AI導入・開発の記事

AIを、
実務で使うために。

AIエージェントの導入、業務システム開発、Webサイト開発、データ連携、インバウンド対応など、企業向け開発の実務から書いた記事です。

「AIを導入する」だけで終わらせず、業務の中でどう使える仕組みにするかを扱います。

権限設定が示すのは「何に到達できるか」、実行時制御が扱うのは「実際に何が流れたか」。混同しやすい2つの制御を分けて考えます。

承認画面があることと、承認者が意味のある判断をできることは別です。「GhostApproval」が示した、AIコーディングエージェントの承認設計の死角を整理します。

AI利用企業の73%が役割・責任への影響を、70%が従業員への期待の変化を報告——調査が示すことと示さないことを整理します。

モデル変更の影響を業務全体へ広げないために、共通化する層とモデル固有の層をどう分けるかを整理します。

エージェントを増やすほど、顧客像がバラバラになりやすくなります。HubSpotの新発表から、複数エージェントが同じ顧客像を共有するための設計論点を整理します。

自動化の選択肢は「全面自動化か、人がやるか」の二択ではありません。やめる・整える・支援させる・自動実行させるの四つを、業務の状態に応じて使い分けます。

ガバナンスを強めると自律化が止まる、とは限りません。案件ごとの全件承認と、AIガバナンスは同じものではないからです。

3司令塔×3成果物の9本を同一データで採点。最良の組み合わせと、ModelOrcsへの結論。

AIのパイロットを作ることと、複数部署・複数システムをまたぐ本番運用へ移すことは別の課題です。Cognizantの新ユニットの構成から、その間にある設計を読み解きます。

AIを、実務で使うために。