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TA-1 生成AI活用は、なぜ成果につながらないのか ～PoCで止まる構造から考える～ 株式会社アシストAIテラス 技術部
河井 良介 AIを導入し、ユースケースを集め、PoCを実施しても、業務や経営の成果につながるとは限りません。我々が支援現場で見てきた失敗と学びをもとに、AI活用が止まる構造をひも解き、成果を生むために、実装前に誰のどの業務をどう変えるべきかを具体例とともにご紹介します。 1 500 |
TB-1 データ基盤はオープンへ ～オープンレイクハウスが変えるもの～ イノベーション共創Lab
川喜田 秀夫 オープンテーブルフォーマットの普及により、データ基盤は特定ベンダーに縛られない「オープン」な時代へ移行しつつあります。アーキテクチャや運用など様々な観点から、オープンレイクハウスへの移行が実際に何を変えるのかを整理します。 500 |
TC-1 AIOps実験！わざと壊したECサイトを、3つのAIエージェントに任せてみた ビジネスインフラ技術本部
システム基盤技術統括部 事業推進部
中村 利一 設計思想が異なる3つのAIエージェント-Dify（ワークフロー型）・Claude Code（コーディングエージェント型）・AWS DevOps Agent（マネージド型）-に、同じ模擬障害の検知から復旧までを任せる実験を実施。到達度とトークンコストの実測から、三者三様の使いどころをお伝えします。 関連製品/ソリューション
運用自動化・自律化、AIエージェント 500 |
TK-1 AWS Jam体験会 ～AWS環境を操作しチームで実践的な課題解決にチャレンジ！～ ビジネスインフラ技術本部
クラウド&データベース技術統括部
クラウド技術部
嶋津 絵里子 AWS社主催のイベント「AWS Summit」で毎年大人気の「AWS Jam」が、アシストテクニカルフォーラムに登場！実際にAWS環境を操作し、トラブルシューティングの課題をチームで競い合って解くゲーム形式の体験イベントです。実践力を養いつつ、最後は生成AIを活用した解き方や便利な機能もご紹介します。
関連製品/ソリューション アマゾン ウェブ サービス ※当セッションの開催時間は
13:30～15:00 です 2 500 |
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TA-2 次の一手は中国テクノロジーにあり ～フィジカルAIが生み出す新たな可能性と次の成長機会～ 株式会社アシストリンクテクノロジー
坂田 真也 中国では、フィジカルAIをはじめとする先端テクノロジーの実用化が急速に進んでいます。WAIC、WRC、WHRGなどの大規模イベントへの参加や中国企業30社以上への訪問を通じて得た最新動向をもとに、日本企業のイノベーションにつながる新たな成長機会と、現地で得たリアルな情報をご紹介します。 関連製品/ソリューション
フィジカルAI 500 |
TB-2 現場を知るアシストが語る！データを価値に変えるAI活用の適材適所 DX技術本部 DX技術統括部
事業推進部
今井 智恵 「自社の課題に合うAIがわからない」「データはあるのに業務改善につながらない」「経営に説明できる整理の仕方が欲しい」こうした課題をお持ちの皆様へ。データ起点の業務改善・価値創出には、最適なAI活用が鍵です。データ活用支援の実績を持つアシストが、AI活用の選択肢を分類し、特徴と適した用途を解説します。 関連製品/ソリューション
データ活用基盤、データ連携基盤、ナレッジ活用基盤 500 |
TC-2 フロンティアAIの脅威とDB保護 ～パッチ適用の可否に応じた2つの現実解～ ビジネスインフラ技術本部
データベース技術統括部 技術3部
上田 慧 AIを悪用した攻撃が高度化し、データベースへの脅威が増しており、適切な保護と管理が欠かせません。Oracle AI Databaseを題材に「理想的なパッチ適用フロー」と「その実施が難しい場合の補完策」を解説します。現場の知見と検証結果を基に、実践ポイントをご紹介します。 関連製品/ソリューション
Oracle AI Database、Oracle Cloud Infrastructure 0 500 |
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TA-3 「作業の高速化」で終わらないAIへ。生成AIで変える人と組織の役割 CX本部 サポートサービス技術統括部
デジタル推進部
北出 拓也 生成AI活用の真の価値は、単なる時間短縮ではなく「人の役割のシフト」にあります。サポートセンターにおける顧客対応やナレッジ活用の実践例をご紹介。人とAIが協働し、人が「判断・意思決定」に注力するための業務再定義に向けた試行錯誤や、最新の現在地をお届けします。 1 500 |
TB-3 全社AI活用を支える「コンテキスト基盤」の実践的な作り方 DX技術本部 DX技術統括部
ナレッジ活用基盤技術部 佐子 雅之
データ活用基盤技術3部 山口 奈織
事業推進部 神崎 崇 構造化データにおけるセマンティック層と、文書・会話・業務履歴など非構造データの文脈情報をどのように接続し、全社で一貫して活用できる形に整えていくか？ AI & Human Readyなデータ活用が可能な基盤を、実務に結びつけながら設計・整備していくための考え方と具体的な進め方をご紹介します。 関連製品/ソリューション
データ活用基盤、ナレッジ活用基盤 1 500 |
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TK-2 ＜特別講演＞
生成AIで世界はこう変わる
東京大学博士（工学）／北陸先端科学技術大学院大学 客員教授 今井 翔太 氏
生成AIはおそらく人類史上最大の技術革命である。
2026年現在の生成AIは、博士号取得者並の専門知識を備え、世界の物理法則を考慮した動画像生成も可能である。また、従来はコンテンツ生成が中心だった生成AIは、長大で複雑な作業ができるAIエージェントに発展し、数時間を要する調査やソフトウェア開発、科学研究の自動化すら可能となっている。
これらのAI技術により数年以内デジタル空間の作業ほとんどの自動化や人間の全ての知的労働を代替可能なAGI（汎用人工知能）への道が期待される一方、社会への影響に目を向けると、生産性向上による大きな経済効果の一方で「AIに仕事を奪われる」懸念が現実的になっている。
本講演では、2026年時点での研究をベースに、この生成AI技術の研究面での発展の見通しと社会への影響の展望を解説する。
プロフィール 1994年、石川県金沢市生まれ。2024年、東京大学大学院 工学系研究科 技術経営戦略学専攻 松尾研究室におけるAIの研究で博士（工学）を取得。人工知能分野における強化学習の研究、特にマルチエージェント強化学習の研究に従事。現在は大規模言語モデル等の生成AIにおける強化学習の活用の研究を行う。2024年7月に株式会社GenesisAIを創業し、同社代表取締役社長/CEO。2025年より北陸先端科学技術大学院大学（JAIST）客員教授。著書にベストセラー『生成AIで世界はこう変わる』（SBクリエイティブ）、『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版』（翔泳社）、『AI白書 2022』（角川アスキー総合研究所）、訳書にR.Sutton著『強化学習（第2版）』（森北出版）など。
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