失敗パターンから学ぶAIエージェント内製化戦略

失敗パターンから学ぶAIエージェント内製化戦略

◆概要

2025年は「AIエージェント元年」と言われるほど、ビジネス現場でのAI活用が本格化する年になると注目されています。多くの企業が、業務効率化やカスタマーサポートの強化、新たな価値提供の手段として、AIエージェントの導入を検討し始めています。

本ウェビナーでは、「AIエージェントは内製すべきか？」という問いをテーマに、AIエージェントの導入パターンとそれぞれの適性について深掘りします。すでにAIエージェントを搭載したサービスを導入するか、自社の業務や文脈にあわせてゼロからAIエージェントを構築するか。どちらが正解なのか——その判断軸は、業界や業務内容によって大きく異なります。

一方で、生成AI導入のPoCの失敗率は約70%という調査結果があります。生成AI導入の失敗要因は、主に「現場との乖離」「導入成果の不明瞭さ」「開発の長期化」に集約されます。特に内製化を選択した企業では、これらの課題が顕著に現れ、プロジェクトが頓挫するケースが少なくありません。

今回は、最新事例や実際のプロジェクト知見を交えながら、「なぜ内製化は失敗するのか？」「失敗を防ぎ成功に繋げる具体的な方法とは？」「どのようなケースで内製が効果的か？」「内製に適した組織や体制とは？」といった実践的な観点から議論を展開します。
AIエージェント導入を検討中の企業にとって、今後の方針を見極めるためのヒントが満載の45分です。ぜひご参加ください！

◆こんな方にオススメ

•  DX推進を担当している方
• 各事業部でAI導入を検討している方

◆セミナーの内容

• AIエージェントの概要
• AIエージェントの活用事例と内製化戦略
• AIエージェントの検討や導入で気をつけるべきポイント
• Algomaticの受託開発で実証された AIエージェント導入成功の鍵

◆登壇者プロフィール

株式会社Algomatic
AI Transformation(AX) カンパニーCTO
山中 統吾 / Togo Yamanaka

【経歴】データサイエンス企業でリードエンジニアとして活動後、人材系ユニコーンで全社の生成AI導入を推進。コンサルからエンタープライズシステム開発、AIエージェント開発まで広範な領域で成果を実現。