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X-WR-CALDESC:AIエージェント開発って、結局なにを作ってい
 るのか
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 るのか
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SUMMARY:AIエージェント開発って、結局なにを作っている
 のか
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99626
 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n✓ 「AIエー
 ジェント」を検討しているが、結局なにを作っている
 のかが社内で説明できていない\n✓ 賢い1つのAIに大量
 のデータと指示を渡せば動く、というイメージのまま
 進めようとしている\n✓ AIが出した報告に見落としや
 もっともらしい誤りが混ざり、現場で使えるか確信が
 持てていない\n✓ 自社のどの業務をどう分解すればAI
 エージェントとして組めるのか、当たりがつけられて
 いない\nもし一つでも当てはまるなら、\n問題は「AIが
 まだ賢くない」ことではありません。\n1つのAIに全部
 を丸投げする構造のまま考えているだけです。役割を
 分けて分業させる、という設計の発想が抜けているだ
 けです。\nこの45分で、AIエージェントの正体を「役割
 を分けた複数AIの分業」として捉え直し、自社の業務
 をどう分解すればよいかの見立てを持ち帰ることがで
 きます。\n■ こんな方におすすめです\n──────
 ────────────────────────
 ──\n✓ AIエージェントを検討しているが、結局なに
 を作るのかを社内で説明しきれていないDX推進・経営
 企画の方\n✓ 「賢いAIに丸投げすれば動く」前提で進
 めていて、品質が安定するか不安な方\n✓ 設備ログ・
 問い合わせ・文書など、人手では見切れないデータを
 抱えている方\n✓ PoCを始めたいが、適用業務の選び方
 とコストの見立てを知りたい方\n✓ AI開発の検討役と
 して、技術の中身を非エンジニアにも分かる粒度で押
 さえたい方\n■ セッション説明\n─────────
 ───────────────────────\n
 「AIエージェント」という言葉は急速に広がりました
 が、いざ自社で検討しはじめると「結局、何を作って
 いるのか」が見えづらいものです。チャットAIなら使
 ったことがある。では業務を任せるAIエージェントは
 、その延長線上で「賢い1つのAIにデータと指示を渡せ
 ば動く」ものなのでしょうか。実は、ここで丸投げの
 発想のまま進めると、見落としや事実でない報告が混
 ざり、現場では使えないという壁にぶつかりやすいの
 です。\n本セッションでは、AIエージェントを「役割を
 持った複数のAIの分業」として捉え直します。段取り
 を決める担当・実際にデータを計算する担当・結果が
 妥当か評価して差し戻す担当・人が読める報告に落と
 す担当。この役割分担がなぜ品質を担保するのかを、
 研究の知見も交えて解説します。\nそのうえで、製造
 業の設備ログ分析エージェントという具体ケースで「
 結局なにを作っているのか」を実装の解像度で見せま
 す。膨大なログから定期の分析レポートを自動生成し
 、確認すべき箇所まで添える構成です。抽象論で終わ
 らせず、自社のどの業務をどう分解すればAIエージェ
 ントとして組めるかを持ち帰っていただきます。\n■ 
 今回話す内容\n─────────────────
 ───────────────\n\n「賢い1つのAIに丸
 投げ」がなぜ現場で壁にぶつかるのか（見落とし・も
 っともらしい誤り・確認できない報告）\nAIエージェン
 トの正体は「役割を分けた複数AIの分業」、段取り・
 分析・評価・報告と、評価役が差し戻すループ\n製造
 業の設備ログ分析エージェントで見る「結局なにを作
 っているのか」と、自社業務の分解のしかた\n\n■ 登
 壇者\n─────────────────────
 ───────────\n三好大悟（株式会社リベル
 クラフト 代表）\nデータサイエンティスト出身。製造
 業・大手ITを中心に、AI・データ活用のコンサルティン
 グと社内研修を手がける。「技術を現場で動く施策に
 翻訳する」をミッションに、導入判断から構築・運用
 展開まで一気通貫でサポートしている。Python・SQLによ
 る実装経験と、経営層へのプレゼン・合意形成の両方
 を持つ実務家。\nX: 三好大悟\, リベルクラフト
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