漣 洋平

AIエージェント活用

AIエージェントのROIを平均で測ると外す｜採算を決めるのは上位5％の案件

AIエージェント導入の可否は平均費用では判断できません。費用分布の裾と1件あたり総コストの分解、人手介入率の読み方、テスト前に決める判定基準を実務KPIの形で整理します。

データ活用・可視化

現場データを意思決定につなげる可視化とAI活用

製造業・エネルギー企業向けに、現場データを意思決定へ変える考え方を解説します。高頻度データ、地域差、因果分析、異常検知を業務アクションへ結び付ける方法を整理します。

エネルギー・電力

エネルギー需要予測AIを現場で使う｜精度競争から意思決定・実行ループへ

電力・ガスの需要予測AIを、予測値を出すだけの仕組みで終わらせず、判断、承認、実行、学習までつなぐ設計を解説します。データ漏えいを防ぐ検証方法と導入手順も整理します。

AIエージェント活用

AIエージェントの学習が行動を変えない理由｜69件を数えて分かった記録の欠陥

AIエージェントに教訓を蓄積しても失敗が減らない原因を、自社の記録69件の実測から整理。呼び出し条件を書く記録書式と、記録を自動実行へつなぐ設計を図解します。

エネルギー・電力

データセンターの電力確保が難しくなった理由｜系統接続で問われる6つのコミットメント

AIデータセンターの系統接続は、容量を申請する段階から、電源契約・機器発注・負荷柔軟性まで示す段階へ移りました。米国の最新動向をもとに、大口需要の確度をどう評価するかを整理します。

業務改善・DX

DX投資を無駄にしないポートフォリオ評価の進め方と判断軸

DXやAIの投資案件を個別最適でなく全体最適で見るポートフォリオ評価を解説。効果、リスク、実現性を比較し、意思決定に使える評価軸と進め方を整理します。

生成AI・法人導入

日本企業が今すぐ知るべきセキュア推論基盤の設計と導入要点

生成AIの社内導入で重要になるセキュア推論基盤を、機密保持・監査・権限分離・運用設計の観点から整理。日本企業が実務で押さえるべき導入要点を解説します。

AIエージェント活用

AIエージェントを業務実装するためのAPI設計と運用の要点

AIエージェントを業務に組み込む際に重要な、APIの契約設計、エラー処理、認可、監査、観測性を整理します。現場で止まらない連携基盤を作るための実務ポイントを解説します。