生成AIを使いこなし、共に成長する企業と社会の実現
生成AIは「使う企業」と「使いこなす企業」で大きな差を生み始めています。本講演では、AIがもたらすビジネスインパクトを軸に、人材育成や活用のリアルを解説。これからの時代に必要な準備と意思決定、そして企業変革を加速させるためのヒントをお伝えします。
AIエージェント、フィジカルAIがもたらす企業全体の再創造：トータル・エンタープライズ・リインベンション（TER）
大規模言語モデルの登場により、あらゆる業界が変革の波にさらされています。本講演では、AIエージェントやフィジカルAIがもたらす成長機会とリスクを多角的に考察し、企業全体の再創造「TER」への道筋を解説します。
AI時代に勝つ企業、消える企業とは？
AIの急速な進化により企業の競争環境は大きく変化しています。本講演では、AI時代に勝つ企業と消える企業の違いを経営判断や組織体制、ビジネスモデルの観点から解説し、今すぐ取り組むべき具体的なアクションを示します。※会場聴講は抽選制。
AI導入で失敗しない！Qwen・WANに学ぶAIコモディティ時代のAI選定戦略
生成AIがコモディティ化しつつある今、「何を選ぶか」ではなく「どう使い分けるか」が競争力の源泉となります。本セッションでは、アリババクラウドの大規模言語モデル「Qwen」と画像生成AI「WAN」の技術的特性を深掘りし、実効性の高いAI選定・活用戦略を解説します。
リアルタイムAI対話は人間をどこまで代替できる？コールセンター、テレビ通販、ホテル事例で見えたこと
音声対話AIの導入事例（テレビ通販、自治体代表電話、ホテルフロント等）を紹介し、AIが担える業務領域や人間との役割分担、導入による新しい業務設計など、実用化の可能性と課題を解説します。
Gemini Enterprise 活用術：社内の情報資産を使いこなし、業務効率を最大化する
Google Cloudが提供するAIエージェントプラットフォームGemini Enterpriseを軸に、社内情報資産を活用して業務効率を最大化する具体的アプローチやガバナンス、導入シナリオを紹介します。
生成AI時代のデータサイエンティスト
生成AIの普及によりデータサイエンティストの役割が転換しています。本講演ではAIエージェントやコンテキストエンジニアリングなどのトレンドを概観し、生成AI時代に求められるデータサイエンティストの新たな役割と人材育成のアプローチを提示します。
売上拡大を支える生成AI活用の核心 ～成果を左右するデータ整備の考え方～
講演者の登壇内容は、下部の「登壇イベントはこちら」からご覧ください。
生成AI全社展開、そこで止まっていませんか？
生成AIを導入したものの現場で思うように使われない、効果を説明しきれないといった課題や統制・ガバナンスの悩みなど、全社展開で起こる“つまずき”を現場事例を交えて整理。定着と統制に向けて次に設計すべきことを提示します。
理想論では現場は動かない：AI活用を定着させる泥臭いリアル
AIを導入するだけでなく、現場で成果を出すための設計と実行が重要。本セッションでは、現場を知ることと解決アイデアの往復、利用者と意思決定者との対話など、定着に向けた泥臭いリアルを率直に共有します。
一次情報×生成AIでビジネスを進化 ― 生成AI活用を一歩先に進める次世代の情報活用 ―
生成AIの業務利用におけるハルシネーションや情報信頼性の課題に対し、一次情報を組み合わせる重要性と法人向け生成AIサービス「NIKKEI KAI」の設計思想・活用シーンを紹介し、意思決定に使えるAIへの進化を解説します。
現場エンジニア対談：双腕ロボットで実装するPhysical AIのリアル
APTOの双腕ロボット「OpenArm」を用いたPhysical AI開発の現場を、現場エンジニア2名の対談形式で解説。データ収集、データキュレーション、シミュレーション、VLA基盤モデルの学習・推論など、実装で直面した課題と試行錯誤を共有します。
現場エンジニア対談：双腕ロボットで実装するPhysical AIのリアル
APTOの双腕ロボット「OpenArm」を用いたPhysical AI開発の現場を、現場エンジニア2名の対談形式で解説。データ収集、データキュレーション、シミュレーション、VLA基盤モデルの学習・推論など、実装で直面した課題と試行錯誤を共有します。
「読む」から「理解する」へ。生成AI特化型OCRが実現する、現場主導の業務変革
次世代ソリューション「GenOCR」による文脈と意味の理解を軸にしたOCRの実績と導入事例を紹介。非定型フォーマットや手書き、図面・数式を含む帳票での高精度読取や入力・転記工数削減など、現場主導の業務変革の事例を解説します。
AI時代のシステム開発 〜発注する側・提供する側の新常識〜
生成AIやAIエージェントの普及に伴い、発注側・提供側の常識が変化しています。本セッションでは、発注側に求められる判断軸や提供側の役割変化など、AI時代に必要なシステム開発の新常識を解説します。
「自社ナレッジ × RAG」で次の競争優位を作る 〜Agentic AI時代の3ステップ実装論〜
自社に蓄積されたデータをRAGやAIエージェントと組み合わせて事業に効かせるための3ステップ（ナレッジの収集と整備、AIエージェントとの連携、業務・サービスへの組み込み）を、最新技術と実装アプローチ、製造業実例を交えて解説します。
GPUを取り巻く世界状況の変化と正しい使い方 ― AI時代の“基盤”を理解する ―
GPUを巡る世界的な動向と、AI活用におけるGPU選定・運用の考え方を解説。ソブリンAIやデータ主権、コストと可用性のバランスなど、基盤面の視点からAI活用の新たな選定基準を提示します。
