AIネイティブ企業アーキテクチャ

AIの成功を決めるのはモデルではなく、インフラストラクチャです

財富500強企業の70%が20年以上前のソフトウェアを実行しているにもかかわらず、経営層はAI変革を求めています。皮肉なことに?多くのAIプロジェクトが失敗するのは、モデルが悪いからではなく、アーキテクチャの不連続性のためです。

40%2027年までにエージェント型AIプロジェクトが放棄される
3AIネイティブアーキテクチャの3本の柱
ハイブリッド認知の可能性
スクロールして探索
ERP (2008)
CRM (2012)
カスタムDB (2005)
メインフレーム (1999)
VS
エンタープライズAIのパラドックス

人間のために構築され、機械に要求される

不快な真実を述べましょう:財富500強企業の70%が現在、20年以上前のソフトウェアを実行しています。しかし、香港、シンガポール、そしてその他の地域の役員室では、経営チームが四半期以内に「AI変革」を要求しています。

多くのAIイニシアチブが失敗するのは、アルゴリズムが不十分だからではなく、アーキテクチャの不連続性のためです。Gartnerは、2027年までに40%のエージェント型AIプロジェクトが、ガバナンスの欠如とレガシー統合の悪夢のために放棄されると予測しています。

このため、私たちはAIネイティブ企業のために設計された3つの統合柱を中心にMercuryアーキテクチャを構築しました—単なるツールではなく、企業が人間と人工知能の両方とどのようにインターフェースするかを根本的に再設計するものです。

Mercuryアーキテクチャ

AIネイティブ企業の3本の柱

既存のワークフローにAIを追加する点ソリューションとは異なり、Mercuryのアーキテクチャはハイブリッド認知のための基盤を再構築します—人材と人工エージェントが最大限の能力で動作する場所です。

01

The Core

AIネイティブコマンドセンター
統合人間-AIインターフェース

02

The Bridge

非侵襲的レガシー統合
API仮想化層

03

GXO

生成的体験最適化
ガバナンス優先オーケストレーション

01
人間
AIエージェント
The Core
第1の柱

The Core

あなたのAIネイティブコマンドセンター

従来のエンタープライズソフトウェアは、ダッシュボード、フォーム、クリックなど、人間中心のインターフェースパラダイムで設計されました。しかし、AIエージェントがビジネスプロセスの主要なアクターになるにつれて、これは摩擦を生み出します。

The Coreは、人材と人工エージェントが意図駆動型インターフェースを通じて協働する統合コマンドセンターとして機能します。AI機能を追加したダッシュボードではなく、ハイブリッド認知のために設計されたオペレーティングシステムです。

統合エージェントID:人間でもAIでも、両方が一貫した監査証跡を持つ同じ安全な許可アクセス層を通じて動作します。

アクティブメモリ:受動的なデータストレージとは異なり、The Coreは文脈認識を維持します—何が起こったかだけでなく、なぜ決定が下されたかを知っています。

第2の柱

The Bridge

非侵襲的レガシー統合

エンタープライズITにおいて最も高価な決定は、「rip vs. replace」のジレンマです。2008年のERPには20年分のビジネスロジックとコンプライアンス検証が含まれています。AI近代化のためにそれを置き換えるのはコストがかかるだけでなく—リスキーです。

The Bridgeは、コアオペレーションを中断することなくレガシーシステムをAIネイティブインターフェースでラップするインテリジェントなミドルウェアとして機能します。これは、既存のシステムをモダンなAPIを通じてAIエージェントに公開するユニバーサルトランスレーターです。

API仮想化:レガシーSOAPサービスや直接データベース接続の上にRESTfulインターフェースを作成します。

イベント駆動アーキテクチャ:CDC(変更データキャプチャ)を通じて変更をリアルタイムでキャプチャし、それらをAIエージェントに対処可能なイベントとして利用可能にします。

02

レガシーシステム

ERPシステム
CRMデータベース
カスタムアプリ
メインフレーム
The Bridge

Modern APIs

REST API
GraphQL
イベントストリーム
AIエージェント
03
GXO
データリネージ
ポリシーエンジン
監査証跡
コンプライアンス
第3の柱

GXO

生成的体験最適化

40%のエージェント型AIプロジェクトが失敗する理由はここにあります:ガバナンスは事後的に追加できません。AIシステムがガバナンスの真空中で動作している場合—監査証跡なしに決定を下し、リネージ追跡なしに機密データを処理する—あなたは規模で技術的負債を構築しています。

GXO(生成的体験最適化)は、データが埋め込みコンプライアンスを持つアクティブな組織の記憶になり、受動的なストレージではないことを保証します。これは、生のAI機能を信頼性が高く監査可能な操作に変換する層です。

ポリシーasコード:コンプライアンスルールは、AIアクションを自動的に管理する実行可能なポリシーとしてエンコードされます—手動レビューのボトルネックはありません。

セマンティックガバナンス:アクセス制御を超えて、GXOはデータの意味を理解します—AIエージェントが情報を適切に使用するための文脈理解を確保します。

私たちの旅

統合からアーキテクチャへ

Mercuryの8年間の進化は、業界の成熟を反映しています—システムの接続からインテリジェンスのアーキテクティングへ。

2017-2020

統合時代

システム間の橋を構築—ERPからCRMへ、レガシーメインフレームからクラウドへ。「データサイロ」問題を解決しましたが、ソリューションはポイントツーポイントで人間に依存していました。

2021-2023

自動化時代

RPAと早期のMLモデルを追加しました。しかし、これらはもろく—インターフェースが変更されると自動化が壊れ、MLは絶え間ない人間の再トレーニングを必要としました。

2024-現在

AIネイティブ時代

未来はAIが追加された人間システムでも、人間を置き換えるAIでもなく、The Core、The Bridge、GXOを通じて両方が最大限の能力で動作するハイブリッドアーキテクチャであることを認識しました。

未来はAI対応だけではありません。AIネイティブです。

既存のスタックにAIを追加するだけでなく。インテリジェンス時代のために企業をアーキテクティングしてください—人材と人工エージェントが、両方のために設計されたインフラを通じて協働する場所。

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