
AIエージェントはカスタマーサポートをどう変える?活用方法・システム例・活用事例・導入ポイントを徹底紹介!
AIエージェントは従来のチャットボットとは異なり、APIを通じて配送システムやCRMを直接操作し、調査から実行までを自律的に完遂 配送遅延対応や返金処理などの定...
生成AI、画像認識、AI開発企業等のAI会社マッチング支援サービス

AIエージェントは従来のチャットボットとは異なり、APIを通じて配送システムやCRMを直接操作し、調査から実行までを自律的に完遂 配送遅延対応や返金処理などの定...

AIエージェントは状況理解と多段推論に基づき、配信タイミングの最適化や広告クリエイティブの改善提案など判断を伴う非定型業務まで自律的に実行 企業サイト・SNS・...

LLM(推論)、IoT(知覚)、デジタルツイン(検証)が融合したことで製造現場の不確実性やリアルタイム性に対応可能なAIエージェントが実現 異常検知から原因特定...

AIエージェントは自律的に推論と実行を繰り返すため、技術的な複雑さだけでなく、意思決定の範囲といったガバナンス設計が不可欠 既存業務を単にAIへ置き換えるのでは...

従来の統計的AIでは「なぜ異常なのか」という説明が困難でしたが、デジタルツインは物理法則をモデルに組み込むことで故障のメカニズムを論理的に解明 単に故障時期を当...

LLMを業務利用する際は、性能だけでなく、ハルシネーション(誤情報)やバイアス、セキュリティといった多様なリスクを総合的に評価 LLMのリスクを可視化するには、...

LLMの性能は、公開ベンチマークの数値だけでなく、「定量」「定性」「AIによる評価」という3つの異なる視点を組み合わせて多角的に評価 自社の活用シーン(ユースケ...

ベクトルデータベースはAIによる「意味の数値化(ベクトル化)」により、曖昧な指示でも文脈を理解した検索が可能 生成AIのハルシネーションや知識不足を補う外部記憶...

Azure AI Bot Serviceは、Bot Framework SDKによるフルカスタマイズと、Copilot Studioによるローコードでのプロトタ...

AIトランスフォーメーション(AX)は単なるツール導入ではなく、ナレッジ検索(RAG)や需要予測など、データ起点で既存業務プロセスを再構築 非構造化データの整備...