マルチエージェント・オーケストレーションを業務で使う判断基準
マルチエージェント オーケストレーションに倒すかどうかは、責任範囲が割れているかと、失敗を片側へ切り分けられるかの二軸で決まります。分けるべき業務と1体で足りる業務の境界を、再試行と承認点の置き方まで含めてCTOの視点で整理しました。
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モデル選びの基準が変わった — 大きさより「どこで動かすか」
業務で使うAIモデルの選定は、性能の順位から費用・応答時間・データの所在へ軸が移りました。SLM 業務活用をどの工程まで広げ、どこから大きなモデルを呼ぶのか。総務省の白書とIPAの調査をもとに、置き場所で決める判断の順序を整理します。
設備保全（CMMS）と基幹系をAIでつなぐ — 保全データを止めない連携設計
保全記録が現場端末で途切れる一点から、設備保全 ERP 連携の設計をたどります。呼び名のゆれを吸収する層の置き方、点検実績の構造化、部品発注と予防保全計画への折り返し、入力を増やさない受け口の作り方をCTOの視点で整理しました。
請求書処理と経理バックオフィスをAIエージェントで自動化する手順
請求書処理 自動化で最初に決めるのは、ツールではなく止まった伝票の戻し先です。受領から仕訳・承認・保存までを一本の流れとして設計する手順と、保存・帳簿連携で確認しておく制度上の要件を、ハマダラボCTOの視点で整理しました。
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