記事
技術と事業を、
実務の視点から。
AIエージェント開発、業務システム、インバウンド対応、金融AI、EC・商品に関する記事を掲載しています。
技術をどう使い、事業の中でどう活かすか。実際に設計・開発・運用する立場から書いています。
記事一覧（3／5ページ）
AI導入
Claude Fable 5が使えなくなったら？AI司令塔三つ巴の結末
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。
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AI導入
Cognizantの新設AIユニットに見る、AIパイロットを本番運用へ移す設計
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。
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AI導入
Claude Opus 4.8は司令塔になれるか FableとOpusの差を実測
司令塔をOpusに替えたら何が変わるか。工程限定では+15.79、レーン全体では逆転した実測。
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AI導入
評価が見える化するAI導入 — 現場の不安を設計で解く
見える化への不安は、AI導入そのものでなく評価設計の甘さから生まれる。公平さにつなげる設計の考え方を整理します。
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金融AI
FSBの金融AIガバナンス案——「人間による監視」は一つではない
「人間による監視」は一つの工程ではありません。FSB案が挙げる6つの形態を、稼働前・稼働中・異常時・判断後という時点で読み直します。
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AI導入
中小企業の生成AI導入は「モデルの性能比較」が主戦場ではない
モデル比較に力を割く前に、中小企業が本当に手当てすべき「導入設計」の中身を整理します。
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AI導入
AIコーディング比較 ClaudeとCodexを混ぜると強くなるのか
2つの成果物を融合したMixは単体を超えるのか。唯一成り立った条件と、融合のコスト。
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AI導入
OpenAI Presence発表から考える、AIエージェントのガードレール設計
OpenAI Presenceの発表を手がかりに、AIエージェントのガードレールをどう設計し、導入前に何を詰めておくべきかを整理します。
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AI導入
AIエージェント比較の実例 FableとCodexの提案はここまで割れる
同じECデータから、実用可読性とプライバシー第一へ設計が分岐。採点そのものが先に壊れた話。
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