AIを実際の業務でどのように使えるか。
用語の意味から、現場で何がどこまでできるかまで、AIを用いた業務改善を検討している方に向けて書いています。
AIエージェント
AIエージェントの仕組みと、現場の業務でどこまで任せられるか。
AIエージェント
AIエージェントで実際にできること ― 間接部門の業務別に整理する
AIエージェントで何ができるのかを、経理・生産管理・営業事務など間接部門の業務別にまとめました。今できること、まだ難しいこと、始めやすい業務の見つけ方まで。
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MCPとは ― AIを社内システムに繋ぐ「共通の差込口」をわかりやすく
MCP（Model Context Protocol）は、AIと社内システムを繋ぐための共通規格です。なぜ必要になったのか、何が楽になるのか、導入前に確認すべき点を、専門用語を避けて整理しました。
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AIエージェントとは何か ― チャットAIとの違いを業務目線で整理する
AIエージェントは「聞くと答えるAI」ではなく「任せると仕事を終わらせるAI」です。チャットAI・RPAとの違い、向く業務と向かない業務を、製造業の間接部門を例に整理しました。
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現場の機器側でAIを動かすという選択肢。
エッジAI
エッジAIの導入が現場で止まる理由 ― 検証で動いた後に効いてくる条件
エッジAIの導入は、精度が出なくて失敗するとは限りません。検証環境では動いたものが現場では止まる。その原因は設置環境と連続稼働の条件にあります。機器を選ぶときに確認する5つの観点と、一般的なデスクトップPCを勧めない理由を整理しました。
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エッジAIとは ― クラウドとどう使い分けるかで考える
エッジAIは「現場の機器側でAIを動かす」やり方です。何ができるのかではなく、クラウドとどちらを選ぶべきかという判断軸で整理しました。製造・物流・空港の現場を前提にした実務向けの解説です。
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