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。
「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。
1Passwordの「Claudeにパスワードを見せない」連携は、AIエージェント導入の障壁をどう下げるか
1Passwordが、Claudeにパスワードを渡さずWebサイトへログインさせる「ゼロエクスポージャー」連携と、エージェントの行動を承認済みログインに限定する「Agentic Mode」を発表。AIエージェント導入で最初にぶつかる認証情報の壁に効くこの設計を、現場PMの高畑拓海が運用目線で評価し、全社展開前に踏むべき順序を整理する。
バンク・オブ・アメリカのAI人事に学ぶ——AI活用を「誰の仕事にするか」という組織設計
バンク・オブ・アメリカがグローバル・マーケッツ部門でAI推進の幹部人事を発令。「プラットフォームAI変革責任者」の新設、分析チームの基盤部門への合流、数十億ドルのAI投資計画から、AI活用が進まない企業に共通する「当事者の不在」と、規模を問わず効く組織設計の要点を徐 聖博が読み解く。
「プログラミングを学べば就職できる」時代の終わり——AI時代のリスキリング責任は企業へ移る
米国の無料IT教育プログラムCode Louisvilleが2026年8月に閉鎖。未経験者向け求人の枯渇が背景にある。雇用主の77%がスキルアップを計画する一方41%が人員削減を計画するというデータから、リスキリングの責任が個人から企業へ移る構造と、エントリー採用を止めた企業が3〜5年後に払う代償を徐 聖博が読み解く。