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。
AIエージェントを人数課金で導入すると何が変わるか ― 中小企業の判断基準
AIエージェントを人数課金の月額ライセンスで導入するとき、中小企業が判断に迷う点を整理しました。自社開発や増員との違い、対象人数と業務の決め方、年契約と無料トライアルの使い分け、費用対効果の見積もり方まで、実務の判断材料として書いています。
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生産日報をライン別に集計する前に決めること ― 稼働率の分母と、平均に隠れるばらつき
生産日報をライン別に集計して稼働率を並べるとき、先に決めておくべき論点を整理しました。暦時間・負荷時間・実働時間のどれを分母に置くか、可動率との違い、月平均が同じでも中身が違う2ラインの読み方、横比較のための条件揃え、日報の未記入・単位揺れ・欠測日が指標を歪める経路まで。
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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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