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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
Apple、AIエージェントのリスクでmacOS権限制御へ
AI活用事例の構造図
見直し
対策
背景
許可
未定
背景
権限の制御迂回
課題
私的データの露出
背景
AIエージ
ェントの進化
その他
権限の追加制御
利用
明示操作で許可
結論
時期と仕組み未公表
https://www.itmedia.co.jp/news/article/2610/03/2000001983/
Apple、AIエージェントのリスクでmacOS権限制御へ
Lisse法務AI Coworkで法務判断を蓄積
AI活用事例の構造図
入力
参照
整理
確認
提供
蓄積
課題
判断材料の不足
課題
判断基準の属人化
AI処理
案件情報を整理
AI処理
対応案を提示
人の役割
確認・承認・修正
利用
法務へ案件を提供
成果
知見を会社に蓄積
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000069.000051277.html
Lisse法務AI Coworkで法務判断を蓄積
村田製作所のマルチAIで解析を20分に短縮
AI活用事例の構造図
連携
支援
確認
実証
試算
背景
研究開発データ
要望
研究開発を支援
AI処理
マルチAI
エージェント
人の役割
研究者の最終判断
利用
材料開発で実証
成果
解析6時間を20分に
https://news.mynavi.jp/techplus/article/20260930-5050681/
村田製作所のマルチAIで解析を20分に短縮
UravationのAIエージェント62体講演実演
AI活用事例の構造図
運用
実演
背景
自社で62体を運用
AI処理
AIエージェント62体
利用
講演で実演
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000197.000137731.html
UravationのAIエージェント62体講演実演
AXの4事例からみるAI業務再設計
AI活用事例の構造図
移管
分担
確認
削減
集中
背景
反復する定型業務
要望
人の判断を残す
人の役割
最終判断・承認
AI処理
AIへの業務移管
利用
判断に集中
成果
定型業務を削減
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000069.000171095.html
AXの4事例からみるAI業務再設計
SPEED EFFECTがフェアパスで採用実務を1日約20分に
AI活用事例の構造図
自動化
削減
反映
時短
充当
背景
手作業の採用管理
課題
定型業務に1
日2〜2.5時間
AI処理
フェアパスが
採用実務を実行
人の役割
例外対応と個別判断
成果
採用業務を
1日約20分に
利用
採用活動の改善に充当
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000061.000105436.html
SPEED EFFECTがフェアパスで採用実務を1日約20分に
ContractSの法務AIコンサルティングで法務AX支援
AI活用事例の構造図
基盤
支援
反映
役割
開発
実装
展開
移行
背景
AI基盤を整備
課題
実務活用の障害
課題
審査基準を未反映
人の役割
確認・承認を設計
AI処理
法務AIコンサル
AI処理
AIスキルとMCP連携
利用
AIエージ
ェント社員化
結論
法務AXを目指す
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000113.000029225.html
ContractSの法務AIコンサルティングで法務AX支援
KOWROのAI疑いオンライン採用面接
AI活用事例の構造図
発生
疑念
判断
終了
背景
オンライン採用面接
課題
口元と発話のずれ
AI処理
AI利用の疑い
人の役割
CEOの判断
成果
面接終了
https://ledge.ai/articles/ai_job_interview_kowro
KOWROのAI疑いオンライン採用面接
日立の設計ナレッジシステムで設計不備を100%抽出
AI活用事例の構造図
入力
対応
蓄積
検図
背景
技術文書と熟練知
課題
ルール確認の負担
AI処理
設計ナレッジシステム
成果
設計ナレッジ蓄積
成果
設計不備を100%抽出
https://it.impress.co.jp/articles/-/29782
日立の設計ナレッジシステムで設計不備を100%抽出
ITR調査、AIガバナンス市場150億円予測
AI活用事例の構造図
需要増
対策
市場化
予測
背景
生成AI利用拡大
課題
AI特有のリスク
AI処理
AIガバナンス管理
成果
2025年度売上4億円
結論
2030年度150億円予測
https://it.impress.co.jp/articles/-/29770
ITR調査、AIガバナンス市場150億円予測
Rubrik AIで39秒時代の復旧支援
AI活用事例の構造図
対策
検知
可視化
承認
復旧
制御
背景
侵害まで平均39秒
課題
可視化できないAI
人の役割
利用者の承認
AI処理
Rubrik AI
AI処理
Agent Cloud
利用
復旧作業を実行
利用
意図しないア
クションを修復
https://it.impress.co.jp/articles/-/29758
Rubrik AIで39秒時代の復旧支援
UravationがCodex活用事例など8資料を追加公開
AI活用事例の構造図
対応
資料化
記録
資料化
導入
公開
追加
手順
収録
収録
課題
判断順序が不明
背景
実業務の指示
課題
安全導入の手順不足
AI処理
Codexの業務利用
人の役割
判断材料を資料化
AI処理
Claude Code導入
利用
50事例の実ログ
成果
無料資料31本
利用
社内導入ガイド
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000173.000137731.html
UravationがCodex活用事例など8資料を追加公開