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特売品や目玉商品で来店を促し、惣菜や生鮮など粗利率の高い商品との組み合わせで利益を回収する「合算モデル」を解説する。食品スーパーの品目別粗利率を例に、日配品が売上の四割強を占めながら利益を上げにくい構造を示し、ライフやヤオコーの営業利益率、大手同士のM&A...
生成AIは、質問に答える段階から、ゴールを与えれば自律的に動くエージェントへと変わりつつある。本記事では、Google Cloudの登壇者が語ったAgent導入の本質を整理。幻覚の原因はモデルではなく業務定義の欠如にあること、PoCが規模拡大で壁にぶつかる...
AIがコードを書くスピードが上がったとき、エンジニアリングのボトルネックは要件定義や業務の言語化、検証・運用へ移る。テストが全部グリーンでも成果とは限らない。金融や通信の事例を交え、AIを導入する工程と人が判断を担う境界、組織が最初に踏むべき一歩を整理する...
企業AIの成否を分けるのはモデルではなく実装だ。SoftBankの登壇者は、半導体からデータセンター、電力、蓄電へと続く供給チェーンの末端に実装を位置づけ、全部門に広がるAIエージェント、6月に発表したセキュリティサービス、FDEの5段階評価、レガシーシス...
legacy modernization と migration は混同されやすい。二階建ての家にたとえると、一階の倉庫に窓を開けて店にするのが Modernization、CBD へ引っ越して商住一体で作り直すのが Migration だ。内部まで変える...
AIエージェントが企業で信頼できる行動を取れない原因は、モデルの推論力ではなく業務知識の欠如にある。Neo4jが発表したContext Engineは、業務プロセス、ドメイン用語、データの所在、権限、過去の意思決定を六層のオントロジーとしてグラフにまとめ、...
企業AIの提案は「ナレッジグラフが必要だ」という概念で止まりがちだ。本稿では、知識の形を定義する第一層、業務ロジックを抽出してAIが判断できる仕組みをつくる第二層、判断と実行を支えるクラウド基盤の第三層に分けて整理する。5つのサイクルと6つの能力からなる判...
企業は同じ能力モデルと評価基準で人材を選びながら、非標準的な成果を期待する。アレックス・カープは、突破口を生む人材ほど管理しにくく、組織が権威への挑戦を受け入れにくいと指摘する。技術と商業価値の断層、FDEの役割、AI時代に実行が安くなるほど判断が高くなる...
消化仕入れで在庫リスクをブランドに委ねる百貨店、翌日配送のために在庫を抱えながら中間流通を削るアスクル、物流と人材を引き受けて薄利多売をこなす専門商社。三越伊勢丹、アスクル、三菱食品の事例から、誰がどの機能とリスクを担うかによって収益構造がどう決まるかを読...