エンタープライズAI、業務システム、業界DXに関する技術記事・業界トレンド・専門家による考察をお届けします。
AIエージェントのガバナンスを製品から切り離し、五つの層（境界・所在、データと文脈、身元、権限とツール、実行）と三つの横断的統制で整理。調達エージェントの例で設計の順序を解説します。
価値ある情報の多くは文書や画像の中にあります。それを基幹システムの構造化データと同じ「意味」の上に結ぶ——抽出・マッピング・エンティティ解決という技術的な道筋を、ドキュメントAIや…
不正検知・AML・リスクスコアリングは、本質的に「関係」の問題です。顧客・口座・カード・取引・加盟店・国をつなぐナレッジグラフが、孤立した記録では見えない不正のリングをどう捉え、な…
自動車のデータはDMS・PLM・保証・テレマティクス・クレームDBに分散しています。VINを軸にエンティティを結ぶナレッジグラフが、横断的な品質・保証の問いにどう答えるかを技術的に…
高精度な生成AIを導入しても業務に乗らないのはなぜか。確率論的なLLMと、決定論的なオントロジー・ナレッジグラフを組み合わせる「意味の層」という考え方を、エンタープライズAIの観点…
全データを整えてから、ではない ― 一領域を、端から端まで 目次 「どう始めるか」という、最後の問い 大原則 ― 全社水平ではなく、一領域の垂直スライス ロードマップ ― 五つのフ…
次回の90分リーダーシップ会議のための1枚の実践診断。5つの運用上の質問が、自社の顧客接点業務でAIが現在 まだ存在しない、並行、上にボルト止め、または 内側に統合 のどれであるか…
Kumarによる8月シリーズの経営的締めくくり。6年間、30件超の案件、一貫した一つの観察 — 機能したプログラムはビジネスアプリの内側にAIを設置した。失敗したものは並走させた。…
「作れば完成」ではない ― 返した負債を、増やさない仕組み 目次 ローンチは、終わりではなく始まり ガバナンス ― 新鮮さ・権限・来歴を、保ち続ける 評価 ― 測らないものは、良く…
四層設置パターン。System of Record の上にリードオンリーで乗るAI。各層に特定のスタック名。6年間、30件超の案件、ゼロのDMS / ERP / CRM 入替。本稿…
