社内でAI利活用が進んでいる会社は、社内RAGも完了し、おそらく今AIエージェントを一つ一つ開発しているかと思います。
丁度今ソフトバンクの孫さんがAI講義をしていて、彼らはOpenAIとAIエージェントを開発しているようで、2025年以内に10億個は作るようです。
整備や空港業務に特化した機能開発で使いやすさを追求し、現場密着型の開発スタイルが浸透の鍵に。
安全性への懸念から自社AI構築を決断し、単なるチャットAIから業務特化型の高度検索や空港スタッフ向け支援ツールへ進化。現場の声を直接取り入れる「JAL-AIキャラバン」も面白いですね。ビジネスでAIを使う際、現場の実務に合うカスタマイズの重要性を示す好例です。
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/10888/?n_cid=nbpnxt_mled_itmh
ISAOの管理部門のAI導入事例
AIは、こうした小さな「動かない」でつまずきます。ISAOは、その先——実際の業務に
AIを乗せて回すところまでを、お客様の管理部門と一緒に進めています。
月次決算の工数を50%以上削減｜東証グロース上場企業A社
少人数の経理財務部門で、決算業務を1本ずつAI化。外注に頼らず社内で決算を完結
できる体制をつくりました。（Claude Cowork／Microsoft 365 Copilot）
全社でAIを使わない日がない状態へ｜医薬品・上場準備企業
ツールを配って終わりにせず、顧問として伴走。安全に使える環境の整備から
リテラシー向上まで。G検定の合格率は100%。
収益認識の判定をAIエージェント化｜創薬支援CRO
月100件を超える契約の収益認識判定を、監査証跡を保ったままAIがドラフト。
ドラフト・レビュー工数を75%以上削減しました。
「AI管理部長」を数年かけて共同研究｜東証上場のIT企業
管理部門の業務をAIが担う仕組みを研究。汎用LLMで足りる部分と、自社で作り込む
べき部分の線引きを実務で検証しています。
