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社会インフラの知性化を加速する「データ」の力～ 東芝が拓くAI・量子の未来 ～
東芝の岡田俊輔上席常務執行役員を迎え、社会インフラとデジタルが融合する未来を展望します。 2020年からの両社の共創の歩みを振り返りつつ、新体制下の東芝が目指すデータ利活用のあり方や、量子技術・OT（制御技術）と生成AIの融合による社会実装の最前線を深掘りします。 止まらない社会を支える現場のデータに命を吹き込み、意思決定をどう高度化させるのか、その進化の現在地と5年後の景色を語り合います。
1985年（株）東芝入社。2022年、（株）東芝 執行役上席常務 最高デジタル事業責任者（兼 東芝デジタルソリューションズ（株）取締役社長）に就任。現在は同社 上席常務執行役員 最高デジタル責任者として全社のデジタル事業を牽引。（一社）iftlinkオープンコミュニティ代表理事、量子技術による新産業創出協議会実行委員長、SIP先進的量子技術基盤SPD を兼任。
社会インフラの知性化を加速する「データ」の力～ 東芝が拓くAI・量子の未来 ～
東芝の岡田俊輔上席常務執行役員を迎え、社会インフラとデジタルが融合する未来を展望します。 2020年からの両社の共創の歩みを振り返りつつ、新体制下の東芝が目指すデータ利活用のあり方や、量子技術・OT（制御技術）と生成AIの融合による社会実装の最前線を深掘りします。 止まらない社会を支える現場のデータに命を吹き込み、意思決定をどう高度化させるのか、その進化の現在地と5年後の景色を語り合います。
1980年生まれ。2007年にベネッセコーポレーションに入社し、CRMやダイレクトマーケティングに従事。その後、マクロミル・リクルートマーケティングパートナーズ・日本経済新聞社など複数の企業にて、広告・ヘルスケア・データサイエンスなどの領域で15サービス以上の新規事業を創出。2018年8月、データサイエンスと人間中心設計を軸に新規事業の立上支援を行う「株式会社FACTORIUM」を創業。2019年1月、データとサイエンスの力で社会課題を解決することをミッションに「株式会社DATAFLUCT」を設立。同年、宇宙航空研究開発機構（JAXA）の知的財産や知見を利用して事業を行うJAXAベンチャーに認定。現在、幅広い業界に向けてデータ活用支援・新規事業創出を行う。これまでローンチした新規事業は30を超える。大阪府立大学大学院工学研究科修了（数理工学専攻）、早稲田大学大学院商学研究科（夜間主MBA）修了。JAXA J-SPARCプロデューサー。
契約書管理の最前線〜抽出精度95.4%を実現した「WAN-Sign」×「Airlake platform」のAI実装ストーリー〜
企業活動に不可欠な契約書管理において、非構造化データからの情報抽出はDX推進の大きな壁です。本セッションでは、ＮＸワンビシアーカイブズの「WAN-Sign」とDATAFLUCTの「Airlake platform」連携による契約書の構造化事例をご紹介します。LLM（Azure OpenAI）とAI-OCRのハイブリッド方式により抽出精度95.4%を実現した機械構築のプロセスだけでなく、プロジェクトにおける「検証の重要性」や「運用上での懸念点」といったリアルな知見を公開。AIを確実にビジネスへ「実装」するための実践的ノウハウを、パネルディスカッションを交えて深掘りします。
2001年、株式会社ＮＸワンビシアーカイブズに入社。重要・機密文書に関する業務・システムの設計・構築、経営企画、事業開発に従事。その後、情報管理センターにて作業現場や金融機関事務センターの管理者として数百名のマネジメントや、作業現場の安全・品質・生産性向上を経験。2021年より全社のDX・AI活用をリードし、現在は自社プロダクトへの生成AI機能の組込みを担当。生成AIの実装を通じて、自社事業の付加価値向上に取り組んでいる。
契約書管理の最前線〜抽出精度95.4%を実現した「WAN-Sign」×「Airlake platform」のAI実装ストーリー〜
企業活動に不可欠な契約書管理において、非構造化データからの情報抽出はDX推進の大きな壁です。本セッションでは、ＮＸワンビシアーカイブズの「WAN-Sign」とDATAFLUCTの「Airlake platform」連携による契約書の構造化事例をご紹介します。LLM（Azure OpenAI）とAI-OCRのハイブリッド方式により抽出精度95.4%を実現した機械構築のプロセスだけでなく、プロジェクトにおける「検証の重要性」や「運用上での懸念点」といったリアルな知見を公開。AIを確実にビジネスへ「実装」するための実践的ノウハウを、パネルディスカッションを交えて深掘りします。
2010年独立系のSIerに入社。主に金融機関や決済事業のシステム開発、保守に従事。新規事業開発にも携わり、BtoB向けのSoE基盤・API基盤などのプラットフォーム構築を数多く手がける。現在はデータ基盤サービス「AirLake」の事業責任者として従事。非構造化データを活用したDX・データ基盤案件の企画から実装まででのPJ経験が豊富。PMとして10年以上の実績があり、システム企画からアプリケーション作成、クラウド構築、セキュリティ設計と幅広い経験を持つ。
現場に負荷をかけないAI時代の経営意思決定DX
いかなる時代でも経営意思決定の質の向上は経営者に問われる重要なテーマであり、継続的な事業成長にはコスト削減だけでなく売上向上が不可欠です。 一方で、これまでのDXはコスト削減に偏り、現場負荷を伴いがちです。本講演では、生産・在庫計画の最適化から製品ポートフォリオ分析、プライシング戦略までを一貫して捉え、AI時代のファクトドリブンな意思決定の実践を解説します。さらに、現場の計画最適化で培った強みを生かし、現場への負荷を最小化しつつ、経営判断を実行可能な計画へ接続するDXの実践を紹介します。
慶應義塾大学物理学科を首席で卒業後、スマートフォンアプリ開発会社を起業。その後、DeNAでソフトウェアエンジニアとしてスポーツ事業・エネルギー事業に従事。ALGO ARTISの立ち上がから関わり、DeNA からスピンオフするタイミングで創業メンバーとして取締役に就任。プロダクト開発の責任者を経て、現在は探索型DXをはじめとする新規事業の立ち上げを主導。
データの定義と業務実装をつなぐワークフローの役割〜 AIはなぜ現場で止まるのか 〜
多くの企業が「データドリブン経営」を推進する一方で、現場では、「データの定義が部門ごとにバラバラ」「前処理や整形に時間がかかる」「結局Excelに戻る」といった課題が残り、データやAIの活用が思うように進まないケースが少なくありません。 その背景にあるのは、データそのものの問題ではなく、「データの定義」と「業務プロセス」が分断されている構造です。本セッションでは、こうした課題に対し「ワークフロー」に着目し、業務プロセスの中にデータの定義を埋め込み、組織横断で統一する方法を解説します。
専門紙記者を経て、Web媒体やオウンドメディアの運営に従事。イベント運営や商品開発、教室運営を通じた子ども向けの将棋普及活動にも携わる。現在は、株式会社エイトレッドにてコンテンツマーケティングを担当し、共催セミナーや大型カンファレンスの企画・運営を行うほか、バックオフィス向けオウンドメディア「ワークフロー総研」の編集長として記事ディレクションなどを担当。趣味は旅行、特技は座禅。
「AIエージェント」を形骸化させないために。製造・小売が今取り組むべき、AI-Readyな商品データ構造化のリアル
「話題のAIエージェントを導入したが、社内データがバラバラでうまく動かない…」 今、多くの企業がこのような「インプットするデータの質」という壁に直面しています。どれだけ優れたAIを導入しても、その土台となるデータが整っていなければ、真の価値は発揮されません。 本セッションでは、仕様書PDF、商品画像、競合情報など、社内に埋もれた「非構造化データ」をAIが認識できる形へと構造化していくのか、その具体的なプロセスを解説します。製造・小売の現場で実際に売上拡大や工数削減に貢献している事例とともに、データ基盤がもたらす圧倒的なビジネス価値をお届けします。
エンタープライズ向けAI・データプロダクトの事業開発とプロダクトマネジメントが専門。MicrosoftにてAzure AI領域のプロダクトマネージャーやAI事業開発を歴任し、戦略立案から開発推進、パートナー連携、顧客価値創出まで一貫してリードしてきた。2025年よりLazuli株式会社に参画し、現在はVP of Productを務める。人との深い繋がりを起点に自身の感性や美意識をプロダクトに埋め込み、未知の領域への挑戦から生まれる美しさやシナジーの発見・共有をミッションとしている。
ChatGPT登場から3年半 - 日本企業が今、業務を「自律化」するためのAirlake Copilot Agents最新動向
ChatGPT登場から3年が経過し、生成AIは「単なるチャットボット」から「自立的に業務を実行するエージェント」へと大きく進化しています。本セッションでは、日本企業エンタープライズの現場で実際に活用できる自立型AIコパイロットエージェントの最新動向を解説します。 ・生成AIの「エージェント志向」とは何か？ その本質と進化の軌跡 ・企業内で特に効果が出やすい実践ユースケース ・従来のRPAや自動化ツールとの違い — 「自立化」によって業務がどのように変わるのか ・導入を成功させるための技術的・組織的なエッセンスと注意点 ・最新のオープンソース/商用ツール動向と日本企業での実装事例
大手SI企業にエンジニアとして入社し、エンタープライズのお客様を中心に、IT化の提案から開発を通して顧客のビジネス課題解決に貢献。DATAFLUCTに入社後は、技術的な知見を活かせるBizDevとして、クライアント企業のDXおよびデータ活用を推進。多様な業種のエンタープライズ企業を主要クライアントとし、AIエージェント開発プロジェクトなど、最先端技術を活用したソリューション提供に尽力している。
Agent-Readyな組織へ：Alphabetの実践知から学ぶ、AIエージェントによる事業変革
AIの活用は今、局所的な業務効率化を脱し、AIエージェントを前提とした事業プロセス改革やモデル再定義のフェーズへと移行しています。本講演では、Alphabet/Google自身が推進するAIトランスフォーメーションの実践知から得られたリアルな課題と学びを共有。自律型AI（Agentic AI）をエンタープライズでスケールさせるために、経営層が構築すべきデータ基盤戦略と組織（CoE）のあり方を解説します。
Microsoft APACのデータ&AI GTM責任者を経て、2025年より現職。Google Cloudの全製品領域（Data & AI, Analytics, Security, Infra等）の日本市場におけるGTM戦略を統括。ライフワークとして地方自治体のDX・AI導入支援（GovTech）にも従事し、エンタープライズからパブリックセクターまでテクノロジーを通じた社会課題解決を牽引する。
山星屋×DATAFLUCTが挑む、非構造化データ活用と営業AIエージェントの実装
菓子卸大手の山星屋様は、営業担当300名とAIが伴走する「営業1＋1」体制の完全確立を目指し、営業支援AIエージェントの実証実験を開始しました。本セッションでは、同社が膨大なアイテムから流行を捉えスピーディな提案を行うために、いかにAI活用へ踏み切ったかを聞いていただきます。さらに、複雑な非構造化データを活用する対話型検索や資料抜粋機能の実装結果や、「欲しい情報がピンポイントで引き出せる」といった現場の高評価、若手への「知の継承」、全社展開に向けた今後の展望を深掘りします。
2002年入社。営業企画、リテールサポート、近畿・中部営業で長年現場業務と向き合った経験を持つ。2022年に現職着任後、菓子卸のデータ活用によるビジネス変革と、「社員がAIで自ら課題解決できる組織」を目指したDX人財育成・風土づくりを推進中。
AIで成果を出している企業の共通点── 先進事例から見る、データ基盤の作り方
AIを導入したが生産性が上がらない、検証では動いたのに本番で成果に繋がらない──そんな声が広がる一方、確実に生産性を上げ続ける企業も存在します。 両者を分けるのはAIモデルや組織体制ではなく、AIに「何を渡しているか」というデータ設計にあります。本講演では、社内データだけでは成立せず、外部データを組み合わせて初めて業務で機能した先進AI実装事例を通じ、成果を上げ続ける企業に共通するデータ基盤の作り方を解き明かします。実装の最前線で見えてきた設計思想を、自社のAI戦略に持ち帰っていただきます。
神戸大学経営学部卒。ワシントン大学にてアントレプレナーシップを学び、Webサービスのローンチを経験。帰国後はITベンチャーにて、現CEOの村岡と共に新規事業立ち上げ・マーケティングに従事。2019年に株式会社SalesNow（旧QuickWork）を共同創業し、取締役COOに就任。マーケティング・セールス・プロダクト・経営を横断して全社戦略を統括し、現在はAIネイティブ宣言のもと、1,400万件の企業データを活用したMCP/AIエージェント領域の新規事業立ち上げを主導。
Gemini/Copilotが変える組織の未来〜「ツール導入」で終わらせない、AIが当たり前になる文化のつくり方〜
生成AIの普及が進む一方、多くの企業が「導入したものの活用が一部に留まる」という壁に直面しています。本講演では、GeminiやCopilotを単なる業務効率化ツールとして終わらせず、組織の「当たり前の文化」として定着させるために必要なマインドセットと変革のステップを解説。シンシアリー社の視点から、AIと人間が共生し、全社的な生産性と創造性を爆発的に高めるためのリアルな処方箋をお届けします。
SAPやAIスタートアップで事業開発を経験後、シンシアリーを創業。企業向けの生成AI人材育成・成果創出支援・AIエージェント開発事業を展開。一般社団法人Women AI Initiative Japan 代表理事として、女性のAI活用を推進。経産省のデジタル人材育成委員や客員教授も務め、生成AIの社会実装をリード。Copilotアンバサダー、ChatGPTやCopilotの著書監修も手がける。
AIエージェント時代に備える社内ガバナンス：安全な運用のための実装と仕組み化
AIが自律的にタスクを実行する「AIエージェント」の活用が進む中、企業には安全性を担保する新たな統制モデルが求められています。本セッションでは、AIエージェント時代に備えるべき社内ガバナンスと、具体的なシステム設計について解説します。プロンプト制御、最格な権限分離、監査に耐えうる証跡確保といった技術的アプローチを、いかに社内の運用ルールや開発プロセスへ組み込むか、安全な自律運用を形骸化させずに運用するための、「仕組み化」の最適解を端的に紹介します。
2009年にエルテスへ入社し、300社以上のレピュテーションリスク対策やリスク体制構築、クライシス対応などを支援。2014年に株式会社デボノを創業、2024年に退任。2024年3月からエルテスに再ジョインし現職。
AI検索時代に選ばれるコンテンツの作り方ナレッジベース × 生成AIでSEO・LLMOに対応する実践法
AIを使った記事制作が広がる一方で、一般的な情報をまとめただけのコンテンツでは、SEOでもAI検索でも選ばれにくくなっています。これから重要になるのは、企業独自の知見・事例・サービス理解をAIに組み込み、自社ならではのコンテンツを継続的に生み出すことです。 本セミナーでは、自社サイトをクロールしてナレッジベースを構築し、ロングコンテキストやRAGを活用して記事制作に展開する実践法を解説。実際のSEO改善事例も交えながら、AI検索時代に選ばれるコンテンツ制作の考え方を紹介します。
2013年に株式会社EXIDEAを設立。SEO・コンテンツマーケティングの20年に渡る実務経験を注ぎ込み、生活インフラにまつわる比較メディアを国内有数の規模に成長させ、AI機能搭載のSEOツール「EmmaTools」の開発と提供も手掛ける。現在は企業向けマーケティング支援事業も展開するなかで、AIによるマーケティングの高度化を自社で実践しながらその知見を広く届けている。
PoC疲れの真因は「技術」ではなく「経営」だった〜AI実装企業を分ける、CEO先行3ステップの全貌〜
多くの企業がAI導入に挑む一方、PoCの先に進めず本番運用や収益化に至らない事例が後を絶ちません。その根本原因は技術選定ではなく、経営層の関与不足と組織設計の欠如にあります。 現場へのツール配布や外部コンサル丸投げで止まる企業と、AI実装に到達する企業を分けているのは何か。本講演では、社長専属のAI推進チームとして経営層に伴走してきたSHIFT AIが、実装企業だけが踏んでいる「CEO先行3ステップ（経営判断→組織変革→事業再定義）」の構造を公開し、明日から経営アジェンダに乗せるべき意思決定を提示します。
大学卒業後、出版メディアを経て2008年NHN Japan（現LINE）に入社し、メディア事業の立ち上げを牽引。その後、2015年からC Channelに入社し取締役として事業拡大を実現。現在はSHIFT AIにて法人事業部 本部長として、AIを軸に企業の変革支援と新規事業開発をリードしている。
AIと市民開発を"止めない"次世代データ基盤〜民主化と統制を両立する基盤設計とは〜
AI活用や市民開発を進めても、PoC止まりや現場混乱に陥るケースは少なくありません。その原因はAIや人材ではなく、「民主化」と「統制」が両立しづらい基盤設計にあります。 本セッションでは、AIと市民開発を現場で"止めない"ために必要な条件を整理し、データ統合・開発・AI活用を一気通貫で支える次世代データ基盤の全体像を解説します。SIerの視点から、構想で終わらせず実装につなげるための考え方と、次のアクションへのヒントをお伝えします。
1992年に化学メーカーへ入社し、IBM汎用機による基幹システムを担当。その後、SAPやBI領域へと経験を広げ、2015年にはデータ統合製品の国内初導入を主導。MDM導入検討やクラウド移行を推進するなど、長年にわたりデータ活用を牽引。2023年よりNSW株式会社にてデータマネジメント領域を統括し、データビジネス全般を推進している。
「社会インフラは"PoC"を超えられるか ー 東武鉄道が3フェーズで積み上げた、需要予測 × 顧客データ基盤 × BI Agentの実装プレイブック」
「PoCは動いたが、本番運用に乗らない」「部分最適のツール導入で終わる」── 多くの企業が抱えるこの壁を、社会インフラを担う東武鉄道はどう乗り越えてきたのか。特急券の需要予測モデル開発を起点に、TOBU POINT IDを軸とした顧客データ統合基盤の構築、そして現在進行中のAirlake BI Agent導入へと、3フェーズにわたりデータ・AI活用を本番運用へ段階的に積み上げてきました。 2026年4月新部署設立による次の一手とあわせ、新部署で躍動する金子氏と需要予測領域を牽引する杉本氏が、「PoCで止めない」ための意思決定と実装のリアルを語ります。
2002年東武鉄道に入社。鉄道部門、人事部門を経て、2018年4月より所属した経営企画本部では、経営計画、DX推進、新規事業などの業務を担当。DXの業務では、グループポイント再構築やMaaSなどに携わり、グループ内の顧客データの統合を推進。2022年、日立製作所とともに生体認証を活用したデジタルアイデンティティの共通プラットフォーム「SAKULaLa」プロジェクトを立ち上げ。本年4月から新たに設立された新デジタルプラットフォーム事業部に異動し、当該プロジェクトの推進や重要データの活用に携わる。
「社会インフラは"PoC"を超えられるか ー 東武鉄道が3フェーズで積み上げた、需要予測 × 顧客データ基盤 × BI Agentの実装プレイブック」
「PoCは動いたが、本番運用に乗らない」「部分最適のツール導入で終わる」── 多くの企業が抱えるこの壁を、社会インフラを担う東武鉄道はどう乗り越えてきたのか。特急券の需要予測モデル開発を起点に、TOBU POINT IDを軸とした顧客データ統合基盤の構築、そして現在進行中のAirlake BI Agent導入へと、3フェーズにわたりデータ・AI活用を本番運用へ段階的に積み上げてきました。 2026年4月新部署設立による次の一手とあわせ、新部署で躍動する金子氏と需要予測領域を牽引する杉本氏が、「PoCで止めない」ための意思決定と実装のリアルを語ります。
東武鉄道に入社。鉄道部門（仕業料研修）を経て、2018年7月より経営企画本部に所属し、これまで、新規事業の企画、日本事業の戦略立案・推進、サステナブル経営の推進などを担当。現在は、経営計画策定およびDX推進を主業務とし、特に観光分野におけるデジタル活用に注力。沿線の観光サービスを販売するプラットフォームを構築し、国内のみならず海外展開も進行中。観光 × DXによる新たな価値創出を推進している。
「社会インフラは"PoC"を超えられるか ー 東武鉄道が3フェーズで積み上げた、需要予測 × 顧客データ基盤 × BI Agentの実装プレイブック」
「PoCは動いたが、本番運用に乗らない」「部分最適のツール導入で終わる」── 多くの企業が抱えるこの壁を、社会インフラを担う東武鉄道はどう乗り越えてきたのか。特急券の需要予測モデル開発を起点に、TOBU POINT IDを軸とした顧客データ統合基盤の構築、そして現在進行中のAirlake BI Agent導入へと、3フェーズにわたりデータ・AI活用を本番運用へ段階的に積み上げてきました。 2026年4月新部署設立による次の一手とあわせ、新部署で躍動する金子氏と需要予測領域を牽引する杉本氏が、「PoCで止めない」ための意思決定と実装のリアルを語ります。
DATAFLUCTにて、AI需要予測およびBIエージェント事業の責任者を担当。AI需要予測サービス「Airlake Forecasting」は、製造・卸・小売や観光客等のお客様に、需要予測や在庫/供給最適化を提供。「Airlake BI Agent」では、同じく製造や観光業のお客様に対して、AIエージェントによる分析・レポート生成を通じて、意思決定の高度化や営業DXを実現している。
