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AIネイティブな業務システム
ChatGPTやCopilotのような汎用AIツールの使い方ではなく、AIを前提に業務システムそのものを設計し直す視点を掘り下げます。画面や入力フォームなどのUI/UXに対する考え方、AIによる意思決定支援など、自社プロダクト開発での経験や実際の検証結果を交えて紹介します。
16件の記事
MCP Appsで、AIチャット＋UIのハイブリッドを作る
2026年1月に公式拡張として登場した「MCP Apps」を使うと、チャットの会話の中に、承認ボタンや一覧表のようなミニUIをその場で差し込めるようになります。自然文とUIを使い分けるハイブリッドな業務システムの作り方を紹介します。
続きを読む社内ドキュメントをMarkdown化して、AIアシスタントの基盤にする
社内にAIアシスタントを作ろうとして最初にぶつかるのは「答える材料をどう用意するか」です。Word・PDF・Excelに散らばった文書をMarkdown化し、用語集やFAQも含めてナレッジベースとして整えていく実務の進め方を紹介します。
続きを読むAIに渡す文章は、なぜMarkdownが良いとされるのか
「AIに読ませる資料はMarkdownにしましょう」とよく言われますが、PDFやWordのままではなぜ都合が悪いのでしょうか。構造の伝わりやすさ・表の扱い・チャンク分割との相性など、Markdownが良いとされている理由と、その根拠・留意点を整理します。
続きを読むマルチエージェント化で業務システムはどう変わるか
1つのAIにすべてを任せるのではなく、役割ごとに複数のAIエージェントを分けて連携させる「マルチエージェント」構成が広がっています。どんな業務でこの構成が有効になるのか、要件定義の観点から整理します。
続きを読む「人間の承認」をどこに挟むか——AIネイティブなワークフローの止め方・戻し方
AIにすべてを自動化させるのではなく、どこで人の承認を挟み、どう差し戻すかを設計することが、AIネイティブなワークフローの実用性を左右します。承認の挟み方のパターンと、要件定義で決めておくべき項目を整理します。
続きを読むAIの判断をあとから追えるようにする——AIネイティブな監査ログ・トレーサビリティ設計
AIが下した判断は「なぜその結論に至ったか」を後から説明できて初めて業務に組み込めます。AIネイティブなシステムで何をログに残すべきか、要件定義の段階で決めておくべき監査ログの設計を整理します。
続きを読むベクトル検索とキーワード検索、AIネイティブなシステムはどう使い分けるか
「AIに検索させる」と一口に言っても、意味の近さで探すベクトル検索と、単語の一致で探すキーワード検索では得意分野がまったく違います。要件定義の段階でどちらを選ぶべきか、あるいは両方を組み合わせるべきかを判断する視点を整理します。
続きを読む似たツールを並べると、AIは意図と違う方を選ぶ
AIエージェントに複数のツールを渡しておけば、状況に応じて適切なものを選んで使ってくれる——そう期待したくなりますが、現実はそう単純ではありません。似た機能を持つツールが並んでいると、AIが意図と違う方を選んでしまう事象と、その対処法を具体例をもとに紹介します。
続きを読むMCPで、いま動いている業務システムをAIネイティブ化する
新しくAI前提のシステムを作り直さなくても、いま使っている業務システムをAIから安全に操作できるようにする方法があります。AIと外部システムをつなぐ技術規格「MCP（Model Context Protocol）」を使って、既存のWEBシステムをAIネイティブ化する具体的な構築例を紹介します。
続きを読む「結局Excelに戻る」を、AIはどこまで救えるか
業務システムを導入しても、最終的な集計や個別対応は現場の手元Excelに戻ってしまう——という現象は珍しくありません。この「Excel回帰」に対して、AIにExcelを読ませて構造化データに変換するというアプローチが、どこまで実用段階にあるのかを、技術検証中の技術として整理します。
続きを読むCopilot + PCは本当にAIに最適なのか？
パソコンの買い替え時に「Copilot + PC」という表示を目にする機会が増えました。Copilot + PCと通常のWindows 11の違い、NPUの宣伝文句で誤解されやすいポイント、そして業務利用なら結局どちらを選ぶべきかを整理します。
続きを読むDIツールとBIツールの違いから見る、AIによるデータ分析とシミュレーション
BIツールでダッシュボードを整備しても、そこから先の判断は属人的な勘に頼ったまま、というケースは少なくありません。BIツールとDI（Decision Intelligence）ツールの違いを整理しながら、AIによる分析方法の選定・シミュレーションの妥当性確認・レポート作成の勘所を紹介します。
続きを読む画面という概念をなくすAIネイティブなUI
業務システムは「画面」を起点に設計されるのが当たり前でした。しかし生成AIが介在すると、その前提そのものが揺らぎます。固定画面を作り込まない、AIネイティブなUIという発想を紹介します。
続きを読むAIレビューで意思決定を効率化する
稟議や申請の承認業務は、判断基準が属人化しやすく、確認漏れも起きやすい業務です。AIに「最終判断」ではなく「判断材料の整理」を任せることで、意思決定の質とスピードを両立する設計を紹介します。
続きを読むAIは確率的。精度に対する現実的な向き合い方
生成AIは同じ質問に対して毎回同じ答えを返すとは限りません。これは欠陥ではなく、仕組み上の性質です。なぜAIが確率的にふるまうのかを技術的に理解した上で、業務システムにどう組み込むべきかを整理します。
続きを読むハイブリッドが最適。AIシステムと従来WEBシステムの比較
「業務を全部AIにできますか」という相談が増えていますが、答えの多くは「一部が最適」です。AIが得意な処理と、従来型のシステムロジックが得意な処理を切り分けるハイブリッド設計の考え方を紹介します。
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