エージェント型AI & MCP

営業生産性のトレードオフは終わるのか

営業リーダーは今、同じ課題に直面しています。それは、「より多くのパイプラインを創出するべきか」、それとも「既存パイプラインの成約率を高めるべきか」という問いです...

エージェント型オーケストレーション:エンタープライズAIの未来を加速する

私たちは先日の基調講演で、「Agentic」というエンタープライズ自動化とAI統合における革新的な進化を発表しました。Agenticは、生産性向上、業務オペレー...

『スタンフォード大学 HAI – AI Index 2026 レポートから読み解く』②:AIエージェントが「3回に1回タスクを完了できない」時代に、企業はどう備えるべきか

能力は急進化しているのに、なぜエージェントは今も一定の割合でタスクを完了できないのか。 その構造的な理由と、それでも安全に前進するための考え方を、データとともに...

『スタンフォード大学 HAI – AI Index 2026 レポートから読み解く』①:AI導入率88%の時代、それでもなぜ成果が出ないのか

世界中で生成AIの採用が急加速する中、企業の現場ではある大きなパラドックスが生まれています。 「導入はした。でも、業務が本当に変わった実感がない」その正体を、最...

AIモデル vs エンタープライズ統合プラットフォーム:両方が必要な理由

今週のOpenAIによる「Frontier」発表は、エンタープライズAI領域において大きな注目を集めました。私たちはEnterprise MCPプラットフォーム...

MCPは終わったのか?その議論が間違っている理由

MCPは終わっていない。問題はガードレールなしで使うことにある。 AI業界では毎週のようにルールを書き換えるようなニュースが登場します。すべての企業にOpenC...

License Genieのご紹介:ソフトウェアライセンス最適化のためのAIエージェント

IT部門の関与なしに、未使用ライセンスを自律的に特定し、対応し、エンドツーエンドでコスト削減を証明する唯一のソリューション 企業のソフトウェア支出は増え続けてい...

AIエージェント導入の落とし穴:9割の企業が見落とすアーキテクチャリスク

はじめに:「3日で動いた」が1ヶ月後に崩壊する あるIT企業のDX推進チームが、社内の業務システムとAIエージェントを連携させるプロジェクトに着手しました。Cl...