AI・生成AI活用 AIエージェントと人間はどう役割分担する？自動化しすぎない業務設計のポイント
AIエージェントと人間はどう役割分担すべきか。AIに任せる業務、人が判断・承認すべき工程、Human in the Loop、AI承認フロー、例外対応まで整理し、自動化しすぎず企業の業務へAIエージェントを組み込むための実務ポイントを解説します。
2026-09
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AI・生成AI活用 AIエージェントのROIはどう測る？工数削減だけで終わらない効果測定の考え方
AIエージェントのROIは工数削減だけでは測れません。成功タスク率、人の修正負荷、利用定着、業務リードタイム、商談・売上への影響、運用コストまで整理し、AIエージェントの費用対効果を実務で測定するKPI設計とROI算出の考え方を解説します。
AI・生成AI活用 AIエージェントのセキュリティ対策｜企業導入で確認すべき権限・データ・承認設計
AIエージェントのセキュリティ対策を企業向けに解説します。情報漏洩、プロンプトインジェクション、過剰権限、誤実行などのリスクを整理し、データ分類、最小権限、人の承認、操作ログ、停止条件まで、本番導入前に確認したい実務ポイントを紹介します。
AI・生成AI活用 AIエージェント導入の進め方｜業務選定からPoC・本番運用までを整理
AIエージェント導入は、ツール選定から始めるのではなく、対象業務、目的、データ、権限、評価基準を整理することが重要です。業務選定からPoC、本番移行、運用改善まで、企業がAIエージェントを導入する際の進め方とチェックポイントを実務向けに解説します。
AI・生成AI活用 AIエージェントのワークフロー設計｜調査・判断・実行をどう分けるべきか
AIエージェントのワークフローは、業務を一括で自動化するのではなく、調査・判断・実行・検証へ分解して設計することが重要です。AIへ任せやすい工程、人が承認すべき判断、実行権限、データ連携、改善方法まで、BtoB企業の実務を想定して解説します。
