レポート概要
■ キーメッセージ
本白書は、自律型AIエージェントの産業実装における最も包括的な知見集である。500件以上の実ユースケース、主要フレームワーク、業界横断的な導入パターンを体系化し、技術選定から運用設計、KPI設定、ガバナンス構築までの実務指針を提供する。国内外の先進事例を通じて、自律型AIエージェントが「実験」から「基幹業務インフラ」へと進化する転換点を捉えた戦略資料である。
エージェント技術は単なる対話型AIの延長ではない。計画立案（Planning）、ツール連携（Tool Use）、メモリ管理（Memory）、自律実行（Autonomous Execution）を統合し、人間の監督下で業務プロセス全体を自動化・最適化する次世代アーキテクチャである。本白書は、この技術潮流を「包括的ユースケースカタログ」「実装フレームワーク群」「業界別深堀事例」の三層構造で整理し、読者が自組織のDX戦略に即座に応用できる実践知を凝縮している。
特筆すべきは、理論と実践の架橋である。エージェントプロトコルやダイナミックプライシングといった汎用フレームワークから、KDDIの議事録自動化（最大1時間短縮）、セブン‐イレブンの発注時間4割削減、清水建設の市民開発展開まで、定量効果と導入プロセスを詳述する。これにより、技術選定の妥当性検証、ROI試算、段階的展開計画の立案が可能となる。
また、本白書では業界固有の制約条件とベストプラクティスを明示している。金融における規制対応（FRTB、AML）、医療におけるガバナンス設計（ヒューマン・イン・ザ・ループ、監査証跡）、物流における例外処理とKPI設計など、単なる技術導入を超えた運用成熟度の観点を提供する。AIエージェントの「失敗モード」とリスク管理手法を併記することで、過度な期待を排し、現実的な導入ロードマップの策定を支援する。
■ 利用シーン
【戦略立案・投資判断】
経営層、CIO、CDO、事業企画部門が、AIエージェント投資の優先順位付け、予算配分、ROI試算を行う際の根拠資料として機能する。業界別の先行事例と定量効果（時間削減率、コスト削減額、処理件数）を比較参照し、自社の成熟度と市場ポジションを客観評価できる。特に、競合動向分析（例：小売大手20社AI対応度ランキング）は、デジタル競争力の相対位置づけに直結する。
【技術選定・アーキテクチャ設計】
CTO、ITアーキテクト、AI/MLエンジニアが、マルチエージェントシステムの設計、モデル選定、ツールチェーン構成、外部連携仕様を検討する際の技術リファレンスとして活用できる。エージェントプロトコルフレームワーク、RAG統合パターン、ガードレール設計、MLOps/LLMOps運用など、実装レイヤーの具体的指針を提供する。Moody'sの35エージェント連携事例やAmazonのエージェンティックAI統合設計は、複雑系システムの参照モデルとなる。
【業務プロセス改革・DX推進】
業務部門長、プロセスオーナー、DX推進室が、既存ワークフローへのAIエージェント組込み、業務自動化範囲の特定、KPI設計を行う際の実務ガイドとして機能する。請求処理自動化、注文フルフィルメント最適化、HRオンボーディング、顧客問合せ対応など、プロセス類型別の導入パターンと効果測定手法を提示する。清水建設の市民開発モデルは、現場主導の展開戦略の好例である。
【リスク管理・ガバナンス構築】
CISO、コンプライアンス責任者、リスク管理部門が、AIエージェント導入に伴うセキュリティリスク、データガバナンス、説明可能性、監査証跡、倫理的配慮を評価・設計する際の統制フレームワークとして活用できる。金融のFRTB対応、医療のヒューマン・イン・ザ・ループ設計、製造の安全制御など、規制産業における実装制約と対策を詳述する。
【市場調査・競合分析】
産業アナリスト、市場調査担当、ベンチャーキャピタル、コンサルタントが、エージェント市場の動向把握、技術トレンド予測、投資機会評価、競合ポジショニング分析を行う際の一次資料として機能する。VC投資動向、シェアリングエコノミー市場規模（2兆6158億円）、Japan Startup Summitの「AIエージェント元年」企画など、マクロトレンドと個別事例の両面から市場を俯瞰できる。
【ベンダー選定・RFP作成】
調達部門、プロジェクトマネージャーが、AIエージェントソリューションの比較評価、ベンダー選定基準策定、RFP要件定義を行う際の評価軸として活用できる。AVILEN（900社導入実績）、GROUND（物流特化）、siscloud（ロジスティクス・エージェント）、ティファナ（業界特化AIさくらさん）など、提供形態・業界適合性・価格モデル・競争優位性を横断比較可能である。
【人材育成・組織変革】
人事部門、研修担当、Change Management責任者が、AIエージェント時代に求められるスキルセット再定義、組織能力開発、業務ロール再設計を行う際の変革指針として機能する。パナソニック コネクトの年間18.6万時間削減、富士通のAI Assistant（業務時間30%削減）など、労働生産性向上と人材配置最適化の実例を参照できる。
【読後に達成されるゴール】
1.戦略的意思決定の加速：
500事例の定量データに基づき、AIエージェント投資の優先順位、予算配分、期待効果を客観的に判断できる。「やるべきか」ではなく「何を、いつ、どこまでやるか」の具体的ロードマップを描ける。
3.技術選定の精度向上：
マルチエージェントアーキテクチャ、LLM選定、ツールチェーン構成、外部連携仕様の実装パターンを習得し、過剰投資・技術負債を回避した合理的なシステム設計が可能になる。
3.実装リスクの最小化：
業界固有の制約条件（規制、セキュリティ、ガバナンス）と先行事例の「失敗モード」を理解し、PoC段階でのリスク顕在化と対策を事前に組込める。
5.組織変革の具体化：
市民開発推進、業務ロール再定義、スキルセット転換、Change Managementの実践手法を習得し、技術導入を組織能力へと定着させる変革プランを立案できる。
5.競争優位の構築：
競合動向（例：小売大手20社ランキング）と先進事例（トヨタ、Amazon、三菱UFJ等）を参照し、自社のデジタル成熟度を相対評価し、差別化領域を特定できる。
7.エコシステム連携の視座獲得：
組織内エージェント統合にとどまらず、サプライチェーン、パートナー、顧客との境界を越えたエージェント協働の将来像を描き、次世代のビジネスモデル構想に着手できる。
・・・・
2024～2025年は、エージェント技術が「概念実証」から「全社展開」へと移行する臨界期である。本白書は、この変革期において意思決定者が直面する「何を」「どこまで」「どのように」実装すべきかという本質的問いに、500事例の実証データで応答する。
レポート詳細
目次
緒言
【 包括的な実ユースケース群／関連機関 】
1 500件以上のAIエージェント活用事例 - 包括的な実装カタログ
1.1 概要
1.2 機能的特徴
1.3 導入形態
1.4 構成するモデル／ツール
1.5 外部機能との連携
1.6 先端技術
1.7 事例（象徴的サマリ）
1.8 業界別ユースケース（抜粋）
1.9 関与している企業
1.10 モデル設計と評価
1.11 オペレーションとガバナンス
1.12 導入手順の推奨
1.13 市場動向と位置づけ
1.14 リスクと限界
1.15 今後の発展
1 Google Cloud：110社以上生成AI活用事例集
1.1 概要
1.2 自律型AIエージェントのコンテキストにおける位置づけ
1.3 実装形態
1.4 構成するモデル／ツール
1.5 外部機能との連携
1.6 関与している団体・企業
1.7 利活用テーマ（および事例）
1.8 導入・運用ガイド
2 AIインテリジェンスコミュニティ―100を超える機関にまたがる12,000人のメンバー
2.1 概要
2.2 機能的特徴
2.3 導入形態
2.4 構成するモデル／ツール
2.5 外部機能との連携
2.6 先端技術
2.7 事例
2.8 関与している企業
3 Japan Startup Summit：AIエージェント元年企画
3.1 概要
3.2 実装形態
3.3 構成するモデル／ツール
3.4 外部機能との連携
3.5 関与している団体・企業
3.6 利活用テーマ（および事例）
3.7 導入・運用ガイド
4 2022年シェアリングエコノミー市場規模2兆6158億円達成
4.1 概要
4.2 自律型AIエージェントのコンテキストにおける位置づけ
4.3 実装形態
4.4 構成するモデル／ツール
4.5 外部機能との連携
4.6 関与している団体・企業
4.7 利活用テーマ（および事例）
4.8 導入・運用ガイド
【 実装にあたって重要なフレームワーク群 】
5 エージェントプロトコルフレームワーク - フレームワーク非依存型エージェントAPI
5.1 概要
5.2 機能的特徴
5.3 導入形態
5.4 構成するモデル／ツール
5.5 外部機能との連携
5.6 先端技術
5.7 事例
5.8 関与している企業
5.9 モデル設計と評価
5.10 オペレーションとガバナンス
5.11 導入手順の推奨
5.12 市場動向と位置づけ
5.13 リスクと限界
5.14 今後の発展
6 ダイナミックプライシングエンジン - リアルタイム競合価格設定
6.1 概要
6.2 機能的特徴
6.3 導入形態
6.4 構成するモデル／ツール
6.5 外部機能との連携
6.6 先端技術
6.7 事例
6.8 主要KPI
6.9 アーキテクチャ
6.10 セキュリティ・コンプライアンス
6.11 導入ステップ
6.12 関与している企業・プロダクト
6.13 ベストプラクティス
6.14 参考・出典
【 生産性向上／業務効率化／ワークフロー改善 】
7 トヨタ：AIエージェント導入による生産性向上の実証
7.1 概要
7.2 実装形態
7.3 構成するモデル／ツール
7.4 外部機能との連携
7.5 関与している団体・企業
7.6 利活用テーマ（および事例）
7.6.1 設計・開発現場での知識継承と効率化（O-Beya事例）
7.6.1 製造・生産現場のDXと自律制御
7.6.1 システム開発・保守の効率化
7.7 自律型AIエージェントの観点（設計指針）
7.8 指標・効果と課題
7.9 参考情報（出典、最大5件）
7.10 まとめ
8 清水建設：業務用AIエージェント全社導入・市民開発の展開
8.1 概要
8.2 実装形態
8.2.1 段階的な導入とトライアル
8.2.1 全社展開と利用促進
8.2.1 市民開発による展開
8.3 構成するモデル／ツール
8.4 外部機能との連携
8.5 関与している団体・企業
8.6 利活用テーマ（および事例）
8.6.1 技術文書検索の効率化と知識継承
8.6.1 市民開発による業務効率化
8.7 自律型AIエージェントの観点（設計指針）
8.8 効果と課題
8.8.1 効果
8.8.1 課題
8.9 今後の展望
9 請求処理自動化 - 自動評価と支払い処理
9.1 概要
9.2 機能的特徴
9.3 導入形態
9.4 構成するモデル／ツール
9.5 外部機能との連携
9.6 先端技術
9.7 事例
9.8 関与している企業
9.9 モデル設計と評価
9.10 オペレーションとガバナンス
9.11 導入手順の推奨
9.12 市場動向と位置づけ
9.13 リスクと限界
9.14 今後の発展
10 注文処理自動化 - エンドツーエンドのフルフィルメント最適化
10.1 概要
10.2 機能的特徴
10.3 導入形態
10.4 構成するモデル／ツール
10.5 外部機能との連携
10.6 先端技術トレンド
10.7 主要KPIと効果
10.8 代表アーキテクチャ
10.9 導入ステップ
10.10 事例（抜粋）
10.11 関与している企業・プロダクト
10.12 セキュリティ・コンプライアンス
10.13 成功のためのベストプラクティス
10.14 将来展望
10.15 参考・出典
11 KDDI：「議事録パックン」で議事録作成時間を最大1時間短縮
11.1 概要
11.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
11.2.1 役割と価値
11.2.1 導入効果の要点
11.3 実装形態
11.3.1 提供・アーキテクチャ構成
11.3.1 導入パターン
11.4 構成するモデル／ツール
11.4.1 言語モデルと機能
11.4.1 データ・MLOps
11.5 外部機能との連携
11.5.1 代表的な連携先
11.5.1 運用シナリオ
11.6 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
11.6.1 機能分担
11.6.1 データフロー
11.7 利活用テーマ（および事例）
11.7.1 営業・CS現場
11.7.1 企画・開発・バックオフィス
11.8 導入・運用ガイド
11.8.1 初期設計
11.8.1 継続改善
11.9 関与している団体・企業
11.10 参考情報（出典）
12 ソフトバンク：プロンプト入力不要の「satto」で業務プロセス自動化
12.1 概要
12.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
12.2.1 役割と価値
12.2.1 利点（業務側のエージェント化）
12.3 実装形態
12.3.1 提供形態とUI/UX
12.3.1 アーキテクチャ（概念像）
12.3.1 導入ステップ
12.4 構成するモデル／ツール
12.4.1 モデル機能
12.4.1 ツールチェーン
12.5 外部機能との連携
12.5.1 代表的な連携先
12.5.1 ガバナンス連携
12.6 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
12.6.1 機能分担
12.6.1 データフロー
12.7 利活用テーマ（および事例）
12.7.1 高頻度・高負荷タスク
12.7.1 事例スナップショット
12.8 導入・運用ガイド
12.8.1 初期設計
12.8.1 継続改善
12.9 関与している団体・企業
12.10 参考情報（出典）
13 セブンイレブン・ジャパン：発注数提案AIで発注時間4割削減
13.1 概要
13.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
13.3 実装形態
13.3.1 システム構成の基本像
13.3.1 導入・展開パターン
13.4 構成するモデル／ツール
13.4.1 需要予測
13.4.1 発注最適化
13.4.1 MLOps/データ運用
13.4.1 可視化・意思決定支援
13.5 外部機能との連携
13.5.1 データ連携
13.5.1 業務連携
13.6 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
13.6.1 役割分担
13.6.1 ループ運用
13.7 利活用テーマ（および事例）
13.7.1 店舗運営の省力化と標準化
13.7.1 欠品・廃棄の同時低減
13.7.1 24年問題・人手不足対応
13.8 実務運用の勘所
13.8.1 例外・リスク管理
13.8.1 指標設計
13.9 関与している団体・企業
13.10 参考情報（出典）
14 Moody's：35のAIエージェント連携によるマルチエージェントシステム構築
14.1 概要
14.2 実装形態
14.2.1 オーケストレーションと役割設計
14.2.1 運用フェーズとヒューマン・イン・ザ・ループ
14.3 構成するモデル／ツール
14.3.1 モデルと知識源
14.3.1 エージェント群の代表例（例示）
14.3.1 ガードレールと品質管理
14.4 外部機能との連携
14.5 関与している団体・企業
14.6 利活用テーマ（および事例）
14.7 自律型AIエージェントの観点（設計指針）
14.8 指標・効果と課題
14.9 参考情報（出典、最大5件）
15 St. John of God Health Care―$10億AUDの処理、年間25,000時間の削減
15.1 概要
15.2 機能的特徴
15.3 導入形態
15.4 構成するモデル／ツール
15.5 外部機能との連携
15.6 先端技術
15.7 事例
15.8 関与している企業
16 AVILEN：東証グロース上場・900社以上AI導入実績
16.1 概要
16.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
16.3 実装形態
16.3.1 サービスメニュー
16.3.1 導入パターン
16.4 構成するモデル／ツール
16.5 外部機能との連携
16.6 関与している団体・企業
16.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（参照モデル）
16.7.1 機能分担
16.7.1 データフロー
16.8 利活用テーマ（および事例示唆）
16.9 導入・運用ガイド
16.10 参考情報（出典）
【 人事システム／労働／ワークスタイル 】
17 HRプロセス自動化 - 従業員のオンボーディングと管理
17.1 概要
17.2 機能的特徴
17.3 導入形態
17.4 構成するモデル／ツール
17.5 外部機能との連携
17.6 先端技術
17.7 事例
17.8 関与している企業
17.9 モデル設計と評価
17.10 オペレーションとガバナンス
17.11 導入手順の推奨
17.12 市場動向と位置づけ
17.13 リスクと限界
17.14 今後の発展
17.15 参考・出典
18 WeWork：シェアオフィス・ワークスペース最適化
18.1 概要
18.2 自律型AIエージェントのコンテキストにおける位置づけ
18.3 実装形態
18.4 構成するモデル／ツール
18.5 外部機能との連携
18.6 関与している団体・企業
18.7 利活用テーマ（および事例）
18.8 導入・運用ガイド
19 パフォーマンス分析AI - 従業員評価システム
19.1 概要
19.2 機能的特徴
19.3 導入形態
19.4 構成するモデル／ツール
19.5 外部機能との連携
19.6 先端技術
19.7 事例
19.8 関与している企業
19.9 モデル設計と評価
19.10 オペレーションとガバナンス
19.11 導入手順の推奨
19.12 市場動向と位置づけ
19.13 リスクと限界
19.14 今後の発展
19.15 参考・出典
20 ワークフォース最適化 - スケジュール管理とリソース配分
20.1 概要
20.2 機能的特徴
20.3 導入形態
20.4 構成するモデル／ツール
20.5 外部機能との連携
20.6 先端技術
20.7 事例
20.8 関与している企業
20.9 モデル設計と評価
20.10 オペレーションとガバナンス
20.11 導入手順の推奨
20.12 市場動向と位置づけ
20.13 リスクと限界
20.14 今後の発展
20.15 参考・出典
21 採用推薦エージェント - 最適な候補者マッチング
21.1 概要
21.2 機能的特徴
21.3 導入形態
21.4 構成するモデル／ツール
21.5 外部機能との連携
21.6 先端技術
21.7 事例
21.8 関与している企業
21.9 モデル設計と評価
21.10 オペレーションとガバナンス
21.11 導入手順の推奨
21.12 市場動向と位置づけ
21.13 リスクと限界
21.14 今後の発展
22 富士通：業務時間30％削減を実現する「AI Assistant」
22.1 概要
22.2 実装形態
22.3 構成するモデル／ツール
22.4 外部機能との連携
22.5 関与している団体・企業
22.6 利活用テーマ（および事例）
22.7 自律型AIエージェントの観点（設計指針）
22.8 指標・効果と課題
22.9 出典（最大5件）
23 パナソニック コネクト：生成AI「ConnectAI」で年間18.6万時間の労働時間削減
23.1 概要
23.2 実装形態
23.2.1 提供形態とユーザ体験
23.2.1 ガバナンスと安全運用
23.3 構成するモデル／ツール
23.4 外部機能との連携
23.5 関与している団体・企業
23.6 利活用テーマ（および事例）
23.7 自律型AIエージェントの観点（設計指針）
23.8 指標・効果と課題
23.9 出典（最大5件）
【 エネルギー／スマートグリッド／資源／鉱業 】
24 エネルギー最適化エージェント―製造施設エネルギー管理
24.1 概要
24.2 機能的特徴
24.3 導入形態
24.4 構成するモデル／ツール
24.5 外部機能との連携
24.6 先端技術
24.7 事例
24.8 関与している企業
25 エネルギー需要予測 - グリッド管理最適化
25.1 概要
25.2 機能的特徴
25.3 導入形態
25.4 構成するモデル／ツール
25.5 外部機能との連携
25.6 先端技術
25.7 事例
25.8 関与している企業・プレイヤー
25.9 KPIと効果
25.10 導入ステップ（示唆）
25.11 参考・出典
26 再生可能エネルギー統合 - 太陽光と風力発電の最適化
26.1 概要
26.2 機能的特徴
26.3 導入形態
26.4 構成するモデル／ツール
26.5 外部機能との連携
26.6 先端技術
26.7 事例
26.8 関与している企業・プレイヤー
26.9 KPIと効果
26.10 導入ステップ（示唆）
26.11 参考・出典
27 スマートグリッド管理 - 自動エネルギー配分
27.1 概要
27.2 機能的特徴
27.3 導入形態
27.4 構成するモデル／ツール
27.5 外部機能との連携
27.6 先端技術
27.7 事例
27.8 関与している企業・プレイヤー
27.9 KPIと効果
27.10 導入ステップ（示唆）
27.11 参考・出典
28 Petrobras Tax Team AI―3週間で$120百万のコスト削減
28.1 概要
28.2 機能的特徴
28.3 導入形態
28.4 構成するモデル／ツール
28.5 外部機能との連携
28.6 先端技術
28.7 事例
28.8 関与している企業
29 ヴァレ鉱山運営―年間121,000時間と$500万のコスト削減
29.1 概要
29.2 機能的特徴
29.3 導入形態
29.4 構成するモデル／ツール
29.5 外部機能との連携
29.6 先端技術
29.7 事例
29.8 関与している企業
【 環境／気候テック 】
30 環境監視 - 空気と水質の管理
30.1 概要
30.2 機能的特徴
30.3 導入形態
30.4 構成するモデル／ツール
30.5 外部機能との連携
30.6 先端技術
30.7 事例
30.8 関与している企業・プレイヤー
30.9 KPIと効果
30.10 導入ステップ（示唆）
30.11 参考・出典
31 空間知能システム - 物理環境のAI理解
31.1 概要
31.2 機能的特徴
31.3 導入形態
31.4 構成するモデル／ツール
31.5 外部機能との連携
31.6 先端技術
31.7 事例
31.8 関与している企業
31.9 モデル設計と評価
31.10 オペレーションとガバナンス
31.11 導入手順の推奨
31.12 市場動向と位置づけ
31.13 リスクと限界
31.14 今後の発展
31.15 参考・出典
【 顧客サポート／顧客対応サービス 】
32 24/7カスタマーサポートボット - 24時間365日自動化されたサポート
32.1 概要
32.2 機能的特徴
32.3 導入形態
32.4 構成するモデル／ツール
32.5 外部機能との連携
32.6 先端技術トレンド
32.7 効果・KPI指標
32.8 導入プロセス
32.9 代表的な構成パターン
32.10 事例（抜粋）
32.11 関与している企業・プロダクト
32.12 セキュリティ・コンプライアンス
32.13 成功のためのベストプラクティス
32.14 将来展望
32.15 参考・出典
33 顧客問い合わせ対応 - FAQ自動化と複雑なエスカレーション
33.1 概要
33.2 機能的特徴
33.3 導入形態
33.4 構成するモデル／ツール
33.5 外部機能との連携
33.6 先端技術
33.7 事例
33.8 関与している企業・プレイヤー
33.9 KPIと効果
33.10 導入ステップ（示唆）
33.11 参考・出典
34 ユーティリティカスタマーサービス - 自動請求とサポート
34.1 概要
34.2 機能的特徴
34.3 導入形態
34.4 構成するモデル／ツール
34.5 外部機能との連携
34.6 先端技術
34.7 事例
34.8 関与している企業・プレイヤー
34.9 KPIと効果
34.10 導入ステップ（示唆）
34.11 参考・出典
35 サービスデスク自動化 - 自動化されたITサポートチケット解決
35.1 概要
35.2 機能的特徴
35.3 導入形態
35.4 構成するモデル／ツール
35.5 外部機能との連携
35.6 先端技術
35.7 事例
35.8 関与している企業・プレイヤー
35.9 KPIと効果
35.10 導入ステップ（示唆）
35.11 参考・出典
36 KLMロイヤル・ダッチ・エアラインズ - メッセージングプラットフォーム経由の多言語カスタマーサービス
36.1 概要
36.2 機能的特徴
36.3 導入形態
36.4 構成するモデル／ツール
36.5 外部機能との連携
36.6 先端技術
36.7 事例（効果指標）
36.8 関与している企業・エコシステム
36.9 KPIと運用設計
36.10 導入ステップ（示唆）
36.11 参考・出典
37 顧客フィードバック分析 - 感情分析と自動応答
37.1 概要
37.2 機能的特徴
37.3 導入形態
37.4 構成するモデル／ツール
37.5 外部機能との連携
37.6 先端技術
37.7 事例
37.8 主要KPI
37.9 アーキテクチャ
37.10 関与している企業・プロダクト
37.11 セキュリティ・コンプライアンス
37.12 導入ステップ
37.13 参考・出典
38 AI感情検出 - リアルタイムな顧客感情分析
38.1 概要
38.2 機能的特徴
38.3 導入形態
38.4 構成するモデル／ツール
38.5 外部機能との連携
38.6 先端技術
38.7 事例
38.8 関与している企業・プレイヤー
38.9 KPIと効果
38.10 導入ステップ（示唆）
38.11 参考・出典
39 カスタマーサービスチャットボット - ポリシー情報とサポート
39.1 概要
39.2 機能的特徴
39.3 導入形態
39.4 構成するモデル／ツール
39.5 外部機能との連携
39.6 先端技術
39.7 事例
39.8 関与している企業
39.9 モデル設計と評価
39.10 オペレーションとガバナンス
39.11 導入手順の推奨
39.12 市場動向と位置づけ
39.13 リスクと限界
39.14 今後の発展
39.15 参考・出典
40 マルチチャネル統合 - プラットフォーム横断の統一された顧客体験
40.1 概要
40.2 機能的特徴
40.3 導入形態
40.4 構成するモデル／ツール
40.5 外部機能との連携
40.6 先端技術
40.7 事例
40.8 関与している企業・プレイヤー
40.9 KPIと効果
40.10 導入ステップ（示唆）
40.11 参考・出典
41 パーソナライズドサポート提供 - 顧客履歴に基づく支援
41.1 概要
41.2 機能的特徴
41.3 導入形態
41.4 構成するモデル／ツール
41.5 外部機能との連携
41.6 先端技術
41.7 事例
41.8 関与している企業・プレイヤー
41.9 KPIと効果
41.10 導入ステップ（示唆）
41.11 参考・出典
42 Zendesk Answer Bot - セルフサービスのためのナレッジベース統合
42.1 概要
42.2 機能的特徴
42.3 導入形態
42.4 構成するモデル／ツール
42.5 外部機能との連携
42.6 先端技術
42.7 事例
42.8 関与している企業・エコシステム
42.9 KPIと効果
42.10 導入ステップ（示唆）
42.11 参考・出典
43 LAQO Insurance Digital Assistant Pavle―顧客問い合わせ解決率30%
43.1 概要
43.2 機能的特徴
43.3 導入形態
43.4 構成するモデル／ツール
43.5 外部機能との連携
43.6 先端技術
43.7 事例
43.8 関与している企業
44 Lloyds Banking Group Branch Translation―多言語対応の顧客コミュニケーション
44.1 概要
44.2 機能的特徴
44.3 導入形態
44.4 構成するモデル／ツール
44.5 外部機能との連携
44.6 先端技術
44.7 事例
44.8 関与している企業
45 Ally Financial Azure OpenAI―自動化された顧客サービスタスク
45.1 概要
45.2 機能的特徴
45.3 導入形態
45.4 構成するモデル／ツール
45.5 外部機能との連携
45.6 先端技術
45.7 事例
45.8 関与している企業
46 日立製作所：OTナレッジ活用のカスタマイズAIエージェント開発・運用サービス
46.1 概要
46.2 実装形態
46.3 構成するモデル／ツール
46.4 外部機能との連携
46.5 関与している団体・企業
46.6 利活用テーマ（および事例）
46.7 自律型AIエージェントの観点（設計指針）
46.8 指標・効果と課題
46.9 代表的な出典
47 江崎グリコ：AIチャットボット導入で社外問い合わせ31％減
47.1 概要
47.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
47.2.1 役割と価値
47.2.1 エージェント統合の利点
47.3 実装形態
47.3.1 提供・アーキテクチャ構成
47.3.1 運用パターン
47.4 構成するモデル／ツール
47.4.1 言語理解・生成
47.4.1 意思決定・最適化
47.4.1 MLOps/品質管理
47.5 外部機能との連携
47.5.1 代表的な連携先
47.5.1 データ連携・運用
47.6 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
47.6.1 役割分担
47.6.1 データフロー
47.7 利活用テーマ（および事例）
47.7.1 想定テーマ
47.7.1 公開事例からの示唆
47.8 実装・運用ガイド
47.8.1 初期設計
47.8.1 継続改善
47.9 関与している団体・企業
47.10 参考情報（出典）
48 ティファナ：フィットネスクラブ向け「AIさくらさん」
48.1 概要
48.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
48.3 実装形態
48.3.1 提供チャネルと運用
48.3.1 権限・セキュリティ
48.4 構成するモデル／ツール
48.5 外部機能との連携
48.6 関与している団体・企業
48.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（フィットネス運営）
48.8 実装・運用ガイド
48.9 利活用テーマ（および事例示唆）
48.10 参考情報（出典）
48.11 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（リファレンス）
48.11.1 機能分担
48.11.1 データフロー
48.12 利活用テーマ（および事例）
48.13 導入・運用ガイド
48.13.1 初期設計
48.13.1 継続改善
48.14 参考情報（出典）
【 物流／サプライチェーン 】
49 物流最適化プラットフォーム - 多モード輸送計画
49.1 概要
49.2 機能的特徴
49.3 導入形態
49.4 構成するモデル／ツール
49.5 外部機能との連携
49.6 先端技術
49.7 事例
49.8 関与している企業
49.9 KPIと効果
49.10 導入ステップ
49.11 参考・出典
50 ラストマイル配送最適化 - 最終配送のためのルート計画
50.1 概要
50.2 機能的特徴
50.3 導入形態
50.4 構成するモデル／ツール
50.5 外部機能との連携
50.6 先端技術
50.7 事例
50.8 関与している企業
50.9 KPIと効果
50.10 導入ステップ
50.11 参考・出典
51 サプライチェーンリスク管理 - 予測的な混乱分析
51.1 概要
51.2 機能的特徴
51.3 導入形態
51.4 構成するモデル／ツール
51.5 外部機能との連携
51.6 先端技術
51.7 事例
51.8 関与している企業・エコシステム
51.9 KPIと効果
51.10 導入ステップ
51.11 参考・出典
52 Amazonフルフィルメントセンター - 先進的なロボット工学とAI仕分けシステム
52.1 概要
52.2 機能的特徴
52.3 導入形態
52.4 構成するモデル／ツール
52.5 外部機能との連携
52.6 先端技術
52.7 事例
52.8 関与している企業・エコシステム
52.9 KPIと効果
52.10 導入・展開の示唆
52.11 参考・出典
53 Amazon：エージェンティックAIによる物流全工程の効率化
53.1 概要
53.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
53.2.1 役割と価値
53.3 実装形態
53.3.1 全体アーキテクチャ
53.3.1 導入パターン
53.4 構成するモデル／ツール
53.4.1 予測・計画
53.4.1 実行・対話
53.4.1 運用基盤
53.5 外部機能との連携
53.5.1 システム・データ
53.5.1 業務連携
53.6 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
53.6.1 機能分担
53.6.1 データフロー
53.7 利活用テーマ（および事例）
53.7.1 倉庫内の高速化と安全性
53.7.1 自然言語×業務自動化
53.7.1 配送精度の向上
53.8 実装・運用ガイド
53.8.1 立ち上げ
53.8.1 継続改善
53.9 関与している団体・企業
53.10 参考情報（出典）
54 Amazon：エージェンティックAIによる物流全工程の効率化
54.1 概要
54.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
54.2.1 役割と価値
54.3 実装形態
54.3.1 提供形態と全体構成
54.3.1 導入パターン
54.4 構成するモデル／ツール
54.4.1 予測と意思決定
54.4.1 実行・ロボティクス連携
54.4.1 運用基盤
54.5 外部機能との連携
54.5.1 システム連携
54.5.1 業務連携
54.6 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
54.6.1 機能分担
54.6.1 データフロー
54.7 利活用テーマ（および事例）
54.7.1 倉庫内の高速化と安全性
54.7.1 自然言語×業務自動化
54.7.1 ネットワーク自律化の成熟
54.8 実装・運用ガイド
54.8.1 立ち上げ
54.8.1 継続改善
54.9 関与している団体・企業
54.10 参考情報（出典）
55 DHL Resilience360 - 遅延35%削減、サプライヤーとのコミュニケーション改善
55.1 概要
55.2 機能的特徴
55.3 導入形態
55.4 構成するモデル／ツール
55.5 外部機能との連携
55.6 先端技術
55.7 事例
55.8 関与している企業
55.9 KPIと効果
55.10 導入ステップ
55.11 参考・出典
56 GROUND：物流AIソリューション・ロボット活用サービス
56.1 概要
56.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
56.3 実装形態
56.3.1 提供形態
56.3.1 導入パターン
56.4 構成するモデル／ツール
56.4.1 予測
56.4.1 最適化
56.4.1 可視化・運用
56.5 外部機能との連携
56.5.1 システム連携
56.5.1 パートナー・協業
56.6 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
56.6.1 機能分担
56.6.1 データフロー
56.7 利活用テーマと事例
56.7.1 利活用テーマ
56.7.1 公開事例の要点
56.8 関与している団体・企業
56.9 導入・運用ガイド
56.10 価格・評価観点
56.11 競争優位性
56.12 参考情報（出典）
57 オプティマインド：配送ルート最適化サービス「Loogia」
57.1.1 概要
57.1.1 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
57.2 実装形態
57.2.1 提供形態
57.2.1 導入構成の代表パターン
57.3 構成するモデル／ツール
57.3.1 最適化・推定の中核
57.3.1 安全性・現場適合の補助機能
57.3.1 データ接続・変換
57.4 外部機能との連携
57.4.1 典型的な連携対象
57.4.1 連携の運用効果
57.5 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
57.5.1 役割分担の設計
57.5.1 データフローと制約管理
57.6 運用パターンと事例的ユースケース
57.6.1 代表ユースケース
57.6.1 公開されている導入効果の一例
57.7 関与している団体・企業
57.7.1 提供企業と沿革的接点
57.7.1 エコシステム連携
57.8 自律型AIエージェント活用テーマ
57.8.1 企画・設計
57.8.1 実行・監視
57.9 導入・運用ガイド
57.9.1 ロールアウト手順の要点
57.9.1 ガバナンスと継続改善
57.10 価格・比較検討の観点
57.10.1 価格・プランの一般的観点
57.11 競争優位性
57.11.1 技術・現場適合
57.11.1 エコシステム・拡張性
57.12 参考情報（出典）
58 ファミリーマート：AI活用配送ルート最適化システム
58.1 概要
58.2 実装形態
58.2.1 運用スコープと段階導入
58.2.1 データプラットフォームと業務プロセス
58.3 構成するモデル／ツール
58.3.1 組合せ最適化（VRP）基盤
58.3.1 需要・発注連動と再計画
58.3.1 KPIと効果測定
58.4 外部機能との連携
58.4.1 交通・気象データ
58.4.1 物流事業者システム
58.4.1 環境配慮車両・燃料
58.5 関与している団体・企業
58.5.1 株式会社ファミリーマート（本部／物流本部）
58.5.1 物流事業者・センター運営
58.5.1 技術支援・システム統合パートナー
58.5.1 業界エコシステム・比較参照
58.6 自律型AIエージェント観点での再整理
58.6.1 エージェント設計（計画—実行—観測—学習）
58.6.1 マルチエージェントの拡張可能性
58.6.1 KPIドリブンの自己最適化
58.7 システム構成例（論理アーキテクチャ）
58.8 導入効果と運用知見
58.8.1 効果の可視化
58.8.1 運用上の留意点
58.9 他社動向との比較視点
58.10 今後の展望
58.11 参考情報（最大5件）
59 食品サプライチェーンにおけるエージェンティックAIの自律意思決定と応用
59.1 背景
59.2 概念整理：エージェンティックAIの定義
59.3 なぜ食品サプライチェーンか
59.4 アーキテクチャの骨子
59.5 主要ユースケースの俯瞰
59.6 需要予測と在庫最適化
59.7 コールドチェーンの制御
59.8 品質検査と等級付け
59.9 トレーサビリティとリコール
59.10 サステナビリティ最適化
59.11 マルチエージェント協調
59.12 リスクと失敗モード
59.13 説明可能性と監査
59.14 倫理・規制の視点（前篇の範囲）
59.15 まとめ
59.16 出典
60 ヤマト運輸：全国6,500カ所配送センターの業務量予測AI
60.1 概要
60.2 実装形態
60.3 構成するモデル／ツール
60.4 外部機能との連携
60.5 関与している団体・企業
60.6 利活用テーマ（および事例）
60.7 自律型AIエージェントの観点（設計指針）
60.8 効果と課題
60.9 出典（最大5件）
61 佐川急便：AI搭載荷積みロボットの実証実験
61.1 概要
61.2 実装形態
61.3 構成するモデル／ツール
61.4 外部機能との連携
61.5 関与している団体・企業
61.6 利活用テーマ（および事例）
61.7 自律型AIエージェントの観点（設計指針）
61.8 効果と課題
61.9 代表的な出典
62 Prologis倉庫自動化 - AIを活用した在庫最適化
62.1 概要
62.2 機能的特徴
62.3 導入形態
62.4 構成するモデル／ツール
62.5 外部機能との連携
62.6 先端技術
62.7 事例
62.8 関与している企業・エコシステム
62.9 KPIと効果
62.10 導入・展開の示唆
62.11 参考・出典
63 在庫管理AI - 自動化された在庫最適化
63.1 概要
63.2 機能的特徴
63.3 導入形態
63.4 構成するモデル／ツール
63.5 外部機能との連携
63.6 先端技術
63.7 KPIと効果
63.8 代表アーキテクチャ
63.9 事例
63.10 関与している企業・プロダクト
63.11 セキュリティ・コンプライアンス
63.12 導入ステップ
63.13 参考・出典
64 UPS ORIONシステム - AIを活用したルート最適化で燃料消費削減
64.1 概要
64.2 機能的特徴
64.3 導入形態
64.4 構成するモデル／ツール
64.5 外部機能との連携
64.6 先端技術
64.7 事例・効果
64.8 関与している企業・エコシステム
64.9 KPIと運用設計
64.10 導入・展開の示唆
64.11 参考・出典
65 siscloud：物流版AIエージェント「ロジスティクス・エージェント」
65.1 概要
65.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
65.2.1 エージェントの役割
65.2.1 導入価値
65.3 実装形態
65.3.1 提供形態
65.3.1 導入パターン
65.4 構成するモデル／ツール
65.4.1 予測（Forecasting）
65.4.1 最適化（Optimization）
65.4.1 実行・可視化（Execution/Visualization）
65.4.1 ツールチェーン
65.5 外部機能との連携
65.5.1 典型的なシステム連携
65.5.1 運用設計の要点
65.6 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
65.6.1 機能分担
65.6.1 データフロー
65.7 利活用テーマとユースケース
65.7.1 倉庫内運用
65.7.1 倉庫-配送連携
65.7.1 例外・波動対応
65.8 関与している団体・企業
65.9 導入・運用ガイド
65.9.1 初期設計
65.9.1 ガバナンス
65.10 価格・評価観点
65.11 競争優位性
65.12 参考情報（出典）
【 小売／Eコマース 】
66 小売大手20社のAI対応度ランキング（CBインサイツ調査）
66.1 概要
66.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
66.3 実装形態
66.3.1 評価の枠組み（要点）
66.3.1 代表的な実装パターン
66.4 構成するモデル／ツール
66.4.1 需要・在庫・価格
66.4.1 顧客接点・商品発見
66.4.1 店舗・倉庫・配送
66.4.1 共通基盤
66.5 外部機能との連携
66.6 関与している団体・企業
66.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（小売向けリファレンス）
66.7.1 機能分担
66.7.1 データフロー
66.8 利活用テーマ（および事例観点）
66.9 導入・運用ガイド
66.10 注意点（データ利用と差別化）
66.11 参考情報（出典）
67 エージェント型コマース導入準備
67.1 概要
67.2 実装形態
67.2.1 全体アーキテクチャ
67.2.1 導入ステップ（現実的な段階展開）
67.3 構成するモデル／ツール
67.3.1 顧客接点・探索
67.3.1 在庫・価格・配送意思決定
67.3.1 トランザクション・セキュリティ
67.3.1 運用・評価
67.4 外部機能との連携
67.4.1 プロトコル・決済
67.4.1 小売・プラットフォーム連携
67.4.1 データ・コミュニケーション
67.5 関与している団体・企業
67.6 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
67.6.1 機能分担
67.6.1 データフロー
67.7 利活用テーマ（および事例）
67.7.1 高インパクト領域
67.7.1 導入ベストプラクティス
67.8 導入・運用ガイド
67.8.1 プロダクト・技術
67.8.1 ビジネス・法務
67.8.1 運用・KPI
67.9 参考情報（出典）
68 Eコマースパーソナルショッパー―AI駆動型製品発見
68.1 概要
68.2 機能的特徴
68.3 導入形態
68.4 構成するモデル／ツール
68.5 外部機能との連携
68.6 先端技術
68.7 事例
68.8 関与している企業
69 H&M バーチャルショッピングアシスタント―70%の自動問い合わせ解決率、25%のコンバージョン率向上
69.1 概要
69.2 機能的特徴
69.3 導入形態
69.4 構成するモデル／ツール
69.5 外部機能との連携
69.6 先端技術
69.7 事例
69.8 関与している企業
70 製品推薦システム―パーソナライズドショッピング体験
70.1 概要
70.2 機能的特徴
70.3 導入形態
70.4 構成するモデル／ツール
70.5 外部機能との連携
70.6 先端技術
70.7 事例
70.8 関与している企業
71 サイバーエージェント：AI秘書「AIsistant」・開発AIエージェントに年間4億円投資
71.1 概要
71.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
71.2.1 役割と価値
71.3 実装形態
71.3.1 社内展開の全体像
71.3.1 AIsistant（社内AI秘書）との分担
71.4 構成するモデル／ツール
71.4.1 開発AIエージェント群
71.4.1 事務・コミュニケーション系（AIsistant想定）
71.4.1 運用基盤
71.5 外部機能との連携
71.5.1 デベロッパーエコシステム
71.5.1 コラボレーション・業務SaaS
71.6 関与している団体・企業
71.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
71.7.1 機能分担
71.7.1 データフロー
71.8 利活用テーマ（および事例）
71.8.1 開発生産性の継続改善
71.8.1 組織横断の業務効率化
71.9 導入・運用ガイド
71.9.1 初期設計
71.9.1 継続改善
71.10 参考情報（出典）
72 シェアリングエコノミー促進室：政府主導市場拡大推進
72.1 概要
72.2 自律型AIエージェントのコンテキストにおける位置づけ
72.3 実装形態
72.4 構成するモデル／ツール
72.5 外部機能との連携
72.6 関与している団体・企業
72.7 利活用テーマ（および事例）
72.8 導入・運用ガイド
【 金融／銀行／投資 】
73 AIを活用した詐欺検出 - 金融取引監視
73.1 概要
73.2 機能的特徴
73.3 導入形態
73.4 構成するモデル／ツール
73.5 外部機能との連携
73.6 先端技術
73.7 事例
73.8 関与している企業・プレイヤー
73.9 KPIと効果
73.10 導入ステップ（示唆）
73.11 参考・出典
74 アルゴリズム取引システム―$10Mを超える取引の60%がアルゴリズムで実行
74.1 概要
74.2 機能的特徴
74.3 導入形態
74.4 構成するモデル／ツール
74.5 外部機能との連携
74.6 先端技術
74.7 事例
74.8 関与している企業
75 FRTBコンプライアンスAI―取引帳簿コンプライアンスのためのリスク計算自動化
75.1 概要
75.2 機能的特徴
75.3 導入形態
75.4 構成するモデル／ツール
75.5 外部機能との連携
75.6 先端技術
75.7 事例
75.8 関与している企業
76 MONETA Money Bank―AI強化型銀行業務
76.1 概要
76.2 機能的特徴
76.3 導入形態
76.4 構成するモデル／ツール
76.5 外部機能との連携
76.6 先端技術
76.7 事例
76.8 関与している企業
77 Nationwide Building Society―AI駆動型カスタマーサービス
77.1 概要
77.2 機能的特徴
77.3 導入形態
77.4 構成するモデル／ツール
77.5 外部機能との連携
77.6 先端技術
77.7 事例
77.8 関与している企業
78 Investec Microsoft 365 Copilot―顧客関係管理で年間200時間の時間短縮
78.1 概要
78.2 機能的特徴
78.3 導入形態
78.4 構成するモデル／ツール
78.5 外部機能との連携
78.6 先端技術
78.7 事例
78.8 関与している企業
79 JPMorgan Chase COiN―年間12,000件の契約書解析を行う契約インテリジェンス
79.1 概要
79.2 機能的特徴
79.3 導入形態
79.4 構成するモデル／ツール
79.5 外部機能との連携
79.6 先端技術
79.7 事例
79.8 関与している企業
79.9 参考出典
80 HSBC AI詐欺検出―金融犯罪検出率が2～4倍向上
80.1 概要
80.2 機能的特徴
80.3 導入形態
80.4 構成するモデル／ツール
80.5 外部機能との連携
80.6 先端技術
80.7 事例
80.8 関与している企業
81 三菱UFJ銀行：金融業界向け自律型AIエージェント「Agentforce」導入（日本初）
81.1 概要
81.2 実装形態
81.2.1 システム配置と導入スコープ
81.2.1 運用モード（自律型AIエージェントの観点）
81.3 構成するモデル／ツール
81.4 外部機能との連携
81.5 関与している団体・企業
81.6 利活用テーマ（および事例像）
81.6.1 営業活動の高度化
81.6.1 提案品質・効率の両立
81.6.1 コンプライアンスと運用安全
81.7 自律型AIエージェントの設計視点（汎用指針の適用）
81.8 想定効果と課題
81.9 参考情報（出典上限内の要点補強）
82 みずほ銀行：生成AIによる稟議資料のドラフト自動作成
82.1 概要
82.2 実装形態
82.2.1 フェーズ設計と運用モード
82.2.1 稟議ドラフト自動作成ワークフロー（想定）
82.3 構成するモデル／ツール
82.3.1 モデルと機能
82.3.1 業務特化ツール（Wizシリーズ）
82.4 外部機能との連携
82.5 関与している団体・企業
82.6 利活用テーマ（および事例）
82.6.1 稟議作成の効率化と品質平準化
82.6.1 事務手続照会の迅速化
82.6.1 面談記録からの自動起案
82.7 自律型AIエージェントの観点（設計指針）
82.8 実装上の留意点
82.9 期待効果と課題
82.10 参考情報（出典上限内の要点補強）
83 明治安田生命：営業職3万6000人が活用する「MYパレット」
83.1 概要
83.2 実装形態
83.2.1 推進体制と導入スコープ
83.2.1 運用モード（自律型エージェント観点）
83.3 構成するモデル／ツール
83.4 外部機能との連携
83.5 関与している団体・企業
83.6 利活用テーマ（および事例）
83.7 自律型AIエージェントの観点（設計指針）
83.8 今後の展望と課題
83.9 代表的な出典
84 SMBCグループ：Azure OpenAI Serviceで年間2秒に1回利用される業務効率化
84.1 概要
84.2 実装形態
84.2.1 アーキテクチャと配置
84.2.1 導入・展開プロセス
84.3 構成するモデル／ツール
84.4 外部機能との連携
84.5 関与している団体・企業
84.6 利活用テーマ（および事例）
84.7 自律型AIエージェントの観点（技術・運用・ガバナンス）
84.8 指標と効果
84.9 課題と対策
84.10 代表的な出典
85 宮崎銀行：FAQ応答・文書作成時間削減を目的とした「Gaixer」実証実験
85.1 概要
85.2 実装形態
85.3 構成するモデル／ツール
85.4 外部機能との連携
85.5 関与している団体・企業
85.6 利活用テーマ（および事例）
85.6.1 FAQ応答・規程検索の効率化
85.6.1 文書作成業務の効率化
85.6.1 自動化とヒューマンインザループ
85.7 自律型AIエージェントの観点（設計指針）
85.8 想定される効果と課題
85.9 今後の展望
85.10 代表的な出典（要点補強）
86 セブン銀行：ATM入出金差額予測モデルでATM運用効率化
86.1 概要
86.2 実装形態
86.2.1 予測対象と業務プロセス
86.2.1 データパイプラインと運用
86.3 構成するモデル／ツール
86.4 外部機能との連携
86.5 関与している団体・企業
86.6 利活用テーマ（および事例）
86.7 自律型AIエージェントの観点
86.8 指標・効果と課題
86.9 出典（代表的な一次・公式情報）
87 Bank of America Erica―10億件を超える顧客インタラクションを完了した契約インテリジェンス
87.1 概要
87.2 機能的特徴
87.3 導入形態
87.4 構成するモデル／ツール
87.5 外部機能との連携
87.6 先端技術
87.7 事例
87.8 関与している企業
88 Bank Rakyat Indonesia Sabrina―ChatGPT強化型多言語チャットボット
88.1 概要
88.2 機能的特徴
88.3 導入形態
88.4 構成するモデル／ツール
88.5 外部機能との連携
88.6 先端技術
88.7 事例
88.8 関与している企業
89 Bradesco Bank BIA―応答時間を日単位から時間単位に短縮したAIソリューション
89.1 概要
89.2 機能的特徴
89.3 導入形態
89.4 構成するモデル／ツール
89.5 外部機能との連携
89.6 先端技術
89.7 事例
89.8 関与している企業
90 Capitec Bank AI Chatbot―Microsoft 365 Copilot搭載の顧客支援
90.1 概要
90.2 機能的特徴
90.3 導入形態
90.4 構成するモデル／ツール
90.5 外部機能との連携
90.6 先端技術
90.7 事例
90.8 関与している企業
91 ベンチャーキャピタルAI投資 - エージェント技術への資金調達ラウンド［1］
91.1 概要
91.2 機能的特徴
91.3 導入形態
91.4 構成するモデル／ツール
91.5 外部機能との連携
91.6 先端技術
91.7 事例
91.8 関与している企業
92 ベンチャーキャピタルAI投資 - エージェント技術への資金調達ラウンド［1］
92.1 モデル設計と評価
92.2 オペレーションとガバナンス
92.3 導入手順の推奨
92.4 市場動向と位置づけ
92.5 リスクと限界
92.6 今後の発展
【 証券 】
93 SBI証券：AIによる投資配分自動最適化「SBIラップ AIコース」
93.1 概要
93.2 実装形態
93.2.1 サービス提供形態と契約
93.2.1 運用プロセス（自律型の観点を含む）
93.3 構成するモデル／ツール
93.3.1 予測・配分決定ロジック
93.3.1 運用・レポーティング基盤
93.4 外部機能との連携
93.5 関与している団体・企業
93.6 利活用テーマ（および事例）
93.7 自律型AIエージェントの観点（設計指針）
93.8 指標・運用報告
93.9 制約・留意点
93.10 代表的な出典（最大5件）
94 楽天証券：投資AIアシスタント・NVIDIA ACE採用の投資相談AIアバター
94.1 概要
94.2 実装形態
94.2.1 投資AIアシスタント（チャット型）
94.2.1 投資相談AIアバター（音声・アバター型）
94.3 構成するモデル／ツール
94.4 外部機能との連携
94.5 関与している団体・企業
94.6 利活用テーマ（および事例）
94.7 自律型AIエージェントの観点（設計指針）
94.8 指標・評価
94.9 出典（代表例、最大5件）
95 大和証券：AIエージェント活用による業務効率化
95.1 概要
95.2 実装形態
95.2.1 コンタクトセンター：AIオペレーター
95.2.1 Webチャネル：生成AIチャット
95.2.1 社内展開と基盤連携
95.3 構成するモデル／ツール
95.4 外部機能との連携
95.5 関与している団体・企業
95.6 利活用テーマ（および事例）
95.7 自律型AIエージェントの観点（設計指針）
95.8 指標・効果と課題
95.9 出典（最大5件）
【 保険 】
96 保険請求処理 - 自動評価と承認
96.1 概要
96.2 機能的特徴
96.3 導入形態
96.4 構成するモデル／ツール
96.5 外部機能との連携
96.6 先端技術
96.7 事例
96.8 関与している企業・プレイヤー
96.9 KPIと効果
96.10 導入ステップ（示唆）
96.11 参考・出典
97 UiPath保険オペレーション―自動化により90,000時間以上を節約
97.1 概要
97.2 機能的特徴
97.3 導入形態
97.4 構成するモデル／ツール
97.5 外部機能との連携
97.6 先端技術
97.7 事例
97.8 関与している企業
98 Groupama Virtual Assistant―顧客サポートの成功率80%
98.1 概要
98.2 機能的特徴
98.3 導入形態
98.4 構成するモデル／ツール
98.5 外部機能との連携
98.6 先端技術
98.7 事例
98.8 関与している企業
99 Groupama Virtual Assistant―顧客サポートの成功率80%
99.1 概要
99.2 機能的特徴
99.3 導入形態
99.4 構成するモデル／ツール
99.5 外部機能との連携
99.6 先端技術
99.7 事例
99.8 関与している企業
【 不動産 】
100 不動産価格エージェント - 市場動向分析による評価
100.1 概要
100.2 機能的特徴
100.3 導入形態
100.4 構成するモデル／ツール
100.5 外部機能との連携
100.6 先端技術
100.7 主要ユースケース
100.8 事例
100.9 関与している企業
100.10 モデル設計と評価
100.11 オペレーションとガバナンス
100.12 導入手順の推奨
100.13 市場動向と規模感
100.14 リスクと限界
100.15 今後の発展
101 不動産管理自動化 - テナントサービスとメンテナンス
101.1 概要
101.2 機能的特徴
101.3 導入形態
101.4 構成するモデル／ツール
101.5 外部機能との連携
101.6 先端技術
101.7 事例
101.8 関与している企業
101.9 モデル設計と評価
101.10 オペレーションとガバナンス
101.11 導入手順の推奨
101.12 市場動向と規模感
101.13 リスクと限界
101.14 今後の発展
102 不動産投資分析 - 市場機会の特定
102.1 概要
102.2 機能的特徴
102.3 導入形態
102.4 構成するモデル／ツール
102.5 外部機能との連携
102.6 先端技術
102.7 事例
102.8 関与している企業
102.9 モデル設計と評価
102.10 オペレーションとガバナンス
102.11 導入手順の推奨
102.12 市場動向と規模感
102.13 リスクと限界
102.14 今後の発展
【 製造 】
103 スマート製造実行―リアルタイム生産最適化
103.1 概要
103.2 機能的特徴
103.3 導入形態
103.4 構成するモデル／ツール
103.5 外部機能との連携
103.6 先端技術
103.7 事例
103.8 関与している企業
104 工場プロセス監視―リアルタイム生産ライン品質管理
104.1 概要
104.2 機能的特徴
104.3 導入形態
104.4 構成するモデル／ツール
104.5 外部機能との連携
104.6 先端技術
104.7 事例
104.8 関与している企業
105 材料製造―先進的なプロセス制御システム
105.1 概要
105.2 機能的特徴
105.3 導入形態
105.4 構成するモデル／ツール
105.5 外部機能との連携
105.6 先端技術
105.7 事例
105.8 関与している企業
106 シーメンス産業エッジアジェント―ダウンタイム30%削減、予測メンテナンス
106.1 概要
106.2 機能的特徴
106.3 導入形態
106.4 構成するモデル／ツール
106.5 外部機能との連携
106.6 先端技術
106.7 事例
106.8 関与している企業
107 食品・飲料加工―品質保証と安全監視
107.1 概要
107.2 機能的特徴
107.3 導入形態
107.4 構成するモデル／ツール
107.5 外部機能との連携
107.6 先端技術
107.7 事例
107.8 関与している企業
108 製薬製造―FDA準拠のプロセス自動化
108.1 概要
108.2 機能的特徴
108.3 導入形態
108.4 構成するモデル／ツール
108.5 外部機能との連携
108.6 先端技術
108.7 事例
108.8 関与している企業
【 ロボット／ロボティクス／自動化 】
109 NVIDIA物理AIブループリント - ロボティクスと物理世界の統合
109.1 概要
109.2 機能的特徴
109.3 導入形態
109.4 構成するモデル／ツール
109.5 外部機能との連携
109.6 先端技術
109.7 事例
109.8 関与している企業
109.9 モデル設計と評価
109.10 オペレーションとガバナンス
109.11 導入手順の推奨
109.12 市場動向と位置づけ
109.13 リスクと限界
109.14 今後の発展
110 ヒューマノイドロボットエージェント - 物理AIの具体化
110.1 概要
110.2 機能的特徴
110.3 導入形態
110.4 構成するモデル／ツール
110.5 外部機能との連携
110.6 先端技術
110.7 事例
110.8 関与している企業
110.9 モデル設計と評価
110.10 オペレーションとガバナンス
110.11 導入手順の推奨
110.12 市場動向と位置づけ
110.13 リスクと限界
110.14 今後の発展
111 倉庫ロボティクス統合 - 自動ピッキングとパッキングシステム
111.1 概要
111.2 機能的特徴
111.3 導入形態
111.4 構成するモデル／ツール
111.5 外部機能との連携
111.6 先端技術
111.7 事例
111.8 関与している企業
111.9 KPIと効果
111.10 導入ステップ
111.11 参考・出典
112 リコーオートメーション―50以上の自動化タスクで€100万以上のコスト削減
112.1 概要
112.2 機能的特徴
112.3 導入形態
112.4 構成するモデル／ツール
112.5 外部機能との連携
112.6 先端技術
112.7 事例
112.8 関与している企業
113 日本通運：ラピュタロボティクス製AMRによる物流倉庫省人化
113.1 概要
113.2 実装形態
113.3 構成するモデル／ツール
113.4 外部機能との連携
113.5 関与している団体・企業
113.6 利活用テーマ（および事例）
113.7 自律型AIエージェントの観点
113.8 効果と課題
113.9 代表的な出典
114 GROUND：物流AIソリューション・ロボット活用サービス
114.1 概要
114.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
114.2.1 役割と価値
114.3 実装形態
114.3.1 提供形態と構成
114.3.1 導入パターン
114.4 構成するモデル／ツール
114.4.1 予測モデル
114.4.1 最適化アルゴリズム
114.4.1 可視化・分析ツール
114.5 外部機能との連携
114.5.1 システム連携
114.5.1 運用シナリオ
114.6 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
114.6.1 機能分担
114.6.1 データフロー
114.7 利活用テーマと事例
114.7.1 現場最適化テーマ
114.7.1 公開事例の要点
114.8 関与している団体・企業
114.8.1 企業連携
114.8.1 製品・研究ライン
114.9 導入・運用ガイド
114.9.1 初期設計
114.9.1 継続運用
114.10 価格・評価観点
114.11 競争優位性
114.12 参考情報（出典）
【 公共・行政・自治体 】
115 公共行政における自律型AIエージェントの基盤・応用・ガバナンス
115.1 はじめに
115.2 概念定義と射程
115.3 コアアーキテクチャ
115.4 LLMとマルチモーダルの役割
115.5 公共行政の主要ユースケース
115.6 市民エンゲージメントの変革
115.7 行政ワークフロー最適化
116 DXC公共部門―政府の意思決定のためのマルチエージェントシステム
116.1 概要
116.2 機能的特徴
116.3 導入形態
116.4 構成するモデル／ツール
116.5 外部機能との連携
116.6 先端技術
116.7 事例
116.8 関与している企業
117 公共行政における自律型AIエージェントの導入・実装・活用
117.1 技術基盤の設計原理
117.2 継続学習と評価
117.3 部門横断とマルチエージェント
117.4 関連研究と位置づけ
117.5 ユースケース詳細：市民サービス
117.6 ユースケース詳細：事務自動化
117.7 ユースケース詳細：サイバー対処
117.8 ユースケース詳細：分野別施策
118 公共行政における自律型AIエージェントにおけるガバナンス
118.1 リスクガバナンスの原則
118.2 サイバーセキュリティの能動化
118.3 データ駆動ガバナンス
118.4 倫理・セキュリティ・労働への影響
118.5 ガバナンスフレームワークの概観
118.6 政策設計とヒューマン・イン・ザ・ループ
118.7 今後の研究課題（前篇の範囲）
118.8 出典
119 デジタル庁「ガバメントAI（仮称）」プロジェクト
119.1 概要
119.2 実装形態
119.3 構成するモデル／ツール
119.4 外部機能との連携
119.5 関与している団体・企業
119.6 利活用テーマおよび事例
119.7 今後の展望と課題
120 米国20の連邦機関：1,200件のAI活用事例
120.1 概要
120.2 機能的特徴
120.3 導入形態
120.4 構成するモデル／ツール
120.5 外部機能との連携
120.6 先端技術
120.7 事例
120.8 関与している企業
目次（続き1）
121 欧州連合AI規制 - エージェント展開の枠組み
121.1 概要
121.2 機能的特徴
121.3 導入形態
121.4 構成するモデル／ツール
121.5 外部機能との連携
121.6 先端技術
121.7 事例
121.8 関与している企業
121.9 モデル設計と評価
121.10 オペレーションとガバナンス
121.11 導入手順の推奨
121.12 市場動向と位置づけ
121.13 リスクと限界
121.14 今後の発展
122 ラテンアメリカ展開 - 地域別採用事例
122.1 概要
122.2 機能的特徴
122.3 導入形態
122.4 構成するモデル／ツール
122.5 外部機能との連携
122.6 先端技術
122.7 事例
122.8 関与している企業
122.9 モデル設計と評価
122.10 オペレーションとガバナンス
122.11 導入手順の推奨
122.12 市場動向と位置づけ
122.13 リスクと限界
122.14 今後の発展
122.15 参考・出典
123 シンガポール政府テクノロジー - 包括的なデジタル変革
123.1 概要
123.2 機能的特徴
123.3 導入形態
123.4 構成するモデル／ツール
123.5 外部機能との連携
123.6 先端技術
123.7 事例
123.8 関与している企業
123.9 モデル設計と評価
123.10 オペレーションとガバナンス
123.11 導入手順の推奨
123.12 市場動向と位置づけ
123.13 リスクと限界
123.14 今後の発展
123.15 参考・出典
124 エストニアデジタルサービス―AIガイド付き市民サービスナビゲーション
124.1 概要
124.2 機能的特徴
124.3 導入形態
124.4 構成するモデル／ツール
124.5 外部機能との連携
124.6 先端技術
124.7 事例
124.8 関与している企業
125 シンガポールAsk Jamie―コールセンター50%削減、応答時間80%短縮
125.1 概要
125.2 機能的特徴
125.3 導入形態
125.4 構成するモデル／ツール
125.5 外部機能との連携
125.6 先端技術
125.7 事例
125.8 関与している企業
126 シンガポールVICAプラットフォーム―100以上のチャットボットで月間80万件以上の市民問い合わせ
126.1 概要
126.2 機能的特徴
126.3 導入形態
126.4 構成するモデル／ツール
126.5 外部機能との連携
126.6 先端技術
126.7 事例
126.8 関与している企業
127 DXC公共部門―政府の意思決定のためのマルチエージェントシステム
127.1 概要
127.2 機能的特徴
127.3 導入形態
127.4 構成するモデル／ツール
127.5 外部機能との連携
127.6 先端技術
127.7 事例
127.8 関与している企業
128 IBM-AWS政府パートナーシップ―連邦機関向けのAI実装
128.1 概要
128.2 機能的特徴
128.3 導入形態
128.4 構成するモデル／ツール
128.5 外部機能との連携
128.6 先端技術
128.7 事例
128.8 関与している企業
129 カナダAI研究 - 政府資金による開発
129.1 概要
129.2 機能的特徴
129.3 導入形態
129.4 構成するモデル／ツール
129.5 外部機能との連携
129.6 先端技術
129.7 事例
129.8 関与している企業
129.9 モデル設計と評価
129.10 オペレーションとガバナンス
129.11 導入手順の推奨
129.12 市場動向と位置づけ
129.13 リスクと限界
129.14 今後の発展
129.15 参考・出典
130 Route-Fifty州・地方―政府機関向けのAI変革ガイド
130.1 概要
130.2 機能的特徴
130.3 導入形態
130.4 構成するモデル／ツール
130.5 外部機能との連携
130.6 先端技術
130.7 事例
130.8 関与している企業
131 全国626自治体が導入する「行政専用AIマサルくん」
131.1 概要
131.2 実装形態
131.3 構成するモデル／ツール
131.4 外部機能との連携
131.5 関与している団体・企業
131.6 利活用テーマおよび事例
131.7 今後の展望と課題
131.8 代表的な出典
132 パリ交通管理―交通最適化のための空撮映像分析
132.1 概要
132.2 機能的特徴
132.3 導入形態
132.4 構成するモデル／ツール
132.5 外部機能との連携
132.6 先端技術
132.7 事例
132.8 関与している企業
133 東京都AI戦略・AI戦略会議の設置
133.1 概要
133.2 実装形態
133.2.1 ガバナンスと推進体制
133.2.1 実装スコープと段階展開
133.3 構成するモデル／ツール
133.3.1 基盤とモデル選択
133.3.1 自律型エージェント機能
133.3.1 ツール群と開発運用
133.4 外部機能との連携
133.4.1 行政系システム
133.4.1 住民向けチャネル
133.4.1 データ連携と安心安全
133.5 関与している団体・企業
133.6 利活用テーマと事例像
133.6.1 都民サービス
133.6.1 都民サービス関連業務
133.6.1 内部業務
133.7 自律型AIエージェント設計指針
133.8 調達・標準化・人材
133.9 想定される効果と課題
133.10 参考情報（出典上限内の要点補強）
134 別府市：生成AI・RPA活用で2週間作業を2日に短縮
134.1 概要
134.2 実装形態
134.3 構成するモデル／ツール
134.4 外部機能との連携
134.5 関与している団体・企業
134.6 利活用テーマ（および事例）
134.7 導入・運用ガイド
135 ブリュッセル税務局―マルチエージェントシステムによる税務行政の効率化
135.1 概要
135.2 機能的特徴
135.3 導入形態
135.4 構成するモデル／ツール
135.5 外部機能との連携
135.6 先端技術
135.7 事例
135.8 関与している企業
136 アフリカAIイニシアチブ - 新興市場への応用
136.1 概要
136.2 機能的特徴
136.3 導入形態
136.4 構成するモデル／ツール
136.5 外部機能との連携
136.6 先端技術
136.7 事例
136.8 関与している企業
136.9 モデル設計と評価
136.10 オペレーションとガバナンス
136.11 導入手順の推奨
136.12 市場動向と位置づけ
136.13 リスクと限界
136.14 今後の発展
136.15 参考・出典
137 ブリュッセル税務局―マルチエージェントシステムによる税務行政の効率化
137.1 概要
137.2 機能的特徴
137.3 導入形態
137.4 構成するモデル／ツール
137.5 外部機能との連携
137.6 先端技術
137.7 事例
137.8 関与している企業
【 スマートシティ／スマートビル 】
138 トヨタ・ウーブン・シティ - 統合型スマートシティ試験
138.1 概要
138.2 機能的特徴
138.3 導入形態
138.4 構成するモデル／ツール
138.5 外部機能との連携
138.6 先端技術
138.7 事例
138.8 関与している企業
138.9 モデル設計と評価
138.10 オペレーションとガバナンス
138.11 導入手順の推奨
138.12 市場動向と位置づけ
138.13 リスクと限界
138.14 今後の発展
138.15 参考・出典
139 トヨタのWoven Cityプロジェクト―AI駆動型実験都市
139.1 概要
139.2 機能的特徴
139.3 導入形態
139.4 構成するモデル／ツール
139.5 外部機能との連携
139.6 先端技術
139.7 事例
139.8 関与している企業
140 トヨタの東京AIエージェントシミュレーション—1,000のAIエージェントが生活するシミュレーション
140.1 概要
140.2 機能的特徴
140.3 導入形態
140.4 構成するモデル／ツール
140.5 外部機能との連携
140.6 先端技術
141 中国AIインフラ - 国家AI開発プログラム
141.1 概要
141.2 機能的特徴
141.3 導入形態
141.4 構成するモデル／ツール
141.5 外部機能との連携
141.6 先端技術
141.7 事例
141.8 関与している企業
141.9 モデル設計と評価
141.10 オペレーションとガバナンス
141.11 導入手順の推奨
141.12 市場動向と位置づけ
141.13 リスクと限界
141.14 今後の発展
142 シンガポール・バーチャルシンガポール―AIシナリオシミュレーション機能を備えた3Dデジタルツイン
142.1 概要
142.2 機能的特徴
142.3 導入形態
142.4 構成するモデル／ツール
142.5 外部機能との連携
142.6 先端技術
142.7 事例
142.8 関与している企業
143 スマートシティプラットフォームジャパン―リアルタイムな建物と都市管理
143.1 概要
143.2 機能的特徴
143.3 導入形態
143.4 構成するモデル／ツール
143.5 外部機能との連携
143.6 先端技術
143.7 事例
143.8 関与している企業
144 NVIDIA Omniverse スマートシティブループリント―AIエージェント統合型デジタルツイン
144.1 概要
144.2 機能的特徴
144.3 導入形態
144.4 構成するモデル／ツール
144.5 外部機能との連携
144.6 先端技術
144.7 事例
144.8 関与している企業
145 NVIDIA Omniverse スマートシティブループリント―AIエージェント統合型デジタルツイン
145.1 概要
145.2 機能的特徴
145.3 導入形態
145.4 構成するモデル／ツール
145.5 外部機能との連携
145.6 先端技術
145.7 事例
145.8 関与している企業
146 日本スマートシティイニシアチブ - NVIDIA搭載の都市AI
146.1 概要
146.2 機能的特徴
146.3 導入形態
146.4 構成するモデル／ツール
146.5 外部機能との連携
146.6 先端技術
146.7 事例
146.8 関与している企業
146.9 モデル設計と評価
146.10 オペレーションとガバナンス
146.11 導入手順の推奨
146.12 市場動向と位置づけ
146.13 リスクと限界
146.14 今後の発展
147 交通管理AI - スマートシティ交通流最適化
147.1 概要
147.2 機能的特徴
147.3 導入形態
147.4 構成するモデル／ツール
147.5 外部機能との連携
147.6 先端技術
147.7 事例
147.8 関与している企業・プレイヤー
147.9 KPIと効果
147.10 導入ステップ
147.11 参考・出典
148 スマートシティプラットフォームジャパン―リアルタイムな建物と都市管理
148.1 概要
148.2 機能的特徴
148.3 導入形態
148.4 構成するモデル／ツール
148.5 外部機能との連携
148.6 先端技術
148.7 事例
148.8 関与している企業
149 シンガポール・バーチャルシンガポール―AIシナリオシミュレーション機能を備えた3Dデジタルツイン
149.1 概要
149.2 機能的特徴
149.3 導入形態
149.4 構成するモデル／ツール
149.5 外部機能との連携
149.6 先端技術
149.7 事例
149.8 関与している企業
150 シンガポールAsk Jamie―コールセンター50%削減、応答時間80%短縮
150.1 概要
150.2 機能的特徴
150.3 導入形態
150.4 構成するモデル／ツール
150.5 外部機能との連携
150.6 先端技術
150.7 事例
150.8 関与している企業
151 シンガポールVICAプラットフォーム―100以上のチャットボットで月間80万件以上の市民問い合わせ
151.1 概要
151.2 機能的特徴
151.3 導入形態
151.4 構成するモデル／ツール
151.5 外部機能との連携
151.6 先端技術
151.7 事例
151.8 関与している企業
152 トヨタの東京AIエージェントシミュレーション—1,000のAIエージェントが生活するシミュレーション
152.1 概要
152.2 機能的特徴
152.3 導入形態
152.4 構成するモデル／ツール
152.5 外部機能との連携
152.6 先端技術
153 千葉市スマートシティ―自治体窓口サービス向けQURIOS AGENT
153.1 概要
153.2 機能的特徴
153.3 導入形態
153.4 構成するモデル／ツール
153.5 外部機能との連携
153.6 先端技術
153.7 事例
153.8 関与している企業
154 エストニアデジタルサービス―AIガイド付き市民サービスナビゲーション
154.1 概要
154.2 機能的特徴
154.3 導入形態
154.4 構成するモデル／ツール
154.5 外部機能との連携
154.6 先端技術
154.7 事例
154.8 関与している企業
155 スマートビル管理 - 施設運営の自動化￥
155.1 概要
155.2 機能的特徴
155.3 導入形態
155.4 構成するモデル／ツール
155.5 外部機能との連携
155.6 先端技術
155.7 事例
155.8 関与している企業
155.9 モデル設計と評価
155.10 オペレーションとガバナンス
155.11 導入手順の推奨
155.12 市場動向と規模感
155.13 リスクと限界
155.14 今後の発展
【 建設・エンジニアリング 】
156 大林組：ビル外観生成AIで初期検討期間を1週間に短縮
156.1 概要
156.2 実装形態
156.3 構成するモデル／ツール
156.4 外部機能との連携
156.5 関与している団体・企業
156.6 利活用テーマ（および事例）
156.7 自律型AIエージェントの観点（設計指針）
156.8 指標・効果と課題
156.9 今後の展望
156.10 出典（要点補強）
157 EdgeLab：建設業界特化のAIエージェント・画像認識システム開発［1］
157.1 概要
157.2 実装形態
157.3 構成するモデル／ツール
157.4 外部機能との連携
157.5 関与している団体・企業
158 EdgeLab：建設業界特化のAIエージェント・画像認識システム開発［2］
158.1 利活用テーマ（および事例）
158.2 自律型AIエージェントの観点
158.3 効果と課題
158.4 代表的な出典
【 教育／学習システム／訓練 】
159 AIを活用した評価 - 自動採点とフィードバックシステム
159.1 概要
159.2 機能的特徴
159.3 導入形態
159.4 構成するモデル／ツール
159.5 外部機能との連携
159.6 先端技術
159.7 事例
159.8 関与している企業・プレイヤー
159.9 KPIと効果
159.10 導入ステップ（示唆）
159.11 参考・出典
160 パーソナライズド学習パス - 個別学生の進捗追跡
160.1 概要
160.2 機能的特徴
160.3 導入形態
160.4 構成するモデル／ツール
160.5 外部機能との連携
160.6 先端技術
160.7 事例
160.8 関与している企業・プレイヤー
160.9 KPIと効果
160.10 導入ステップ（示唆）
160.11 参考・出典
161 バーチャルAIチューター - 24/7パーソナライズド教育支援
161.1 概要
161.2 機能的特徴
161.3 導入形態
161.4 構成するモデル／ツール
161.5 外部機能との連携
161.6 先端技術
161.7 事例
161.8 関与している企業・プレイヤー
161.9 KPIと効果
161.10 導入ステップ（示唆）
161.11 参考・出典
162 学生支援システム - 24/7の学業指導
162.1 概要
162.2 機能的特徴
162.3 導入形態
162.4 構成するモデル／ツール
162.5 外部機能との連携
162.6 先端技術
162.7 事例
162.8 関与している企業・プレイヤー
162.9 KPIと効果
162.10 導入ステップ（示唆）
162.11 参考・出典
163 大学AI研究ツール - 学生の研究支援
163.1 概要
163.2 機能的特徴
163.3 導入形態
163.4 構成するモデル／ツール
163.5 外部機能との連携
163.6 先端技術
163.7 事例
163.8 関与している企業・プレイヤー
163.9 KPIと効果
163.10 導入ステップ（示唆）
163.11 参考・出典
164 ディープラーニングAIコース - マルチエージェントシステム教育
164.1 概要
164.2 機能的特徴
164.3 導入形態
164.4 構成するモデル／ツール
164.5 外部機能との連携
164.6 先端技術
164.7 事例
164.8 関与している企業
164.9 モデル設計と評価
164.10 オペレーションとガバナンス
164.11 導入手順の推奨
164.12 市場動向と位置づけ
164.13 リスクと限界
164.14 今後の発展
165 企業向けトレーニングAI - 従業員スキル開発の自動化
165.1 概要
165.2 機能的特徴
165.3 導入形態
165.4 構成するモデル／ツール
165.5 外部機能との連携
165.6 先端技術
165.7 事例
165.8 関与している企業・プレイヤー
165.9 KPIと効果
165.10 導入ステップ（示唆）
165.11 参考・出典
166 教育コンテンツ生成 - 自動化されたカリキュラム開発
166.1 概要
166.2 機能的特徴
166.3 導入形態
166.4 構成するモデル／ツール
166.5 外部機能との連携
166.6 先端技術
166.7 事例
166.8 関与している企業・プレイヤー
166.9 KPIと効果
166.10 導入ステップ（示唆）
166.11 参考・出典
167 言語学習エージェント - 言語練習用の対話型AI
167.1 概要
167.2 機能的特徴
167.3 導入形態
167.4 構成するモデル／ツール
167.5 外部機能との連携
167.6 先端技術
167.7 事例
167.8 関与している企業・プレイヤー
167.9 KPIと効果
167.10 導入ステップ（示唆）
167.11 参考・出典
168 Knewton Personalization - 教育コンテンツのカスタマイズ
168.1 概要
168.2 機能的特徴
168.3 導入形態
168.4 構成するモデル／ツール
168.5 外部機能との連携
168.6 先端技術
168.7 事例・エビデンス
168.8 関与している企業・エコシステム
168.9 KPIと効果
168.10 導入ステップ（示唆）
168.11 参考・出典
169 Smart Sparrow Adaptive Learning - リアルタイム応答型eラーニング
169.1 概要
169.2 機能的特徴
169.3 導入形態
169.4 構成するモデル／ツール
169.5 外部機能との連携
169.6 先端技術
169.7 事例
169.8 関与している企業・プレイヤー
169.9 KPIと効果
169.10 導入ステップ（示唆）
169.11 参考・出典
170 DreamBox Math Learning - 適応型数学指導プラットフォーム
170.1 概要
170.2 機能的特徴
170.3 導入形態
170.4 構成するモデル／ツール
170.5 外部機能との連携
170.6 先端技術
170.7 事例・エビデンス
170.8 関与している企業・エコシステム
170.9 KPIと効果
170.10 導入ステップ（示唆）
170.11 参考・出典
171 atama plus：「atama＋」全国1000教室で冬期講習効果50.4%向上
171.1 概要
171.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
171.3 実装形態
171.3.1 提供・運用スキーム
171.3.1 教室オペレーション
171.4 構成するモデル／ツール
171.5 外部機能との連携
171.6 関与している団体・企業
171.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（塾チェーン向け）
171.7.1 機能分担
171.7.1 データフロー
171.8 利活用テーマ（および事例）
171.9 導入・運用ガイド
171.10 参考情報（出典）
172 立命館アジア太平洋大学：AI搭載英語学習システム出願資格導入
172.1 概要
172.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
172.3 実装形態
172.3.1 プログラム設計（GRAB Program）
172.3.1 システム運用
172.4 構成するモデル／ツール
172.5 外部機能との連携
172.6 関与している団体・企業
172.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（高大接続リファレンス）
172.7.1 機能分担
172.7.1 データフロー
172.8 利活用テーマ（および事例）
172.9 導入・運用ガイド
172.10 参考情報（出典）
173 麴町学園女子中学校高等学校：AI教材「すらら」授業導入
173.1 概要
173.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
173.3 実装形態
173.3.1 反転×アクティブラーニングの運用
173.3.1 校内基盤・研修
173.4 構成するモデル／ツール
173.5 外部機能との連携
173.6 関与している団体・企業
173.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（学校向けリファレンス）
173.8 データフロー
173.9 利活用テーマ（および事例）
173.10 導入・運用ガイド
173.11 参考情報（出典）
174 つくば市立みどりが丘学園：AI活用問題解決授業
174.1 概要
174.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
174.3 実装形態
174.3.1 導入プロセス
174.3.1 ガバナンス
174.4 構成するモデル／ツール
174.4.1 学習支援の中核
174.4.1 教員支援
174.5 外部機能との連携
174.6 関与している団体・企業
174.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（学校向け）
174.7.1 機能分担
174.7.1 データフロー
174.8 利活用テーマ（および事例）
174.9 導入・運用ガイド
174.10 参考情報（出典）
175 四天王寺高等学校・中学校：AI英語学習ツール「トレパ」
175.1 概要
175.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
175.3 実装形態
175.3.1 導入・運用フェーズ
175.3.1 授業内の活用パターン
175.4 構成するモデル／ツール
175.4.1 トレパの主機能
175.4.1 教師支援・管理
175.5 外部機能との連携
175.6 関与している団体・企業
175.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（英語4技能×学校）
175.7.1 機能分担
175.7.1 データフロー
175.8 利活用テーマ（および事例）
175.9 導入・運用ガイド
175.10 参考情報（出典）
176 春日井市立出川小学校：AIアンケート分析で業務時間大幅短縮
176.1 概要
176.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
176.3 実装形態
176.3.1 校務ワークフローへの組み込み
176.3.1 運用設計の要点
176.4 構成するモデル／ツール
176.4.1 主要機能
176.4.1 エージェント補助
176.5 外部機能との連携
176.6 関与している団体・企業
176.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（校務DXリファレンス）
176.7.1 機能分担
176.7.1 データフロー
176.8 利活用テーマ（および事例）
176.9 導入・運用ガイド
176.10 参考情報（出典）
177 新潟市立小新中学校：生成AI×総合学習「未来防災小説」
177.1 概要
177.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
177.3 実装形態
177.3.1 学年縦断の設計
177.3.1 授業運用の要点
177.4 構成するモデル／ツール
177.4.1 文章・構成
177.4.1 画像・レイアウト
177.5 外部機能との連携
177.6 関与している団体・企業
177.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（授業×創作）
177.7.1 機能分担
177.7.1 データフロー
177.8 利活用テーマ（および事例）
177.9 導入・運用ガイド
177.10 参考情報（出典）
178 都城市：文書生成・企画立案AIで年間1800時間削減効果
178.1 概要
178.2 自律型AIエージェントのコンテキストにおける位置づけ
178.3 実装形態
178.4 構成するモデル／ツール
178.5 外部機能との連携
178.6 関与している団体・企業
178.7 利活用テーマ（および事例）
178.8 導入・運用ガイド
179 東海大学：遠隔講義システム体験型AI講座
179.1 概要
179.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
179.3 実装形態
179.3.1 遠隔講義の構成
179.3.1 体験パートの要点
179.4 構成するモデル／ツール
179.5 外部機能との連携
179.6 関与している団体・企業
179.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（リモート実習型）
179.8 データフロー
179.9 利活用テーマ（および事例）
179.10 導入・運用ガイド
179.11 参考情報（出典）
180 東京都：全都立校256校16万人活用「都立AI」
180.1 概要
180.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
180.3 実装形態
180.3.1 提供形態・運用
180.3.1 ガバナンス
180.4 構成するモデル／ツール
180.4.1 モデル・機能
180.4.1 利用シナリオ
180.5 外部機能との連携
180.6 関与している団体・企業
180.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（学校向けリファレンス）
180.7.1 機能分担
180.7.1 データフロー
180.8 利活用テーマ（および事例）
180.9 導入・運用ガイド
180.10 参考情報（出典）
181 東京都練馬区立石神井台小学校：DALL-E3による学級キャラクター作成
181.1 概要
181.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
181.3 実装形態
181.3.1 授業設計（例）
181.3.1 教師のオペレーション
181.4 構成するモデル／ツール
181.4.1 モデル
181.4.1 ツール・運用
181.5 外部機能との連携
181.6 関与している団体・企業
181.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（授業向け）
181.7.1 機能分担
181.7.1 データフロー
181.8 利活用テーマ（および事例）
181.9 導入・運用ガイド
181.10 参考情報（出典）
182 オンキヨースポーツ・至学館大学：AI食事トレーニングアプリ「food coach」
182.1 概要
182.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
182.3 実装形態
182.3.1 サービス提供と利用フロー
182.3.1 運用シナリオ（競技横断）
182.4 構成するモデル／ツール
182.4.1 AI・データ基盤
182.4.1 アプリ／周辺機能
182.5 外部機能との連携
182.6 関与している団体・企業
182.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（スポーツ栄養×食トレ）
182.8 データフロー
182.9 利活用テーマ（および事例）
182.10 導入・運用ガイド
182.11 参考情報（出典）
183 ベネッセホールディングス：1万5000人向け「Benesse GPT」
183.1 概要
183.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
183.3 実装形態
183.3.1 提供形態と運用
183.3.1 ガバナンスとセキュリティ
183.4 構成するモデル／ツール
183.4.1 モデル・機能
183.4.1 運用ツール
183.5 外部機能との連携
183.6 関与している団体・企業
183.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（リファレンス）
183.7.1 機能分担
183.7.1 データフロー
183.8 利活用テーマ（および事例）
183.9 導入・運用ガイド
183.9.1 初期設計
183.9.1 継続改善
183.10 参考情報（出典）
184 メタリアル：新聞編集者専用ニュース企画AIエージェント「Metareal NP」
184.1 概要
184.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
184.2.1 役割と価値
184.3 実装形態
184.3.1 提供形態とUI
184.3.1 ワークフロー（概念像）
184.4 構成するモデル／ツール
184.4.1 モデル群
184.4.1 ツール／機能
184.5 外部機能との連携
184.5.1 データ連携
184.5.1 運用連携
184.6 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
184.6.1 機能分担
184.6.1 データフロー
184.7 利活用テーマ（および事例）
184.7.1 編集現場の高速化
184.7.1 専門版とのすみ分け
184.8 導入・運用ガイド
184.8.1 初期設計
184.8.1 継続改善
184.9 関与している団体・企業
184.10 参考情報（出典）
185 加藤学園暁秀初等学校：AI教育支援サービス本格導入
185.1 概要
185.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
185.3 実装形態
185.3.1 カリキュラム設計
185.3.1 授業フロー（代表例）
185.4 構成するモデル／ツール
185.5 外部機能との連携
185.6 関与している団体・企業
185.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（学校×探究リファレンス）
185.7.1 機能分担
185.7.1 データフロー
185.8 利活用テーマ（および事例）
185.9 導入・運用ガイド
185.10 参考情報（出典）
186 学研：オンライン学習サービス「Gakken ON AIR」
186.1 概要
186.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
186.3 実装形態
186.3.1 提供形態・学習体験
186.3.1 料金・プランとサポート
186.4 構成するモデル／ツール
186.4.1 学習最適化コア
186.4.1 双方向・運営支援
186.5 外部機能との連携
186.6 関与している団体・企業
186.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（オンライン塾リファレンス）
186.7.1 機能分担
186.7.1 データフロー
186.8 利活用テーマ（および事例）
186.9 導入・運用ガイド
186.10 参考情報（出典）
187 慶應義塾大学病院：AI患者モニタリングシステム
187.1 概要
187.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
187.2.1 役割と価値
187.3 実装形態
187.3.1 全体アーキテクチャ
187.3.1 導入・運用ステップ
187.4 構成するモデル／ツール
187.4.1 解析モデル
187.4.1 運用・可視化
187.5 外部機能との連携
187.5.1 在宅・遠隔連携
187.5.1 標準化・相互運用
187.6 関与している団体・企業
187.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
187.7.1 機能分担
187.7.1 データフロー
187.8 利活用テーマ（および事例）
187.9 導入・運用ガイド
187.9.1 初期設計
187.9.1 継続改善
187.10 参考情報（出典）
188 江別市：全公立小中学校へのAIドリル導入
188.1 概要
188.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
188.3 実装形態
188.3.1 導入範囲と科目
188.3.1 運用シナリオ
188.3.1 ガバナンス・データ保護
188.4 構成するモデル／ツール
188.4.1 AIドリル・自動採点の機能
188.4.1 ダッシュボード・教材連携
188.5 外部機能との連携
188.6 関与している団体・企業
188.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（学校・自治体向け）
188.7.1 機能分担
188.7.1 データフロー
188.8 利活用テーマ（および事例）
188.9 導入・運用ガイド
188.10 参考情報（出典）
189 国際総合学園：AI搭載対話式ICT教材導入
189.1 概要
189.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
189.3 実装形態
189.3.1 展開スキーム
189.3.1 ガバナンスと運用
189.4 構成するモデル／ツール
189.4.1 学習最適化コア
189.4.1 連携ツール
189.5 外部機能との連携
189.6 関与している団体・企業
189.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（専門・高専向け）
189.8 データフロー
189.9 利活用テーマ（および事例）
189.10 導入・運用ガイド
189.11 参考情報（出典）
【 学術／研究 】
190 学術研究プロジェクト - 大学のAIエージェント研究
190.1 概要
190.2 機能的特徴
190.3 導入形態
190.4 構成するモデル／ツール
190.5 外部機能との連携
190.6 先端技術
190.7 事例
190.8 関与している企業
190.9 モデル設計と評価
190.10 オペレーションとガバナンス
190.11 導入手順の推奨
190.12 市場動向と位置づけ
190.13 リスクと限界
190.14 今後の発展
【 医療／ヘルスケア 】
191 AIヘルスアシスタント―疾患診断とモニタリングシステム
191.1 概要
191.2 機能的特徴
191.3 導入形態
191.4 構成するモデル／ツール
191.5 外部機能との連携
191.6 先端技術
191.7 事例
191.8 関与している企業
192 HIAヘルスインサイトエージェント―医療報告書の分析と健康インサイト
192.1 概要
192.2 機能的特徴
192.3 導入形態
192.4 構成するモデル／ツール
192.5 外部機能との連携
192.6 先端技術
192.7 事例
192.8 関与している企業
193 AI医療文書化―SOAPノート生成と臨床転記
193.1 概要
193.2 機能的特徴
193.3 導入形態
193.4 構成するモデル／ツール
193.5 外部機能との連携
193.6 先端技術
193.7 事例
193.8 関与している企業
194 予測医療分析―患者需要予測とリスク評価
194.1 概要
194.2 機能的特徴
194.3 導入形態
194.4 構成するモデル／ツール
194.5 外部機能との連携
194.6 先端技術
194.7 事例
194.8 関与している企業
195 臨床意思決定支援―AIを活用した治療推奨
195.1 概要
195.2 機能的特徴
195.3 導入形態
195.4 構成するモデル／ツール
195.5 外部機能との連携
195.6 先端技術
195.7 事例
195.8 関与している企業
196 FRONTEO：自然言語AI医療機器開発
196.1 概要
196.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
196.3 実装形態
196.3.1 医療機器・非医療機器の形態
196.3.1 解析パイプライン（会話型の例）
196.4 構成するモデル／ツール
196.4.1 KIBIT（特化型NLP）
196.4.1 医療会話解析モジュール
196.4.1 創薬仮説生成（DDAIF）
196.5 外部機能との連携
196.6 関与している団体・企業
196.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（医療会話×診断支援のリファレンス）
196.7.1 機能分担
196.7.1 データフロー
196.8 利活用テーマ（および事例）
196.9 導入・運用ガイド
196.9.1 規制・品質
196.9.1 現場実装
196.10 参考情報（出典）
197 Johns Hopkins大学：Microsoft連携検査分析自動化
197.1 概要
197.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
197.3 実装形態
197.3.1 全体アーキテクチャ（概念像）
197.3.1 導入パターン
197.4 構成するモデル／ツール
197.4.1 医療・検査側
197.4.1 研究・工学側
197.5 外部機能との連携
197.6 関与している団体・企業
197.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
197.7.1 機能分担
197.7.1 データフロー
197.8 利活用テーマ（および事例）
197.9 導入・運用ガイド
197.10 参考情報（出典）
198 メイオクリニック AI強化型トリアージ―救急室コスト47%削減、ドア・トゥ・バルーン時間改善
198.1 概要
198.2 機能的特徴
198.3 導入形態
198.4 構成するモデル／ツール
198.5 外部機能との連携
198.6 先端技術
198.7 事例
198.8 関与している企業
199 メディスイートAIエージェント―病院保険請求の自動化
199.1 概要
199.2 機能的特徴
199.3 導入形態
199.4 構成するモデル／ツール
199.5 外部機能との連携
199.6 先端技術
199.7 事例
199.8 関与している企業
200 ノースampton総合病院―酸素供給監視の100%精度
200.1 概要
200.2 機能的特徴
200.3 導入形態
200.4 構成するモデル／ツール
200.5 外部機能との連携
200.6 先端技術
200.7 事例
200.8 関与している企業
201 パーク大学AI教育 - インテリジェントチュータリングシステムの導入
201.1 概要
201.2 機能的特徴
201.3 導入形態
201.4 構成するモデル／ツール
201.5 外部機能との連携
201.6 先端技術
201.7 事例
201.8 関与している企業・機関
201.9 KPIと効果
201.10 導入ステップ（示唆）
201.11 参考・出典
202 リナ・エジプト医療チャットボット―医療保険ワークフローの自動化
202.1 概要
202.2 機能的特徴
202.3 導入形態
202.4 構成するモデル／ツール
202.5 外部機能との連携
202.6 先端技術
202.7 事例
202.8 関与している企業
203 Mass General Brigham Documentation Agent―文書化効率30%向上
203.1 概要
203.2 機能的特徴
203.3 導入形態
203.4 構成するモデル／ツール
203.5 外部機能との連携
203.6 先端技術
203.7 事例
203.8 関与している企業
204 NHSケントコミュニティヘルス―£70万節約、45,000時間解放
204.1 概要
204.2 機能的特徴
204.3 導入形態
204.4 構成するモデル／ツール
204.5 外部機能との連携
204.6 先端技術
204.7 事例
204.8 関与している企業
205 大阪国際がんセンター：生成AI活用会話型医療支援システム
205.1 概要
205.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
205.2.1 役割と価値
205.3 実装形態
205.3.1 提供形態とワークフロー
205.3.1 ガバナンス
205.4 構成するモデル／ツール
205.4.1 生成AI・対話
205.4.1 アプリ・データ機能
205.5 外部機能との連携
205.5.1 情報基盤・標準
205.5.1 運用連携
205.6 関与している団体・企業
205.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
205.7.1 機能分担（リファレンス）
205.7.1 データフロー
205.8 利活用テーマ（および事例）
205.8.1 患者エンゲージメントと理解促進
205.8.1 医療者の効率化と品質担保
205.8.1 部門横断の一貫運用
205.9 導入・運用ガイド
205.9.1 初期設計
205.9.1 継続改善
205.10 参考情報（出典）
206 デンソー：AIメンタルヘルスケアサービス「Mente for Biz」
206.1 概要
206.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
206.2.1 役割と価値
206.3 実装形態
206.3.1 提供・導入スキーム
206.3.1 ガバナンスと留意点
206.4 構成するモデル／ツール
206.4.1 モデル要素（概要）
206.4.1 運用ツール群
206.5 外部機能との連携
206.5.1 相談・ケア連携
206.5.1 企業内システムとの接点（想定）
206.6 関与している団体・企業
207 波乗りクリニック：AIによるカルテ修正業務1時間→ほぼ不要に短縮
207.1 概要
207.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
207.3 実装形態
207.3.1 提供・運用
207.3.1 ガバナンス・セキュリティ
207.4 構成するモデル／ツール
207.4.1 音声認識・言語処理
207.4.1 生成・文書化
207.4.1 EMR連携
207.5 外部機能との連携
207.6 関与している団体・企業
207.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（リファレンス）
207.7.1 機能分担
207.7.1 データフロー
207.8 利活用テーマ（および事例）
207.9 導入・運用ガイド
207.9.1 初期設計
207.9.1 継続改善
207.10 参考情報（出典）
208 HippocraticAI：X線・CT・MRI高精度検出システム
208.1 概要
208.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
208.2.1 役割と価値
208.3 実装形態
208.3.1 システム構成（概念像）
208.3.1 導入パターン
208.4 構成するモデル／ツール
208.4.1 検出・判別
208.4.1 生成・要約
208.4.1 安全アーキテクチャ
208.5 外部機能との連携
208.6 関与している団体・企業
208.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
208.7.1 機能分担
208.7.1 データフロー
208.8 利活用テーマ（および事例）
208.9 導入・運用ガイド
208.10 参考情報（出典）
209 国立がん研究センター：AIによる診断補助・病変検出システム
209.1 概要
209.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
209.2.1 役割と価値
209.3 実装形態
209.3.1 提供形態とシステム構成
209.3.1 運用フロー（例）
209.4 構成するモデル／ツール
209.4.1 画像解析・推論
209.4.1 データ・運用基盤
209.4.1 ガバナンス・規制対応
209.5 外部機能との連携
209.5.1 内視鏡プラットフォーム連携
209.5.1 医療情報連携
209.6 関与している団体・企業
209.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
209.7.1 機能分担（リファレンス）
209.7.1 データフロー
209.8 利活用テーマ（および事例）
209.9 導入・運用ガイド
209.10 参考情報（出典）
【 創薬／製薬 】
210 薬物発見AIエージェント―インシリコメディシンで研究開発コスト70%削減
210.1 概要
210.2 機能的特徴
210.3 導入形態
210.4 構成するモデル／ツール
210.5 外部機能との連携
210.6 先端技術
210.7 事例
210.8 関与している企業
【 旅行／観光 】
211 Airbnb：民泊シェアリングエコノミー先駆け
211.1 概要
211.2 自律型AIエージェントのコンテキストにおける位置づけ
211.3 実装形態
211.4 構成するモデル／ツール
211.5 外部機能との連携
211.6 関与している団体・企業
211.7 利活用テーマ（および事例）
211.8 導入・運用ガイド
212 旅行業界向けチャットボット - 予約と旅程管理
212.1 概要
212.2 機能的特徴
212.3 導入形態
212.4 構成するモデル／ツール
212.5 外部機能との連携
212.6 先端技術
212.7 事例
212.8 関与している企業・プレイヤー
212.9 KPIと効果
212.10 導入ステップ（示唆）
212.11 参考・出典
【 スポーツ／フィットネス 】
213 コナミスポーツ：スマートスイミングシステム
213.1 概要
213.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
213.3 実装形態
213.3.1 システム構成
213.3.1 運用フロー（例）
213.4 構成するモデル／ツール
213.5 外部機能との連携
213.6 関与している団体・企業
213.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（スイミング×コーチング）
213.7.1 機能分担
213.7.1 データフロー
213.8 利活用テーマ（および事例）
213.9 導入・運用ガイド
213.10 参考情報（出典）
214 ブレインパッド：バレーボールリアルタイム戦況分析
214.1 概要
214.2 実装形態
214.2.1 現場オペレーション（概念像）
214.2.1 精度改善の要点
214.3 構成するモデル／ツール
214.3.1 学習・推論モデル
214.3.1 データ基盤・可視化
214.4 外部機能との連携
214.5 関与している団体・企業
214.6 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（試合中コーチング）
214.6.1 機能分担
214.6.1 データフロー
214.7 利活用テーマ（および事例）
214.8 導入・運用ガイド
214.9 参考情報（出典）
215 Sapeet：フィットネス店外行動可視化・顧客体験向上
215.1 概要
215.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
215.3 実装形態
215.3.1 店舗ワークフロー（概念像）
215.4 構成するモデル／ツール
215.4.1 コア機能
215.4.1 データ・可視化
215.5 外部機能との連携
215.6 関与している団体・企業
215.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（フィットネス×店外行動）
215.7.1 機能分担
215.7.1 データフロー
215.8 利活用テーマ（および事例）
215.9 導入・運用ガイド
215.10 参考情報（出典）
216 Team Liquid：ゲーム現場でのAIエージェント「Joule」導入
216.1 概要
216.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
216.2.1 役割と価値
216.3 実装形態
216.3.1 システムアーキテクチャ（概念像）
216.3.1 運用パターン
216.4 構成するモデル／ツール
216.4.1 コア技術
216.4.1 代表的な出力（例示）
216.5 外部機能との連携
216.5.1 エコシステム統合
216.5.1 組織内連携
216.6 関与している団体・企業
216.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
216.7.1 機能分担（リファレンス）
216.7.1 データフロー
216.8 利活用テーマ（および事例）
216.8.1 高速な試合準備とインターバル最適化
216.8.1 アナリストの価値最大化
216.8.1 データ駆動のストーリーテリング
216.9 導入・運用ガイド
216.9.1 初期設計
216.9.1 継続改善
216.10 参考情報（出典）
217 EGYM：AIフィットネスシステム日本導入
217.1 概要
217.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
217.3 実装形態
217.3.1 システム構成（概念像）
217.3.1 導入・運用パターン（国内事例に基づく）
217.4 構成するモデル／ツール
217.4.1 コア機能
217.4.1 エコシステム
217.5 外部機能との連携
217.6 関与している団体・企業
217.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（フィットネス運営）
217.7.1 機能分担
217.7.1 データフロー
217.8 利活用テーマ（および事例）
217.9 導入・運用ガイド
217.10 参考情報（出典）
218 AIM FIT：地域密着型24時間AIジム成功事例
218.1 概要
218.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
218.3 実装形態
218.3.1 店舗オペレーション（24時間×少人数運営）
218.3.1 KPI設計
218.4 構成するモデル／ツール
218.4.1 コア（EGYMエコシステム）
218.4.1 店舗システム連携
218.5 外部機能との連携
218.6 関与している団体・企業
218.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（地域24時間ジム）
218.7.1 機能分担
218.7.1 データフロー
218.8 利活用テーマ（および事例）
218.9 導入・運用ガイド
218.10 参考情報（出典）
【 ゲーム／エンターテインメント 】
219 ゲームAI統合 - プレイヤー体験の向上
219.1 概要
219.2 機能的特徴
219.3 導入形態
219.4 構成するモデル／ツール
219.5 外部機能との連携
219.6 先端技術
219.7 事例
219.8 関与している企業・プレイヤー
219.9 KPIと効果
219.10 導入ステップ（示唆）
219.11 参考・出典
220 アラヤ：ゲーム開発品質保証効率化AI・自律エージェント
220.1 概要
220.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
220.2.1 役割と価値
220.3 実装形態
220.3.1 提供・アーキテクチャ（概念像）
220.3.1 導入ステップ（現場適用）
220.4 構成するモデル／ツール
220.4.1 学習・推論
220.4.1 QAオーケストレーション
220.5 外部機能との連携
220.5.1 ゲーム開発基盤
220.5.1 データ/MLOps
220.6 関与している団体・企業
220.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
220.7.1 機能分担
220.7.1 データフロー
220.8 利活用テーマ（および事例）
220.8.1 テストプレイ完全自動化
220.8.1 バランス調整支援
220.8.1 継続デリバリ対応
220.9 導入・運用ガイド
220.9.1 初期設計
220.9.1 継続改善
220.10 参考情報（出典）
221 ゲームAIコンパニオン - リアルタイムプレイヤー支援
221.1 概要
221.2 機能的特徴
221.3 導入形態
221.4 構成するモデル／ツール
221.5 外部機能との連携
221.6 先端技術
221.7 事例
221.8 関与している企業・プレイヤー
221.9 KPIと効果
221.10 導入ステップ（示唆）
221.11 参考・出典
【 農業／アグリテック 】
222 スマート農業アシスタント - 作物の健康状態と収量予測
222.1 概要
222.2 機能的特徴
222.3 導入形態
222.4 構成するモデル／ツール
222.5 外部機能との連携
222.6 先端技術
222.7 事例
222.8 関与している企業・プレイヤー
222.9 KPIと効果
222.10 導入ステップ（示唆）
222.11 参考・出典
【 交通／車両 】
223 Uber：日本市場配車サービス展開
223.1 概要
223.2 自律型AIエージェントのコンテキストにおける位置づけ
223.3 実装形態
223.4 構成するモデル／ツール
224 Ubie：AI問診システムで待ち時間20分短縮・薬入力ミス削減
224.1 概要
224.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
224.2.1 役割と価値
224.3 実装形態
224.3.1 提供形態とワークフロー
224.3.1 ガバナンス・運用
224.4 構成するモデル／ツール
224.4.1 問診・トリアージロジック
224.4.1 生成AI・文書支援
224.4.1 連携・UI
224.5 外部機能との連携
224.5.1 電子カルテ・ePRO
224.5.1 発熱外来・トリアージ
224.6 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
224.6.1 機能分担
224.6.1 データフロー
224.7 利活用テーマ（および事例）
224.7.1 待ち時間・滞在時間の短縮
224.7.1 入力ミス・転記工数の削減
224.7.1 医師・スタッフの負荷軽減
224.8 導入・運用ガイド
224.8.1 初期設計
224.8.1 継続改善
224.9 関与している団体・企業
224.10 参考情報（出典）
225 フリート管理AI - 車両追跡とメンテナンス最適化
225.1 概要
225.2 機能的特徴
225.3 導入形態
225.4 構成するモデル／ツール
225.5 外部機能との連携
225.6 先端技術
225.7 事例
225.8 関与している企業
225.9 KPIと効果
225.10 導入ステップ
225.11 参考・出典
226 フリート最適化システム - 車両ルート設定とスケジュール管理
226.1 概要
226.2 機能的特徴
226.3 導入形態
226.4 構成するモデル／ツール
226.5 外部機能との連携
226.6 先端技術
226.7 事例
226.8 関与している企業
226.9 KPIと効果
226.10 導入ステップ
226.11 参考・出典
227 自律走行車両テスト - AIエージェントシミュレーション環境
227.1 概要
227.2 機能的特徴
227.3 導入形態
227.4 構成するモデル／ツール
227.5 外部機能との連携
227.6 先端技術
227.7 事例
227.8 関与している企業・エコシステム
227.9 KPIと評価設計
227.10 導入ステップ
227.11 参考・出典
228 自律走行配送エージェント - 自律走行パッケージ配送システム
228.1 概要
228.2 機能的特徴
228.3 導入形態
228.4 構成するモデル／ツール
228.5 外部機能との連携
228.6 先端技術
228.7 事例
228.8 関与している企業・プレイヤー
228.9 KPIと効果
228.10 導入ステップ
228.11 参考・出典
【 プロセス制御 】
229 化学プロセス最適化―収率最大化のためのリアルタイムパラメーター調整
229.1 概要
229.2 機能的特徴
229.3 導入形態
229.4 構成するモデル／ツール
229.5 外部機能との連携
229.6 先端技術
229.7 事例
229.8 関与している企業
【 IoT／デジタルツイン 】
230 産業用IoT統合―センサーデータ分析による運用効率化
230.1 概要
230.2 機能的特徴
230.3 導入形態
230.4 構成するモデル／ツール
230.5 外部機能との連携
230.6 先端技術
230.7 事例
230.8 関与している企業
【 防衛／軍事／デフェンステック 】
231 自律型防衛システム - 軍事AIの応用
231.1 概要
231.2 機能的特徴
231.3 導入形態
231.4 構成するモデル／ツール
231.5 外部機能との連携
231.6 先端技術
231.7 事例
231.8 関与している企業
231.9 モデル設計と評価
231.10 オペレーションとガバナンス
231.11 導入手順の推奨
231.12 市場動向と位置づけ
231.13 リスクと限界
231.14 今後の発展
【 品質管理 】
232 品質管理AIビジョン―自動欠陥検出システム［1］
232.1 概要
232.2 機能的特徴
232.3 導入形態
232.4 構成するモデル／ツール
233 品質管理AIビジョン―自動欠陥検出システム［2］
233.1 外部機能との連携
233.2 先端技術
233.3 事例
233.4 関与している企業
【 メディア／放送 】
234 放送自動化 - コンテンツスケジュールと配信
234.1 概要
234.2 機能的特徴
234.3 導入形態
234.4 構成するモデル／ツール
234.5 外部機能との連携
234.6 先端技術
234.7 事例
234.8 関与している企業・プレイヤー
234.9 KPIと効果
234.10 導入ステップ（示唆）
234.11 参考・出典
【 コンテンツ制作・運用 】
235 コンテンツ生成AI - 自動メディア生成
235.1 概要
235.2 機能的特徴
235.3 導入形態
235.4 構成するモデル／ツール
235.5 外部機能との連携
235.6 先端技術
235.7 事例
235.8 関与している企業
235.9 KPIと効果
235.10 導入ステップ（示唆）
235.11 参考・出典
236 コンテンツパーソナライゼーションエージェント - メディア推薦システム
236.1 概要
236.2 機能的特徴
236.3 導入形態
236.4 構成するモデル／ツール
236.5 外部機能との連携
236.6 先端技術
236.7 事例
236.8 関与している企業・プレイヤー
236.9 KPIと効果
236.10 導入ステップ（示唆）
236.11 参考・出典
【 営業／マーケティング 】
237 Salesforce Einstein Customer Service - 次善のアクション推奨
237.1 概要
237.2 機能的特徴
237.3 導入形態
237.4 構成するモデル／ツール
237.5 外部機能との連携
237.6 先端技術
237.7 事例
237.8 関与している企業・エコシステム
237.9 KPIと効果
237.10 導入ステップ（示唆）
237.11 参考・出典
238 JAPAN AI：19億円調達・自律型AIエージェント「JAPAN AI AGENT」
238.1 概要
238.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
238.3 実装形態
238.3.1 アーキテクチャ（概念像）
238.3.1 提供・運用
238.4 構成するモデル／ツール
238.5 外部機能との連携
238.6 関与している団体・企業
238.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（企業利用リファレンス）
238.7.1 機能分担
238.7.1 データフロー
238.8 利活用テーマ（および事例示唆）
238.8.1 営業/マーケ/CS
238.8.1 管理部門
238.8.1 IT/運用
238.9 導入・運用ガイド
238.10 参考情報（出典）
239 FlashIntel：営業プロセス80％自動化・リード獲得コスト半減
239.1 概要
239.2 自律型AIエージェントのコンテキストにおける位置づけ
239.3 実装形態
239.4 構成するモデル／ツール
239.5 外部機能との連携
239.6 関与している団体・企業
239.7 利活用テーマ（および事例）
239.8 導入・運用ガイド
【 宣伝／広告 】
240 博報堂テクノロジーズ：「マルチエージェント ブレストAI」
240.1 概要
240.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
240.2.1 役割と価値
240.3 実装形態
240.3.1 提供・アーキテクチャ
240.3.1 導入ステップ
240.4 構成するモデル／ツール
240.4.1 モデル群
240.4.1 ツール群
240.5 外部機能との連携
240.6 関与している団体・企業
240.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（リファレンス）
240.7.1 機能分担
240.7.1 データフロー
240.8 利活用テーマ（および事例）
240.9 導入・運用ガイド
240.10 参考情報（出典）
目次（続き2）
【 知財管理／パテント管理 】
241 特許分析AI - 知的財産調査
241.1 概要
241.2 機能的特徴
241.3 導入形態
241.4 構成するモデル／ツール
241.5 外部機能との連携
241.6 先端技術
241.7 事例
241.8 関与している企業
241.9 モデル設計と評価
241.10 オペレーションとガバナンス
241.11 導入手順の推奨
241.12 市場動向と位置づけ
241.13 リスクと限界
241.14 今後の発展
【 クリエイティブ／参加型クリエイティブ 】
242 日本コカ・コーラ：AI画像生成プラットフォーム「Create Real Magic」
242.1 概要
242.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
242.2.1 役割と価値
242.2.1 OODA運用像
242.3 実装形態
242.3.1 提供形態と運用
242.3.1 アーキテクチャ上の論点
242.4 構成するモデル／ツール
242.4.1 生成AIと制御
242.4.1 運用・審査・権利管理
242.5 外部機能との連携
242.5.1 マーケティング面
242.5.1 技術・データ面
242.6 関与している団体・企業
242.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
242.7.1 機能分担
242.7.1 データフロー
242.8 利活用テーマ（および事例）
242.8.1 参加型クリエイティブと共創
242.8.1 ローカル活用（日本施策）
242.8.1 ブランドセーフティと規約運用
242.9 実装・運用ガイド
242.9.1 立ち上げ
242.9.1 継続改善
242.10 参考情報（出典）
【 専門サービス／仕業支援 】
243 弁護士ドットコム：AI法律相談チャット「チャット法律相談（α版）」
243.1 概要
243.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
243.3 実装形態
243.3.1 提供チャネルと体験
243.3.1 ガバナンス・免責
243.4 構成するモデル／ツール
243.5 外部機能との連携
243.6 関与している団体・企業
243.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（リーガル一次受け）
243.7.1 機能分担
243.7.1 データフロー
243.8 利活用テーマ（および事例示唆）
243.9 導入・運用ガイド
243.10 参考情報（出典）
【 各種施設運営 】
244 北海道北見市：AI画像解析カーリング強化
244.1 概要
244.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
244.3 実装形態
244.3.1 施設・システム構成
244.3.1 トレーニング／試合運用フロー
244.4 構成するモデル／ツール
244.4.1 画像・トラッキング
244.4.1 戦術・シミュレーション
244.5 外部機能との連携
244.6 関与している団体・企業
244.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（カーリング）
244.7.1 機能分担
244.7.1 データフロー
244.8 利活用テーマ（および事例）
244.9 導入・運用ガイド
244.10 参考情報（出典）
【 メディア／放送 】
245 毎日新聞社：生成AI活用による業務変革とカルチャー改革
245.1 概要
245.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
245.2.1 役割と価値
245.3 実装形態
245.3.1 提供形態とワークフロー
245.3.1 ガバナンス・ガイドライン
245.4 構成するモデル／ツール
245.4.1 編集・配信系モデル
245.4.1 検索拡張・知識管理
245.4.1 計測・配信最適化
245.5 外部機能との連携
245.5.1 データ・技術協業
245.5.1 ガイドライン・業界連携
245.6 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
245.6.1 機能分担
245.6.1 データフロー
245.7 利活用テーマ（および事例）
245.7.1 編集生産性と質の両立
245.7.1 組織・カルチャー改革
245.7.1 リスク・法務対応
245.8 導入・運用ガイド
245.8.1 初期設計
245.8.1 継続改善
245.9 関与している団体・企業
245.10 参考情報（出典）
【 ネットワーク運用 】
246 IBM Watson AIOps - 60%のインシデント解決速度向上、80%の誤検知削減
246.1 概要
246.2 機能的特徴
246.3 導入形態
246.4 構成するモデル／ツール
246.5 外部機能との連携
246.6 先端技術
246.7 事例
246.8 関与している企業・プレイヤー
246.9 KPIと効果
246.10 導入ステップ（示唆）
246.11 参考・出典
247 ネットワーク最適化AI - 自動化されたパフォーマンスチューニング
247.1 概要
247.2 機能的特徴
247.3 導入形態
247.4 構成するモデル／ツール
247.5 外部機能との連携
247.6 先端技術
247.7 事例
247.8 関与している企業・プレイヤー
247.9 KPIと効果
247.10 導入ステップ（示唆）
247.11 参考・出典
【 コンプライアンス／CSR 】
248 コンプライアンス監視 - 規制遵守状況の追跡
248.1 概要
248.2 機能的特徴
248.3 導入形態
248.4 構成するモデル／ツール
248.5 外部機能との連携
248.6 先端技術
248.7 事例
248.8 関与している企業
248.9 モデル設計と評価
248.10 オペレーションとガバナンス
248.11 導入手順の推奨
248.12 市場動向と位置づけ
248.13 リスクと限界
248.14 今後の発展
248.15 参考・出典
249 法的リサーチ自動化 - 判例分析
249.1 概要
249.2 機能的特徴
249.3 導入形態
249.4 構成するモデル／ツール
249.5 外部機能との連携
249.6 先端技術
249.7 事例
249.8 関与している企業
249.9 モデル設計と評価
249.10 オペレーションとガバナンス
249.11 導入手順の推奨
249.12 市場動向と位置づけ
249.13 リスクと限界
249.14 今後の発展
250 法的文書レビュー - Allen & Overy Harvey AI（日次40,000件のクエリ対応）
250.1 概要
250.2 機能的特徴
250.3 導入形態
250.4 構成するモデル／ツール
250.5 外部機能との連携
250.6 先端技術
250.7 事例
250.8 関与している企業・プレイヤー
250.9 KPIと効果
250.10 導入ステップ（示唆）
250.11 参考・出典
251 法的文書分析 - 契約書レビューとリスク評価
251.1 概要
251.2 機能的特徴
251.3 導入形態
251.4 構成するモデル／ツール
251.5 外部機能との連携
251.6 先端技術
251.7 事例
251.8 関与している企業
251.9 モデル設計と評価
251.10 オペレーションとガバナンス
251.11 導入手順の推奨
251.12 市場動向と位置づけ
251.13 リスクと限界
251.14 今後の発展
【 リスク管理／セキュリティ 】
252 リアルタイム脅威検出 - 自動化されたサイバー攻撃の緩和
252.1 概要
252.2 機能的特徴
252.3 導入形態
252.4 構成するモデル／ツール
252.5 外部機能との連携
252.6 先端技術
252.7 事例
252.8 関与している企業・プレイヤー
252.9 KPIと効果
252.10 導入ステップ（示唆）
252.11 参考・出典
253 TIMEWELL：高セキュリティ自律型汎用AIエージェント「TIMEWELL AGENT」
253.1 概要
253.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
253.3 実装形態
253.3.1 実行・配備モデル
253.3.1 セキュリティとガバナンス
253.4 構成するモデル／ツール
253.4.1 主要コンポーネント（公表情報ベース）
253.4.1 ユースケース別ツール連携（例）
253.5 外部機能との連携
253.6 関与している団体・企業
253.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（参照）
253.7.1 機能分担
253.7.1 データフロー
253.8 利活用テーマ（および事例示唆）
253.9 導入・運用ガイド
253.10 参考情報（出典）
254 詐欺検出システム - 請求検証と分析
254.1 概要
254.2 機能的特徴
254.3 導入形態
254.4 構成するモデル／ツール
254.5 外部機能との連携
254.6 先端技術
254.7 事例
254.8 関与している企業
254.9 モデル設計と評価
254.10 オペレーションとガバナンス
254.11 導入手順の推奨
254.12 市場動向と位置づけ
254.13 リスクと限界
254.14 今後の発展
255 リスク評価AI - 引受最適化
255.1 概要
255.2 機能的特徴
255.3 導入形態
255.4 構成するモデル／ツール
255.5 外部機能との連携
255.6 先端技術
255.7 事例
255.8 関与している企業
255.9 モデル設計と評価
255.10 オペレーションとガバナンス
255.11 導入手順の推奨
255.12 市場動向と位置づけ
255.13 リスクと限界
255.14 今後の発展
255.15 参考・出典
256 セキュリティオーケストレーション - 自動化されたインシデント対応
256.1 概要
256.2 機能的特徴
256.3 導入形態
256.4 構成するモデル／ツール
256.5 外部機能との連携
256.6 先端技術
256.7 事例
256.8 関与している企業・プレイヤー
256.9 KPIと効果
256.10 導入ステップ（示唆）
256.11 参考・出典
257 Vibe Hacking Agent - 自動化されたレッドチームテストサービス
257.1 概要
257.2 機能的特徴
257.3 導入形態
257.4 構成するモデル／ツール
257.5 外部機能との連携
257.6 先端技術
257.7 事例
257.8 関与している企業・プレイヤー
257.9 KPIと効果
257.10 導入ステップ（示唆）
257.11 参考・出典
258 Darktrace Antigena - 92%の自動脅威無効化
258.1 概要
258.2 機能的特徴
258.3 導入形態
258.4 構成するモデル／ツール
258.5 外部機能との連携
258.6 先端技術
258.7 事例
258.8 関与している企業・プレイヤー
258.9 KPIと効果
258.10 導入ステップ（示唆）
258.11 参考・出典
【 インフラ運用管理／保全管理 】
259 予測メンテナンスシステム - インフラストラクチャの故障防止
259.1 概要
259.2 機能的特徴
259.3 導入形態
259.4 構成するモデル／ツール
259.5 外部機能との連携
259.6 先端技術
259.7 事例
259.8 関与している企業・プレイヤー
259.9 KPIと効果
259.10 導入ステップ（示唆）
259.11 参考・出典
260 AIを活用した予測メンテナンス―設備故障防止システム
260.1 概要
260.2 機能的特徴
260.3 導入形態
260.4 構成するモデル／ツール
260.5 外部機能との連携
260.6 先端技術
260.7 事例
260.8 関与している企業
【 リース管理 】
261 PKO Leasing - リースプロセス管理の自動化
261.1 概要
261.2 機能的特徴
261.3 導入形態
261.4 構成するモデル／ツール
261.5 外部機能との連携
261.6 先端技術
261.7 事例
261.8 関与している企業
【 チケット管理 】
262 自動チケット管理 - インテリジェントなルーティングと優先順位付け
262.1 概要
262.2 機能的特徴
262.3 導入形態
262.4 構成するモデル／ツール
262.5 外部機能との連携
262.6 先端技術
262.7 事例
262.8 関与している企業・プレイヤー
262.9 KPIと効果
262.10 導入ステップ（示唆）
262.11 参考・出典
【 主な関連ツール／フレームワーク／コンサルメソッド 】
263 LangGraphマルチエージェントフレームワーク - 低レベルエージェントオーケストレーション
263.1 概要
263.2 機能的特徴
263.3 導入形態
263.4 構成するモデル／ツール
263.5 外部機能との連携
263.6 先端技術
263.7 事例
263.8 関与している企業
263.9 モデル設計と評価
263.10 オペレーションとガバナンス
263.11 導入手順の推奨
263.12 市場動向と位置づけ
263.13 リスクと限界
263.14 今後の発展
264 Amazon ダイナミックプライシングAI―数百万の商品におけるリアルタイム価格最適化
264.1 概要
264.2 機能的特徴
264.3 導入形態
264.4 構成するモデル／ツール
264.5 外部機能との連携
264.6 先端技術
264.7 事例
264.8 関与している企業
265 Amazon ダイナミックプライシングAI―数百万の商品におけるリアルタイム価格最適化
265.1 概要
265.2 機能的特徴
265.3 導入形態
265.4 構成するモデル／ツール
265.5 外部機能との連携
265.6 先端技術
265.7 事例
265.8 関与している企業
266 AutoGPTプロジェクト - 目標駆動型自律AIシステム
266.1 概要
266.2 機能的特徴
266.3 導入形態
266.4 構成するモデル／ツール
266.5 外部機能との連携
266.6 先端技術
266.7 事例
266.8 関与している企業
266.9 モデル設計と評価
266.10 オペレーションとガバナンス
266.11 導入手順の推奨
266.12 市場動向と位置づけ
266.13 リスクと限界
266.14 今後の発展
267 CrewAIマルチエージェントシステム - チームベースのAIコラボレーション
267.1 概要
267.2 機能的特徴
267.3 導入形態
267.4 構成するモデル／ツール
267.5 外部機能との連携
267.6 先端技術
267.7 事例
267.8 関与している企業
267.9 モデル設計と評価
267.10 オペレーションとガバナンス
267.11 導入手順の推奨
267.12 市場動向と位置づけ
267.13 リスクと限界
267.14 今後の発展
268 Forbes AI 50 リスト - 人工知能のリーダー企業
268.1 概要
268.2 機能的特徴
268.3 導入形態
268.4 構成するモデル／ツール
268.5 外部機能との連携
268.6 先端技術
268.7 事例
268.8 関与している企業
268.9 モデル設計と評価
268.10 オペレーションとガバナンス
268.11 導入手順の推奨
268.12 市場動向と位置づけ
268.13 リスクと限界
268.14 今後の発展
269 Allganize Japan：AIアプリ開発プラットフォーム市場シェア1位「Alli」
269.1 概要
269.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけと特徴
269.3 実装形態
269.4 構成するモデル／ツール
269.5 外部機能との連携
269.6 関与している団体・企業
269.7 利活用テーマ（および事例）
269.8 導入・運用ガイド
269.9 今後の展開と業界動向
270 H&M 需要予測―AIベースの在庫最適化で過剰在庫を削減
270.1 概要
270.2 機能的特徴
270.3 導入形態
270.4 構成するモデル／ツール
270.5 外部機能との連携
270.6 先端技術
270.7 事例
270.8 関与している企業
271 IBM-AWS政府パートナーシップ―連邦機関向けのAI実装
271.1 概要
271.2 機能的特徴
271.3 導入形態
271.4 構成するモデル／ツール
271.5 外部機能との連携
271.6 先端技術
271.7 事例
271.8 関与している企業
272 LangChainエージェント実装 - 多機能AIエージェント開発
272.1 概要
272.2 機能的特徴
272.3 導入形態
272.4 構成するモデル／ツール
272.5 外部機能との連携
272.6 先端技術
272.7 事例
272.8 関与している企業
272.9 モデル設計と評価
272.10 オペレーションとガバナンス
272.11 導入手順の推奨
272.12 市場動向と位置づけ
272.13 リスクと限界
272.14 今後の発展
273 Lowe's AI検索アシスタント―自然言語と空間認識の統合
273.1 概要
273.2 機能的特徴
273.3 導入形態
273.4 構成するモデル／ツール
273.5 外部機能との連携
273.6 先端技術
273.7 事例
273.8 関与している企業
274 Ocado スマートフルフィルメント―リアルタイム在庫管理による99.9%の注文精度
274.1 概要
274.2 機能的特徴
274.3 導入形態
274.4 構成するモデル／ツール
274.5 外部機能との連携
274.6 先端技術
274.7 事例
274.8 関与している企業
275 Route-Fifty州・地方―政府機関向けのAI変革ガイド
275.1 概要
275.2 機能的特徴
275.3 導入形態
275.4 構成するモデル／ツール
275.5 外部機能との連携
275.6 先端技術
275.7 事例
275.8 関与している企業
276 Sequoia Capital AI 50 - 主要なAIエージェントスタートアップとアプリケーション
276.1 概要
276.2 機能的特徴
276.3 導入形態
276.4 構成するモデル／ツール
276.5 外部機能との連携
276.6 先端技術
276.7 事例
276.8 関与している企業
276.9 モデル設計と評価
276.10 オペレーションとガバナンス
276.11 導入手順の推奨
276.12 市場動向と位置づけ
276.13 リスクと限界
276.14 今後の発展
276.15 参考・出典
277 Significant-Gravitas AutoGPT - 150,880件以上のスターを獲得した自律型AIプロジェクト
277.1 概要
277.2 機能的特徴
277.3 導入形態
277.4 構成するモデル／ツール
277.5 外部機能との連携
277.6 先端技術
277.7 事例
277.8 関与している企業
277.9 モデル設計と評価
277.10 オペレーションとガバナンス
277.11 導入手順の推奨
277.12 市場動向と位置づけ
277.13 リスクと限界
277.14 今後の発展
277.15 参考・出典
278 AI Shift：企業専用AIエージェント構築プラットフォーム「AI Worker」
278.1 概要
278.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
278.3 実装形態
278.3.1 アーキテクチャ（概念像）
278.3.1 提供メニュー
278.4 構成するモデル／ツール
278.5 外部機能との連携
278.6 関与している団体・企業
278.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（企業利用リファレンス）
278.7.1 機能分担
278.7.1 データフロー
278.8 利活用テーマ（および事例示唆）
278.9 導入・運用ガイド
278.10 参考情報（出典）
279 Y Combinator AI Agents - スタートアップアクセラレーターによるAI実装
279.1 概要
279.2 機能的特徴
279.3 導入形態
279.4 構成するモデル／ツール
279.5 外部機能との連携
279.6 先端技術
279.7 事例
279.8 関与している企業
279.9 モデル設計と評価
279.10 オペレーションとガバナンス
279.11 導入手順の推奨
279.12 市場動向と位置づけ
279.13 リスクと限界
279.14 今後の発展
280 ELYZA：KDDIグループ入り・国産大型言語モデル「ELYZA Brain」
280.1 概要
280.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
280.3 実装形態
280.3.1 プラットフォーム基盤
280.3.1 導入・運用フロー
280.4 構成するモデル／ツール
280.5 外部機能との連携
280.6 関与している団体・企業
280.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（参照モデル）
280.7.1 機能分担
280.7.1 データフロー
280.8 利活用テーマ（および事例示唆）
280.9 導入・運用ガイド
280.10 参考情報（出典）
281 FirstShift：マッキンゼー・BCG経験者によるAIサービス選定コンサル
281.1 概要
281.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
281.3 実装形態
281.3.1 サービス提供フロー（標準）
281.3.1 役割分担
281.4 構成するモデル／ツール（選定観点のリファレンス）
281.5 外部機能との連携
281.6 関与している団体・企業
281.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（企業導入の参照モデル）
281.7.1 機能分担
281.7.1 データフロー
281.8 利活用テーマ（および事例示唆）
281.9 導入・運用ガイド
281.10 参考情報（出典）
282 Lightblue：企業社内活用特化「Lightblue Assistant」
282.1 概要
282.2 実装形態
282.3 構成するモデル／ツール
282.4 外部機能との連携
282.5 関与している団体・企業
282.6 利活用テーマ（および事例）
282.7 導入・運用ガイド
283 Microsoft Copilot：日常業務自動化
283.1 概要
283.2 自律型AIエージェントにおける位置づけ
283.3 実装形態
283.4 構成するモデル／ツール
283.5 外部機能との連携
283.6 関与している団体・企業
283.7 利活用テーマ（および事例）
283.8 導入・運用ガイド
284 note：AWS活用で20％CTR改善
284.1 概要
284.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
284.2.1 役割と価値
284.3 実装形態
284.3.1 全体アーキテクチャ（概念像）
284.3.1 導入ステップ
284.4 構成するモデル／ツール
284.4.1 推奨・探索
284.4.1 生成・提示
284.4.1 評価・運用
284.5 外部機能との連携
284.5.1 AWSサービスの典型連携
284.5.1 運用パターン
284.6 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
284.6.1 機能分担
284.6.1 データフロー
284.7 利活用テーマ（および事例示唆）
284.8 実装・運用ガイド
284.8.1 初期設計
284.8.1 継続改善
284.9 関与している団体・企業
284.10 参考情報（出典）
285 NTTデータ：AIエージェント連携「SmartAgent」でコア業務時間2.5倍増
285.1 概要
285.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
285.2.1 役割と価値
285.2.1 導入価値
285.3 実装形態
285.3.1 提供形態とアーキテクチャ
285.3.1 導入パターン
285.4 構成するモデル／ツール
285.4.1 モデル群
285.4.1 運用基盤
285.5 外部機能との連携
285.5.1 代表的な連携
285.5.1 運用効果
285.6 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ
285.6.1 機能分担
285.6.1 データフロー
285.7 利活用テーマ（および事例）
285.7.1 営業・契約プロセス
285.7.1 企業横断のバックオフィス
285.8 導入・運用ガイド
285.8.1 初期設計
285.8.1 継続改善
285.9 関与している団体・企業
285.10 参考情報（出典）
286 Omi Japan：医療AIエージェント導入支援
286.1 概要
286.2 自律型AIエージェント文脈での位置づけ
286.3 実装形態
286.3.1 提供スキーム（PoC→本番）
286.3.1 システム構成（概念像）
286.4 構成するモデル／ツール
286.4.1 主要コンポーネント
286.5 外部機能との連携
286.5.1 医療情報システム
286.5.1 エコシステム連携
286.6 関与している団体・企業
286.7 自律型AIエージェント統合アーキテクチャ（リファレンス）
286.7.1 機能分担
286.7.1 データフロー
286.8 利活用テーマ（および事例）
286.9 導入・運用ガイド
286.9.1 初期設計
286.9.1 継続改善
286.10 参考情報（出典）
