Itaru Tomita / 冨田到
@itarutomy
リサーチや研究開発向けの生成AIエージェント @snorbe_ai を作っています。 @deskrex | 著書 かんき出版『知的生産でAIを使いこなす全技法』
加入 January 2018
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建設現場のAIは、工程表を見せるだけでなく、遅れた提出物の催促まで進められるでしょうか（ AIが11月4日、製品公開と500万米ドルのシード調達を発表しました。
Battery Venturesが主導し、Brick & Mortar Ventures、Trust Ventures、Correlation Venturesなどが参加。資金はエージェントが対応する業務の拡張と、販売体制の強化に使います。
建設案件では、入札、図面や書類、工程、支払いの情報が別々のシステムに散らばりがちです。Shackletonは用地選定から引き渡しまでの情報と仕事を、1つの基盤につなぎます。
AIエージェントが担当する例は、確認事項を尋ねる書類の下書き、期限を過ぎた提出物のフォロー、支払い承認に出す前の予算差異の確認、現場メモからの日報作成など。複数の案件をまたいで動きつつ、人のレビューと承認を残す設計です。
会社はすでに顧客案件で使われていると説明していますが、案件が自分で進む完全自律の管理は今後の目標です。
現場の仕事を進めるには、文章を作るだけでなく、どの情報が足りず、誰の返答を待ち、次に何を確認するかを覚えている必要があります。建設向けAIも、個別の文書作成から案件全体の継続作業へ広がっているのが面白いです。
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