「AI、結局使えないじゃん」問題 セールスフォースが431万件対応で導いた正解
AIエージェントの導入が進む一方、全社的な利益改善に至る企業は4割弱にとどまる。そんな「AI導入の壁」を破り、自社実践（カスタマーゼロ）で431万件の顧客対応を完了、商談数を4～5割増加させたのがセールスフォースだ。同社はなぜ明快なROIを生み出せるのか。データやKPIが整う領域の選定や「シンプルで高頻度な業務」から任せる鉄則など、AI投資を成果につなげる運用の方法論を田中遼太COOに聞いた。
出典: ITmedia AI+（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AIエージェントの「移行できました」は信じてよいのか？30件中29件を成功と自己申告し、実際に通ったのは22件
IBM Researchが公開したScarfBenchは、Enterprise Javaのフレームワーク間移行をAIエージェントに解かせるベンチマークです。最上位のエージェントでも挙動を保った移行の成功率は10%未満、アプリ全体移行30件では29件を成功と自己申告しながら実際にビルドできたのは22件でした。検収基準の置き方を考え直す材料になります。
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会議室や工場で音声認識AIの精度はどれだけ落ちるのか（低SNR環境で誤り数倍）
Treble TechnologiesがHugging Faceと共同で公開したFFASRリーダーボードは、無響の2,000サンプルを14部屋でシミュレーションし、9条件のうち4条件でASRを比較しました。低SNR（6dB未満）では単語誤り率が近接環境の数倍。ベンダー公表値の読み方と、自社での検証手順を整理します。
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手順書を足せばAIエージェントは賢くなるのか？正答率67%→43%、あるタスクでは100%→0%になった記録
Hugging Faceが自社ツール上でオープンモデルのエージェント能力を3段階の構成で測ったところ、手順書（Skill）を同梱した構成で小型モデルの一致率が67%から43%に落ち、あるタスクでは100%から0%になりました。同じ作業のトークン消費が約2,400から約23,000へ振れた例もあります。中小企業がPoCで何を測るべきかを整理します。
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