AIで熟練者の暗黙知を継承し、設備復旧時間を最大30%削減した事例を、AIエージェントを受託で作る立場から読み解く。20体のサブエージェントを役職視点で分けた設計の意味と、開発会社が引き受ける難所を整理する。
AIGの引受AIは「削減」ではなく処理キャパを買っている——業務KPIを事業KPIに繋ぐ設計を読む
AIGが保険引受の非構造文書処理をAI化し、案件処理を3〜4週間から1日未満へ短縮。見積件数+30%・成約約+40%という数字の並びから、工数削減ではなく処理キャパ拡大として設計されたAIエージェント導入のKPIの置き方を、作る側の視点で読み解く。
INPEXの社内AIエージェント1,000体超は何が違うのか｜作る側から見た「回る仕組み」の設計
INPEXがMicrosoft 365 Copilotで1,000体超のAIエージェントを社内業務に組み込み、年間20億円超の価値と社員調査で成果を測っている事例を、受託開発とAIエージェント事業を営む立場から読み解く。模倣すべきはエージェントの数ではなく、申請・承認と価値測定を含む運用モデルである。