生成AIの社内ガイドラインの作り方 — チャット利用のルールにエージェントの権限を足す
生成AIの社内ガイドラインを、AIエージェントが社内システムを操作する段階に合わせて組み直す方法です。入力と出力のルールに、任せてよい操作・承認が要る操作・残す記録の条項を足し、別表の切り分けと改定の回し方まで経営の視点で整理しました。
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RPA・iPaaS・AIエージェントの違い — 業務自動化ツールを仕事の形で使い分ける
RPAとAIエージェントの違いは、新旧ではなく自動化する仕事の形にあります。iPaaSとは何かも含めて業務自動化ツールの種類を整理し、入力の揺れ・例外・判断の三つでエージェントに渡す工程を選び、既存のRPAやiPaaSを残す併用の線引きを示します。
AIを使う人への訓練投資 — 労働経済白書2026が示す日本企業の空白
労働経済白書（令和8年版）が引いた国際比較では、金融・保険業と製造業でAIを使う社員に会社が訓練を用意した割合が、日本は米英独より20〜30ポイントほど低い水準でした。AIの社員教育とリスキリングを、ツールの予算と同じ決裁で組むべき理由を一次データで整理します。
オンプレミスAIエージェントの選び方 — モデルと実行基盤とデータの置き場所を分けて決める
オンプレミスのAIエージェントは、モデル・実行基盤・データと記録の三層に分けて置き場所を決めると選べます。ローカルLLMだけでは満たせない要件の読み方、層ごとに社内へ置く条件、構成の型を技術責任者の視点で整理しました。
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。
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。
人手不足が最も重い業種から進むAI — 小売・卸売・サービスの適用実態
人手不足が最も重い業種で、AIは実際どこに入っているのか。中小機構と厚生労働省の一次データから、小売 AI 導入が製造業を上回った実測と、不足の重いパートタイム層に自動化が届かない構造を読み解き、経営が先に決めておく線引きまでハマダラボ代表の視点で整理します。
AIの誤りを業務で止める設計 — ハルシネーションを前提にした確認と記録
AI ハルシネーション 対策を、精度向上ではなく設計の問題として解きます。誤った出力が発注や請求に届く前に止める確認ゲートの置き方、あとから出どころを追える記録の項目、戻し経路の決め方を、CTOの視点で整理しました。
AI業務自動化と個人情報保護法 — データの持ち出しをどこで止めるか
AI 個人情報保護法 / AI 業務自動化 データ 取扱い / AIエージェント 個人情報を、条文の解説ではなく設計の問題として整理します。入力・学習・ログ・外部API・再委託という五つの地点でデータが社外に出る経路を特定し、制御点の置き方をCTOの視点でまとめました。
エージェント間プロトコルの標準化 — 相互運用が選定基準に入る
A2A プロトコルとMCPが特定企業の手を離れて中立の運営体へ移り、ベンダー選定の問いは単体性能から相互運用へ動きました。一次資料で確定した事実を押さえ、ロックインの移り先と契約前に確かめる手順を経営の視点で整理します。
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。