AIエージェント
AIエージェントとは何か、チャットAIやRPAと何が違うのか、実際の業務でどこまで任せられるのかをまとめています。
Excelの集計からレポート・共有メールまでを一続きにする ― 工程の間に何を残すか
Excelの集計、レポート作成、関係者への共有メールを1つの依頼で繋ぐときの設計を整理しました。今のExcel・PDF・帳票をそのまま入力に使える条件と崩れる条件、日本語チャットでの指示文の型、人の確認を残す3か所、マクロやRPAとの違いまで。
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クラウドに出せないデータをどう扱うか ― AIエージェント導入時の判断
AIエージェントは社内データにアクセスして初めて役に立ちます。だからこそ、どのデータを外に出してよいか・誰がそれを判断するかを先に決めておく必要があります。全面オンプレ化ではなく、判断軸でデータを切り分ける現実的な進め方を、導入支援の現場から整理しました。
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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？チャットAIとの違いは「人が間に入る回数」
AIエージェントとチャットAIの違いは、AIの賢さではなく「人が間に入る回数」です。目的を渡すと手順を自分で組み立てて実行するとはどういうことか、RPAが止まる様式の揺れをなぜ吸収できるのか、転記・突合・仕分けなど向く業務と、判断の責任が重い向かない業務の線引きを、製造業の間接部門の例で整理しました。
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