製造業の法規制対応を変える Decision Trace Model × マルチエージェントという新しいアプローチ
これまで見てきたように、AIの進化によって
判断を人から切り出し
構造として扱い
制御可能にする
というアプローチが重要になってきました。
つまり、
判断を「人の中」から「システムの外部」へと取り出す
...
Case Study
なぜAIでは“ばらつき”が消えなかったのか ― ナレッジでは解決できなかった理由と、その本質 ―
昔、AIソリューションに関わっていたとき、顧客から何度も同じ相談を受けました。
「人によるばらつきをなくしたい」
新人とベテランで判断が違う
同じ状況でも対応が変わる
エキスパートに依存している
そして必ず...
店舗判断を企業資産にする — Decision Trace Model のリテール応用
店舗判断を企業資産にする — Decision Trace Model のリテール応用
前回の記事では、Decision Trace Model を製造業に適用する例について述べました。
Decision Trace Model...
AI品質工学（AI Quality Engineering） — 品質工学が、なぜAIの時代に再び重要になるのか —
AI品質工学（AI Quality Engineering） — 品質工学が、なぜAIの時代に再び重要になるのか —
AIについて語るとき、多くの議論は次のような話に集中します。
モデル精度
データ量
...
AI工場モデル（AI Factory） ― AIはソフトウェアではなく「製造業」になる ―
AI工場モデル（AI Factory） ― AIはソフトウェアではなく「製造業」になる ―
AIについて語るとき、多くの人はこう考える。
AIは
ソフトウェア
である。
モデルを作る。APIを呼ぶ。アプリに組み込む。
し...
AIカスタマーサポートが成功する企業の設計パターン5 — 成功の鍵はモデルではなく「境界設計」にある —
AIカスタマーサポートが成功する企業の設計パターン5 — 成功の鍵はモデルではなく「境界設計」にある —
多くの企業がAIカスタマーサポートを導入している。
しかし結果は二つに分かれる。
ある企業では
問い合わせ対応...