エンタープライズAI2026年7月13日
AIエージェントが壊す「人間スケール前提」の監視基盤——オブザーバビリティの再設計が急務だ
AIエージェントは24時間止まらず動き続けるため、人間の行動パターンを前提に設計された既存のオブザーバビリティツールが機能不全に陥る。本記事では、この構造的な問題とエンタープライズ・インフラへの含意について、開発実務・AI導入支援の立場から見解を述べる。
徐 聖博
エンタープライズAI2026年7月9日
エンタープライズAIが「PoC止まり」になる本当の理由——FPT×Forresterの世界調査が示す構造問題
FPTとForrester Consultingが397名のグローバルリーダーを対象に実施した調査で、AIをITバジェットの5%以上に投じる企業は51%に上る一方、運用まで到達できる「先進企業」はわずか26%にとどまることが明らかになった。徐聖博がPoC止まりの構造的原因と、発注側が今すぐ取るべき打ち手を考察する。
徐 聖博
エンタープライズAI2026年7月3日
AIエージェント活用の本質はデータ基盤設計にある——Snowflakeの「エージェンティック エンタープライズ」から読む
Snowflakeが2026年7月に開催した発表会では、AIモデル・企業データ・エージェント制御・アプリケーションを同一プラットフォームで統合する「エージェンティック エンタープライズ」構想が示された。徐 聖博が実装・運用の観点からこの発表を読み解く。
徐 聖博
エンタープライズAI2026年6月3日
LLMだけではスケールしない——IBMリサーチが示すエンタープライズAIの「エージェントロジック」という答え
IBMリサーチが発表した論考では、エンタープライズAIの大規模導入に不可欠なのはLLMの性能向上だけでなく、知識グラフやプログラム解析ライブラリ等の「エージェントロジック」だと主張。COBOL解析で約30倍、テスト生成で最大15倍のトークン削減を実証した4つのユースケースを解説。受託開発・AIエージェント事業を展開する視点から、その実装的含意を読み解く。
徐 聖博