AIエージェントの効果測定KPI設計 — 何を測ると経営に説明できるのか
AI KPI 設定 / AIエージェント 効果測定 / AI導入 成果 指標を、処理件数ではなく人が触った回数と差し戻し率で組み直します。副指標の絞り方、基準線の取り方、測定不能を0と報告しない規律まで、経営に説明できる設計を整理しました。
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デジタル化・AI導入補助金2026でAI自動化の初期費用を下げる — 対象と申請の実務
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AI事業者ガイドラインとAIエージェント — 人の監視をどこに置くかが実務論点になった
AI事業者ガイドライン第1.2版はAIエージェントを定義し、別添のサービス例を7件から15件へ増やしました。一方で、人の判断をどの工程の手前に置くかは書かれていません。罰則のない制度でその空欄を企業が埋めることになった経緯を、一次資料から整理します。
非エンジニアがAIエージェントを運用する体制 — 誰が何を持つかの役割分担
運用を情報システム部門に預けない前提で、非エンジニア AI運用を権限・例外処理・改修という三つの担当の設計問題として整理します。誰が何を持ち、何をIT側とベンダーに残すのかを、ハマダラボCTOの視点で線引きしました。
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