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AI時代のDX戦略 〜変革を実際に起こすために必要な考え方〜
生成AIの登場により、DXは単なる効率化を超え、企業のビジネスモデルや顧客体験そのものを変革する段階に入りました。 しかし、変革を「構想」で終わらせず「実際に起...
参議院議員・チームみらい党首・AIエンジニア・SF作家。東京大学・松尾研究室出身。AIスタートアップを2社創業。2024年都知事選に出馬。2025年5月に「チームみらい」を結党し、同年7月の参議院選で初当選。
効率化の先へ。持続可能なAI改善活動のススメ 〜現場の知をつなぎ、シゴトを楽しくするAIとは〜
生成AIの活用が広がる一方で、現場では「AIを使っているのに成果につながらない」「効率化されたはずなのに確認作業や社内調整が増えている」といった課題も生まれてい...
製造業DX、最初の一手 「うちは特殊だから」を突破する着手戦略と成功事例
社内のDXが思うように進まない──そう感じている方は少なくないのではないでしょうか。現場ごとの事情や長年の慣習があるなかで、紙・Excel・口頭のやりとりが今も...
研究開発・生産技術におけるAI活用、要約だけでは足りない理由
研究開発や生産技術の現場では、論文、仕様書、規制文書、試験結果など、重く複雑で、解釈や見落としが許されにくい情報をもとに判断が行われています。こうした業務で必要...
AIが変える産業の現場 HMAXによる社会実装の最前線
日立が推進する「HMAX」は、高度なIT・OTとプロダクトを融合し、AIで社会インフラを革新する次世代ソリューション群です。本講演では、現場のリアルなデータとA...
1998年に日立製作所に入社。2012年にAI/ビッグデータ利活用事業を立ち上げ、AIやデータ利活用プロジェクトを多数推進。 2021年より、トップデータサイエンティストを集結したLumada Data Science Lab.のco-leaderとして、Lumada事業拡大の加速と人財育成の強化に取り組んできた。 現在は生成AIやAIエージェント、フィジカルAIを活用したHMAXおよびAI案件をリード。 著書に『実践 生成AIの教科書』、『実践 AIエージェントの教科書』『実践 フィジカルAIの教科書』がある。
現場主導の取り組みが企業を変える ～製造業×AI・データ活用の次の一手～
2017年、わずか3名のワーキンググループから始まったダイハツ工業のAI活用推進。「仲間を増やす・テーマを集める・事例を作る」というボトムアップのアプローチで全...
2007年ダイハツ工業入社後、開発部にて小型車用エンジンの制御開発を担当。2020年から東京LABOデータサイエンスグループ長、2021年からDX推進室データサイエンスグループ長（兼務）を得て、DX戦略グループ長(兼)東京LABOシニアデータサイエンティストとして、全社のDXを推進する業務に従事。その他に、滋賀大学データサイエンス学部インダストリーアドバイザーとして、社外におけるAI活用の普及活動にも努める。経営学修士。
なぜ手順不遵守は繰り返されるのか 紙・OJT・動画マニュアルの比較でわかる教育効果の差
「手順書はある。教育もしている。それでも手順不遵守が繰り返される」 こうした状況に悩む現場の管理職の方は少なくありません。 原因の多くは作業...
“カイゼン”を超えて
日本の製造業を世界トップへと押し上げた伝統的な「カイゼン」。 しかし、激変する市場環境において、現場の連続的な改善だけでは限界を迎えつつあります。 ...
経済学者・零細事業者・三流タレント。専門は、データ・アルゴリズム・ポエム・思想を組み合わせたビジネスと公共政策の想像とデザイン。多分野の学術誌・学会に研究を発表、多くの企業や自治体と共同事業を行う。報道・討論・お笑い・アート・ファッションなど多様な動画や雑誌の企画や出演にも関わる。著書『22世紀の資本主義：やがてお金は絶滅する』『22世紀の民主主義：選挙はアルゴリズムになり、政治家はネコになる』、番組「成田悠輔と愛すべき非生産性の世界」「夜明け前のPLAYERS」「成田悠輔の聞かれちゃいけない話」「walk」「書く気がおきない」など。
現場起点DXとしての違和感駆動リーンナレッジツイン
DXの現場導入では、デジタル技術と現場ノウハウとの融合が必要です。この融合過程で発生する現場の違和感が言語化できず、無駄として排除されるためにDXの停滞を招いて...
名古屋大学 大学院工学研究科 情報工学専攻 修了。博士（工学）。NTT研究所を経て株式会社NTTデータにて要求工学、情報通信技術の研究開発に従事。 名古屋大学情報連携統括本部情報戦略室 教授、大学院情報学研究科 教授として教鞭を執った後、現職。 経済産業省 デジタルトランスフォーメーション研究会委員。日本におけるDX推進の旗振り役の一人。「DXレポート 『2025年の崖』克服とDXの本格的な展開」（経済産業省）を策定。電子情報通信学会業績賞、情報処理学会業績賞、逓信協会前島賞を受賞。
「部門の壁」を融解するアーキテクチャ。人がつなぐ業務から、AIがつなぐ業務へ
設計はPLM、営業はCRM、生産はMES――部門ごとに最適化されたシステムが、仕様変更の手戻りや情報伝達の遅れを招いていませんか。本セッションでは、人がシステム...
プロセス×データ×AIで進める！ AI活用で失敗しない3つのポイント
現代の製造業に求められていることは、単なるIT刷新ではなく、DXによる経営・組織変革の実現です。しかし、事業や組織、人材、そしてITを取り巻く複雑な課題を解決す...
AI時代に必要な設計／製品データ管理基盤のアーキテクチャとは
製造業が競争力を維持・向上させるには、高品質な製品開発に加え、コスト競争力や保守サービスの充実など多角的な取り組みが求められます。こうした現代において、AIおよ...
テスラ・BYDが仕掛けるアーキテクチャ戦略 ～EVから人型ロボットへ、「Physical AI」の衝撃～
EVのSDV化とPhysical AIの進化に伴う車載アーキテクチャの刷新が、自動車産業の根幹を揺るがしています。この変革の核心は、言語・視覚・行動を統合したV...
1983年以降、NECで海外PC事業立ち上げ、国内ではPC98をIBM互換機(Lavie等)に切り替え。その後TV会議システム等を開発。 2001年オンラインゲーム会社設立(ソフトバンク子会社)。2004年以降、日産でVehicle IoT事業部及びシリコンバレーオフィスを設立。 2011年、日産LEAFのIoT構築で、GSMA 2011 ”Best Mobile Innovation for Automotive and Transport Award”受賞。 2012年よりインテルにて自動運転の事業開発、2024年退職。2014年から名古屋大学客員准教授を兼務し、自動運転やEV/SDVの研究・調査、2023年1月より現職(客員教授)。IEEE等、国内外の主要会議で講演。2024年12月中国、今年米国でSDVに関する書籍を出版(共著)。
自動車は走るAIロボットになる ～AIロボティクス化による自動車の再定義～
メディア報道では、依然としてパワートレイン技術の分類であるHEV・PHEV・BEVを中心とした話題が取り上げられています。しかし近年、テスラおよび一部の中国新興...
三菱自動車に入社後、2005年から新世代電気自動車「i-MiEV（アイ・ミーブ）」の開発責任者（プロジェクトマネージャー）などを歴任。発売後は本社にて急速充電に関する協議会であるCHAdeMO協議会にも幹事メンバーとして参画し、EV充電インフラを牽引。その後、株式会社 日本電動化研究所を設立し、現職。 国内外の企業のコンサルティングを行うとともに、新聞・メディアに数多くのコラムを寄稿しており、Japan Innovation Review「和田憲一郎のモビリティ俯瞰細観」、MONOist「和田憲一郎の電動化新時代！」、メルクマール「和田憲一郎のモビリティ千思万考」などを連載。 著書に『成功する新商品開発プロジェクトのすすめ方』（同文舘出版）がある。
未然防止で品質不良ゼロを維持する現場管理
製造業において、品質不良は避けられない課題として長年取り組まれてきました。しかし、不良品発生後の対応に追われる日々から抜け出せず、根本的な解決に至っていないケー...
大野 耐一氏に学んだトヨタ生産方式 "カイゼンの鬼"が叩き込む現場プロセス最適化の真髄
トヨタ生産方式（TPS）の生みの親・大野耐一氏の直系として、数々の現場を変革してきた“カイゼンの鬼”こと山田日登志氏が登壇。本講演では、単なる手法論にとどまらな...
南山大学文学部卒業後、中部経済新聞社、岐阜県生産性本部経営コンサルタントを経て、昭和53年に㈱ペックを設立。昭和46年からトヨタ生産方式の創始者・故大野耐一氏に師事。㈶日本生産性本部「トヨタ生産方式」「工場経営」や、名古屋工業大学、人間環境大学の講師も兼ねた。トヨタ生産方式を300余社に導入、㈱LIXIL、ソニー㈱、ＮＥＣ㈱、キヤノン㈱、スタンレー電気㈱、三洋電機㈱への指導にもあたる。ムダとりの考え方は様々なテレビ番組でも特集され、その現場改善手法は幅広く紹介された。
“柔らかさ”が自動化の課題を打開！ ソフトロボットハンドTETOTEが導く半歩先の未来の現場
製造現場の深刻な人手不足に対し、人的資源を真に付加価値を生む現場へ充当するための変革が求められています。ゴムを極めたブリヂストンが開発したゴム人工筋肉搭載のソフ...
設備・機械の異常を未然に防ぐ ～センサーデータの活用と異常予兆検知AIの開発事例～
製造業におけるセンサーデータの活用方法や異常予兆検知AIの最新活用事例をご紹介します。温度・圧力・振動・電流などのセンシング情報・ログといった時系列データを活用...
ものづくり競争力と付加価値生産性 CAP産業分析で探求するトヨタ的システム
競争力とは「選ばれる力」です。収益力(稼ぐ力)、表の競争力(売る力)、裏の競争力(作る力)の3階層があり、その全体のKPIを管理せねば持続可能な企業・製品・現場...
1979年東京大学経済学部卒。 三菱総合研究所、ハーバード大学博士課程を経て、1990年～2021年東京大学経済学部助教授・教授・ものづくり経営研究センター長。 専門は技術・生産管理、進化経済学。日経図書文化賞、組織学会高宮賞、新郷賞、日本学士院賞・恩賜賞、日本建築学会著作賞等。 主な著書に『製品開発力』『生産システムの進化論』『生産マネジメント入門』『日本のもの造り哲学』『能力構築競争』『現場から見上げる企業戦略論』。
デジタルトリプレットによるものづくりのDX
生産システムのDXが必須となっていますが、そこから価値を産み出すことに成功している事例は必ずしも多くないのではないでしょうか。筆者らはその原因が我が国のものづく...
1992年東京大学大学院工学系研究科精密機械工学専攻博士課程修了。博士（工学）。東京大学、東京都立大学、大阪大学を経て、2014年1月より東京大学教授。 デジタルツインに人が問題解決する知的活動世界を加えた「デジタル・トリプレット」を提唱している。 専門分野：設計学、次世代生産システム、サーキュラー・エコノミー、製品ライフサイクル設計、メンテナンス工学 主な著書：サーキュラーエコノミー〜循環経済がビジネスを変える（勁草書房）。
ベテラン頼りの設備保全から脱却した工場が変えた、現場データの使い方
ベテラン社員の経験と勘に支えられてきた設備保全。しかし人手不足が進む今、その体制はいつ限界を迎えてもおかしくありません。本講演では、現場データの可視化によってベ...
本質的な生産性向上とは何か？
世界線が変わった──インフレになった日本では、今までと違った生産性向上が必要になります。 ものづくり太郎氏が、従来の効率化やコスト削減の延長ではなく、製造...
大学卒業後、大手認証機関入社。その後は㈱ミスミグループ本社やPanasonicグループでFAや装置の拡販業務に携わる。 20年から本格的にYouTuberとして活動を開始。 製造業や政治経済、国際情勢等のテーマを解説する動画が製造業関係者の間で話題に。 24年4月に角川より、初の著書「日本メーカー超進化論」を出版。 講演や国内外での取材も積極的に行う。
