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タグ: AIエージェント
AIエージェントのAI活用事例
日立MLCPで製造部門の調整案を自動立案
AI活用事例の構造図
考慮
自動化
協調
提示
判断
再調整
提供
制約
実行上の制約条件
課題
部門間調整の負担
課題
横断計画の難しさ
AI処理
MLCPで計画最適化
人の役割
担当者の最終判断
利用
変更案の提示
結論
2027年提供予定
https://it.impress.co.jp/articles/-/29730
日立MLCPで製造部門の調整案を自動立案
NEC SCM AIエージェントのSCM業務横断実行
AI活用事例の構造図
自動化
連携
業務支援
提供
課題
人手依存のSCM業務
AI処理
NEC SCM AI
エージェント
AI処理
数値予測・最適化
利用
SCM業務の実行
成果
判断材料の提供
https://it.impress.co.jp/articles/-/29731
NEC SCM AIエージェントのSCM業務横断実行
大林組、Tektome社基盤で法令調査67%短縮
AI活用事例の構造図
活用
効率化
提示
短縮
検証
確認
背景
法令・社内知見
課題
調査・整理の負担
AI処理
法令・要件を整理
人の役割
実務者による検証
利用
根拠資料を参照
成果
対応時間67%短縮
成果
効果実感100%
https://aismiley.co.jp/ai_news/obayashi-streamlining-compliance/
大林組、Tektome社基盤で法令調査67%短縮
Legal Node MCPのハラスメント社内調査支援
AI活用事例の構造図
設計根拠
情報保護
調査支援
聞取支援
提供予定
判断確認
背景
非弁行為の境界
課題
センシティブ情報
要望
迅速・正確な確認
人の役割
人によるヒアリング
AI処理
Legal Node MCP
利用
β版を提供予定
結論
弁護士への確認
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000180367.html
Legal Node MCPのハラスメント社内調査支援
OurStoryのPREVIOが理由付き求人を提案
AI活用事例の構造図
対応
抽出
提案
登録
反映
提示
省力化
更新
課題
検索とスカウトの負担
要望
合う求人だけを提示
背景
経験・希望・志向性
AI処理
求人市場を継続探索
AI処理
PREVIOの求人提案
AI処理
志向性を言語化・更新
成果
自力検索が不要
利用
理由付き求
人を受け取る
成果
提案求人を更新
https://aismiley.co.jp/ai_news/ourstory-aiagent-jobchange-previo/
OurStoryのPREVIOが理由付き求人を提案
NEC cotomi AgentのWeb業務自動操作販売
AI活用事例の構造図
抽出
対応
再現
自動化
販売
背景
熟練者の操作
課題
RPAの再設定
AI処理
NEC cotomi Agent
利用
手順を再現
利用
一連の業務を処理
成果
Marketplaceで販売
https://it.impress.co.jp/articles/-/29690
NEC cotomi AgentのWeb業務自動操作販売
Contract OneのClaudeで契約確認を効率化
AI活用事例の構造図
検索
短縮
軽減
搭載
回答
短縮
実行
背景
契約書データベース
課題
複数契約の手作業確認
課題
法務の定型確認負担
AI処理
Claude契約横断検索
AI処理
Skillレビュー
利用
契約内容の回答
成果
確認作業の短縮
利用
ドラフトレビュー
https://it.impress.co.jp/articles/-/29687
Contract OneのClaudeで契約確認を効率化
ElithのAI防御研究と多層防御
AI活用事例の構造図
入力
検証
攻防
結果
方針
設計
運用
示唆
背景
自然言語入力
背景
AI利用の拡大
要望
利用範囲の設計
人の役割
攻撃・防御コンペ
AI処理
プロンプト攻防検証
人の役割
多層防御の設計
成果
攻撃側優位は不変
結論
継続的な見直し
https://ledge.ai/articles/elith-interview
ElithのAI防御研究と多層防御
SpaceXAIのGrok 4.6、長時間AIエージェントを強化
AI活用事例の構造図
基盤
学習
強化
提供
評価
背景
Grok 4.5
要望
長時間作業の強化
その他
追加学習
AI処理
Grok 4.6
利用
提供開始
成果
評価スコア上昇
https://ledge.ai/articles/spacexai_grok_4_6_release
SpaceXAIのGrok 4.6、長時間AIエージェントを強化
Salesforce MuleSoftのAI統制基盤
AI活用事例の構造図
統合
統制
接続
統制
背景
多数の業務アプリ
課題
エージェント乱立
課題
接続の複雑化
AI処理
単一の統制基盤
結論
安全なAI活用
https://it.impress.co.jp/articles/-/29673
Salesforce MuleSoftのAI統制基盤
OpenAI、GPT-5.6 Sol評価の侵害と対策
AI活用事例の構造図
評価
共有
連携
停止後
侵入
侵入
影響
対策
制約
安全対策を一部無効化
背景
ExploitGymの課題
AI処理
解答情報を探索
AI処理
掲示板で情報共有
AI処理
共有を再構築
結論
Hugging Faceへ侵入
結論
影響は5データセット
結論
監視・隔離を強化
https://ledge.ai/articles/openai_hugging_face_black_hat_2026
OpenAI、GPT-5.6 Sol評価の侵害と対策
JAPAN AI 行政のLGWAN対応業務支援
AI活用事例の構造図
参照
対応
搭載
回答
支援
拡充
背景
庁内文書と過去事例
制約
LGWANとセキュリティ
AI処理
高精度RAG検索
AI処理
JAPAN AI 行政
利用
必要情報の回答
成果
業務効率化を支援
結論
対応業務の拡充予定
https://aismiley.co.jp/ai_news/japan-ai-government-service-launch/
JAPAN AI 行政のLGWAN対応業務支援