AIエージェントを全社導入するとはどういうことか｜興業銀行の「数智化」345体から読む条件
中国・興業銀行が2026年上半期にAIエージェント345体を全社運用し、運営戦略2.18万件・顧客接点5.97億人次・NPS72まで経営KPIで追っている事例を、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。全社導入で効くのは体数ではなく計測線と監査可能性である。
製造業のAI導入は「モデル選び」で決まらない — 永洋特鋼の事例が示す土台の順番
中国・永洋特鋼がERP・私有クラウド・5G専用網の上にAIを載せ、検収効率40%超向上や年1,100万元のエネルギー費削減を出した事例を、受託開発とAIエージェント事業の立場から読む。製造業のAI導入で先に何を作るべきかを整理する。
AI導入の単位が「ツール」から「業務プロセス」に移った — 長安汽車の全社展開を、作る側として読む
長安汽車が千問辦公・阿里雲と進めるAI全社導入は、18プロジェクト・160シーン・自律実行1,300万回に達した。線束選型2日→5分などの数値をどう読むか。受託開発とAIエージェント事業をやる立場から、SIer・開発会社の受注構造への含意を書く。
AIエージェント全社導入で先に効くのは基幹統合｜UKGの387アプリ・12,000エージェントを読む
UKGはAIを全社展開する前にERPをMicrosoft、CRMをSalesforceへ集約しDWHを統合した。387の社内AIアプリと12,000超のエージェント、入電の27%自律処理という数字を、受託開発の現場から順番・コスト・人材設計の観点で読み解く。
業務プロセス自動化はどこで詰まるか｜Banco Azteca が8,800件を束ねて3,300人分の余力を出した事例を読む
Banco Azteca が UiPath Maestro で8,800件超の自動化プロセスを統制し、3,300人分の業務余力を創出した事例を、受託開発とAIエージェント事業の立場から論評。単一タスクのRPAからE2E業務の再設計へ移る際、例外を人に戻す設計と統制基盤が要点になる理由を整理する。
AIエージェントで貿易金融をE2E再設計した中東の銀行事例｜生産性60〜70%の裏で何を作っているのか
中東大手銀行がLC・LG・OAF・回収の貿易金融業務をAIエージェント＋Appian＋人間の専門家で再設計し、生産性60〜70%向上・処理時間30%短縮を達成した事例を、AIエージェントを作る側の視点で読む。難所はモデルではなく例外の境界定義と統制設計にある。
キャタピラーがPhysical AIを現場実装へ——製造業のAI導入で堀になるのは「現場データ×業務フロー×熟練者の暗黙知」
キャタピラーが鉱山自動化で得た知見をPhysical AIの全社展開に広げている。160万台の接続資産と16PBのデータ、5年1億ドルの人材再教育という報道の事実を整理し、製造業のAI導入で何が競争優位になるのか、受託開発の現場から読む。
順豊控股の約1.5万AIエージェント｜次の難所は「数」ではなくエージェント同士の協調にある
順豊控股が6月末時点で約1.5万個のAIエージェントを運用し、マーケティング・サービス履行・財務人事・研究開発へ広げ、エージェント間の協同調用に進んでいる。受託開発とAIエージェント事業をやる立場から、この規模と段階が発注側と開発会社に何を意味するかを読む。
美的集団の2万超AIエージェント｜「削減時間と削減額」でAI活用を管理する意味
美的集団が2026年中期報告で、2万個超のAIエージェント、累計900万時間超の効率化、4.5億元超のコスト削減を公表した。AI全社展開を利用者数ではなく経営KPIで管理するこの型が、開発会社と発注側にとって何を意味するのかを論評する。