「遅れるAIエージェントの本番化、現場で起きている3つの典型的な問題」では、AIエージェントの導入が進まない理由として、現場で直面している三つの主要な問題について述べています。
第一に、データの品質や量が不足していることが挙げられ、効果的な学習が難しい状況が生じています。
第二に、組織内の人材不足やスキルのミスマッチが、AIの活用を妨げている点も重要です。
最後に、技術的なインフラやシステムとの統合が円滑に進まないことが、導入の遅れに繋がっています。
これらの問題を解決するためには、戦略的なアプローチとリソースの見直しが必要です。
MCP（Model Context Protocol）はレガシーシステムを抱える日本企業にとって、AI活用を現実的に進…
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