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AIエージェントに「企業の業務世界」を渡す｜コンテキストという競争優位
データとAIを並べても業務は動きません。両者の間に、業務の文脈を保持する層――企業の「業務世界モデル」が要ります。名詞・動詞・動的化という設計、Airbusの公表事例、そしてAI設計の4原則から、AI時代の競争優位が「モデルの賢さ」から「自社の業務世界をどれだけ忠実にモデル化できるか」へ移る理由を、業務自動化基盤を手がけるCRIENが読み解きます。
調べるAIと考えるAIを分ける仕事術｜NotebookLM×生成AIの実践
AIで成果が出ない原因の多くは、1つのAIに「調べる」と「考える」を全部やらせていることです。出典付きで正確に調べるNotebookLMと、深く考え・作る生成AIを役割分担し、コピペでつなぐ。競合調査・壁打ち・作業自動化の3つの実践と、情報漏洩を避ける注意点を、AIエージェントを自社運用するCRIENが解説します。
AIエージェントは「労働力」｜人事とDXが融合すべき理由と7つの施策
AIエージェントは「使うツール」から「任せる労働力」の水準に達しつつあります。労働力であるなら、それを配置し戦力化し評価するのは人事の仕事です。組織構成そのものが書き換わる理由、人事が取り組むべき7つの施策、そして人事とDXが融合すべき理由を、AIエージェントを自社運用するCRIENが整理します。
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