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（4／5ページ）
AI導入
中国のAIエージェント実施意見に学ぶ、意思決定権限の設計
中国のAIエージェント実施意見が示すのは、意思決定を「誰の権限で行うか」で分ける考え方です。工程の軸と掛け合わせた権限設計の2軸の叩き台を紹介します。
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AI導入
Claude CodeとCodexどっちが強い？AIボット100番勝負の結果
AIが書いたボット同士を共通審判で100戦。勝敗と「混ぜても強くならなかった」発見。
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AI導入
AI導入で自社に何を残すか——Microsoft Frontier Companyから考える継続改善の設計
AI導入の価値はモデルを入れることだけでは決まりません。自社に残る『改善データ』の設計と、3つの実装パターンの選び方を整理します。
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金融AI
AIエージェントに金融取引を委任する——3層で考える「証明」の設計
「AIに金融取引を任せる」の急所は性能ではなく『委任の証明』。主体・委任権限・実行結果の3層と、その限界を実務の設計視点で整理します。
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AI導入
Claude Code vs Codex比較 同じ質問で提案はここまで違う
同じ質問を2つのAIに投げたら提案が割れた。却下と再提案、そしてAI同士の相互訂正までの記録。
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AI導入
EU AI Act高リスク規制目前、AIエージェントの統治設計
AIエージェント導入企業の拡大とEU AI Actの高リスク規制の施行が重なる今、「作る」から「統治する」への転換点を整理します。
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EC
越境ECという選択肢 — AIで下がる「世界で売る」ハードル
「世界で売る」は大企業の専売ではなくなりつつあります。越境ECのハードルのうち、AIで下がったものと残るものを整理します。
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金融AI
金融時系列×機械学習 — 「壊れにくさ」から考える検証設計
バックテストの好成績は信用できるのか。金融時系列に機械学習を使うときの検証設計を「壊れにくさ」を軸に整理します。
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インバウンド支援
インバウンド対応×AIエージェント — 多言語問い合わせを任せる設計
「AIで多言語対応」の成否は導入前の業務整理で決まります。任せる範囲・ナレッジの構造・人への引き継ぎの3点から。
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