Laboro.AI編集部

Laboro.AI編集部が担当した記事（3件）

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  執 筆 更新日／2026.10.23

  AIオーケストレーションとは？仕組み・設計方式と導入でつまずかない進め方

  AIオーケストレーションとは、複数のAIを1つの業務フローとして統括する仕組みです。単体の生成AIやRPAとの違い、設計方式、導入がつまずく要因を整理します。

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  執 筆 公開日／2026.10.13

  AI PM（AIプロジェクトマネジメント）とは？従来型のPMが通用しない理由と、AI開発を着地させる進め方

  自社の業務にAIを実装するプロジェクトを任されたとき、多くの担当者が最初につまずくのは技術の難しさではありません。「いつまでに何ができるのか」を誰も断言できないまま、進捗を報告し、予算の承認を取り、現場の協力を取りつけなければならないという、マネジメントそのものの難しさです。 従来のシステム開発で有効だった進め方は、AI開発プロジェクトではしばしば逆効果になります。計画を固めるほど現場は報告しづらくなり、品質・コスト・納期を先に決めるほど判断は歪んでいきます。本コラムでは、AI開発プロジェクトを推進する立場（AI PM）が直面する構造的な難しさと、そこから抜け出すための考え方を整理します。400を超えるAIプロジェクトに伴走するなかで見えてきたものです。

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  執 筆 公開日／2026.10.13

  MVPPとは？AI開発がPoC止まりで終わる理由と、ゴールの置き直し方

  AI開発プロジェクトが前に進まなくなるとき、原因は技術力の不足よりも、ゴールの置き方にあることが少なくありません。「精度95%を達成する」という目標を掲げ、そこに届かないまま検証だけが積み重なっていく。よく見られる光景です。 本コラムでは、AI開発プロジェクトのゴールをどこに置くべきかという論点を扱います。当社Laboro.AIが提唱しているMVPP（Minimum Viable Process & Product：実用最小限プロセス＆プロダクト）という設計単位を軸に、PoC止まりから抜け出すための発想の転換を整理します。なお、MVPPは当社が独自に提唱している概念であり、業界で一般に定着した用語ではない点をあらかじめお断りしておきます。