OGIS Group Forum 2026 業界の変革最前線。AI活用のリアルに学ぶ3日間の講演情報

開催のご挨拶

講演者の登壇内容は、下部の「主催社イベントはこちら」からご覧ください。

AIアバターと未来社会

本講演では，講演者がこれまで開発してきたアバターの技術について紹介すると共に，ムーンショット型研究開発事業において，講演者が取り組むアバターの研究開発と特に医療に関する実証実験について紹介する。 アバターとは、操作者の指示に従って操作者の代わりに活動するロボットやCGキャラクターである。またAIの機能を組み込めば、操作者は意図を伝えるだけで、アバターがその意図に従って半自律的に活動できるようにすることも可能になる。このようなアバターは、近い将来日本が直面する深刻な労働者不足の問題を解決するために、非常に重要な技術となる。 また、 2025年に開催された大阪・関西万博において、講演者がテーマ事業プロデューサーとして建設したパビリオン「いのちの未来」では、50年後の未来社会を表現した。そこでも多数のロボットやCGキャラクターのアバターが運営に用いられている。本講演では、このパビリオンでのアバター利用の様子も紹介する。

AIと創る「止まらない」開発組織〜仕組み化への挑戦〜

生成AIエージェントを開発現場に導入したところ、かえって開発が止まってしまう——大阪ガスDX企画部が直面したのは、AIの精度でも人手不足でもなく「属人性」という構造課題でした。設計思想の不統一、テスト運用のばらつき、運用時のコンテキスト分散。これらをドメイン駆動設計に基づく設計標準や、CI/CDでの品質チェック、AIが読めるログ基盤といった「仕組み」で一つずつ立て直している取り組みの現在地をご紹介します。

クラウドデータプラットフォームで実現するAI Readyなデータ基盤

AIの活用が加速する中、その価値を最大化するためには、データ基盤の整備が不可欠です。本セッションでは、クラウドデータプラットフォームを活用したAI Readyなデータ基盤のアーキテクチャを解説します。非構造化データと構造化データの組合せ、ベクトルデータを用いたRAG、LLMOpsによるAIライフサイクル管理までを含め、AI時代に求められるデータ基盤の設計・実践ポイントについて構築事例を交えてご紹介します。

AIエージェント組織の立ち上げ・運用の実践〜AI最新トレンドと企業におけるAXリーダーシップのポイントとは

生成AIは「聞くAI」から「任せるAI」へと変わりました。成果を分けるのは導入した製品ではなく、「どこまで仕事を渡せたか」です。本講演ではまず、単発の応答から業務を継続的に担うエージェントへ、そして複数エージェントの連携へというAIの最新トレンドを解説します。続いて、講演者自身が複数のAIエージェントに実務を委任して運用してきた実際を、成果と失敗の両面から共有します。また、AIエージェント時代にどのようにして企業内でリーダーシップをとっていくべきかについてお話しします。

厨房の司令塔をAIに―属人化から脱却する飲食店DX

セルフオーダーや配膳ロボットでホールのDXが進む一方、厨房の調理指示は今も熟練者の経験と勘に依存しています。本講演では、オージス総研の数理最適化AIを活用し、注文・調理時間・厨房設備・同時提供などの制約から最適な調理順をリアルタイムに算出する「まかせてAIデシャップ」を紹介。導入事例をもとに、提供時間の安定化、同盆・同卓の実現、人材の早期戦力化など、属人的な厨房をDXしたプロセスと効果を解説します。

SaaS開発を加速する共通基盤 Smoother-ServicePlatform® のご紹介

SaaS開発では本来差別化すべきドメイン機能の開発に集中したい一方で、基盤となる顧客・テナント管理、認証・認可、契約・決済といった機能の開発に多くの工数が割かれます。オージス総研では、こららの基盤機能を提供する「Smoother」を開発し、各アプリケーションがビジネス価値のある機能の開発に専念できるようにしました。本セッションではSmootherの特徴やSaaS開発にどのように活用できるかについてお話しします。

変わる電力市場とリスク管理の重要性

燃料・電力市場が落ち着いていた時代は終わりを迎えました。 再エネによる供給バランスの変化、原油/LNG価格の騰落、AIによる需要増などの影響で、電力・燃料市場価格はこれまでにない高ボラティリティな時代を迎えています。 まさにリスク管理なしに収益向上は臨めない時代といえます。なぜ今一層リスク管理が重要になのか、リスク管理をどのように活用すべきかについて我々の知見をご紹介します。

AI時代におけるインフラ維持管理DXの方向性

インフラの老朽化、労働力不足の進行という社会的環境がますます厳しくなる中、NEXCO東日本クループでは、技術者の知見とデジタル技術が融合した維持管理体制や業務基盤などを高度化するSMH(Smart Maintenance Highway)プロジェクトを推進している。このプロジェクトの実例から得られた教訓を踏まえつつ、生成AIやAIエージェント、フィジカルAIなど本格的なAI時代を迎えるインフラ維持管理DXの主要論点について考察する。特に、AI活用の成否を左右するデータマネジメントの重要性及びAIとの協働が前提となる若手技術者育成のあり方、ITベンターへの過度な依存度低減戦略などを含め、今後のインフラ維持管理DXの全体アーキテクチャを展望する。

なぜ設計は共有できないのか？～暗黙知の形式知化と早期検証で実現するMBSEの仕組み作り～

なぜ設計は「共有できない」のか。属人化や手戻りが課題となっている開発現場に対し、本講演では「設計を説明できる状態」の実現に向けたMBSEの取り組みを紹介する。 暗黙知の形式知化やモデルを共通言語とした試行錯誤に加え、SysMLによるモデル化を軸に設計情報の整理・共有の工夫を解説。さらにシミュレーション連携や人を含めた取り組みの観点から、実プロジェクトのリアルな学びとヒントを提示する。

Feature-Based Product Line Engineering（機能ベースPLE）アプローチの紹介～MBSE的アーキテクチャ管理～

PLE（Product Line Engineering）は製品系列全体での共通部や可変部を構造情報として体系的に管理し、多品種派生開発を効率化する手法として知られています。PLEにおけるシステムレベルでの機能ベースPLEアプローチとPLE導入で押さえておくべきポイントを紹介します。

“丸投げしないDX” 機械メーカーが挑むIoT開発と「手の内化」

創業58年のポンプメーカーである当社で、顧客課題（人手不足・予知保全・品質向上）を解決するツールとしてIoTシステムの開発に取り組んできた。顧客課題やニーズの変化に応じて持続的に成長させていくため、非IT企業がどのようにして開発・運用を「手の内化」したか？ 変化に強い基盤設計、顧客の声に基づく機能開発からパートナー共創、人材育成まで、当社が日々の開発・運用から得たリアルな経験やノウハウをお伝えします。

UBEグループでのDX(デジタル技術活用によるビジネス変革)

UBEグループでは2022年にDX推進室を設立、現在10からなる領域のそれぞれにオーナーとして役員を配し、ビジネス部門からの兼務者とIT部門の専任者からなる混成プロジェクトにて推進しています。推進にあたっては、各領域毎に目標を設定し、デジタル技術を梃としたビジネス(プロセス/スタイル/モデル&マインド)変革を進めています。本講演では活動の概要と具体的な施策の例を共有させて頂きます。

総合金融サービスの提供をめざす、共通基盤構築への挑戦

セブン銀行グループでは、新たなクレジットカードの開発を契機に、将来の金融サービス拡張を見据えた共通基盤「FinBase」を構築した。本講演では、スマホアプリ・BFF・共通基盤での役割分担、モジュラーモノリスによる拡張性確保や再利用性向上を実現する、次世代金融システムのアーキテクチャ設計を紹介する。また、アプリ内製化による迅速な改善サイクルを実践する、UX向上のための開発態勢についても解説する。

MUITにおけるAI駆動開発-取り組みと実践事例-

本講演では、MUITにおけるAI駆動開発の取り組みについて、まず全体像や考え方、推進の方向性をご紹介します。そのうえで、実際の案件にAI駆動開発を適用した事例をもとに、導入時に検討が必要となったポイントや直面した課題、現場で試行錯誤しながら工夫した点を具体的にお伝えします。AI駆動開発を実践する際のリアルな知見を共有します。

損害保険の原点から未来へ～本邦初の海上保険AI自動査定への挑戦～

海上保険は、損害保険の原点ともいわれる歴史ある分野です。一方で、保険金査定においては多言語の貿易書類や非定型資料の確認に時間を要し、迅速化が課題となっていました。本講演では、AI-OCR、AIエージェントとプログラミングを組み合わせて、査定資料の読解から事実認定、有無責判断、支払額算定までを自動化した海上保険AI自動査定ツールの開発についてご紹介します。開発で得られた「保険会社とAIの付き合い方」に関する知見についてもお伝えします。

AIエージェントは企業固有の意思決定を担えるか～試行錯誤からつかんだ業務適用のコツ～

AIエージェントへの期待が高まる一方、企業固有のルール、経験や暗黙知に支えられた業務への適用は容易ではありません。 本講演では、AI TextSiftaとBiz-AIナビを組み合わせた外航貨物保険査定業務の変革事例をもとに、 人手による業務の勘所をAIエージェントでどう代替するのか、その考え方と実践のポイントをご説明します。 業務へのAI適用を検討している方はもちろん、生成AI活用のリアルな事例を知りたい方もぜひご視聴ください。

AIエージェントは企業固有の意思決定を担えるか～試行錯誤からつかんだ業務適用のコツ～

AIエージェントへの期待が高まる一方、企業固有のルール、経験や暗黙知に支えられた業務への適用は容易ではありません。 本講演では、AI TextSiftaとBiz-AIナビを組み合わせた外航貨物保険査定業務の変革事例をもとに、 人手による業務の勘所をAIエージェントでどう代替するのか、その考え方と実践のポイントをご説明します。 業務へのAI適用を検討している方はもちろん、生成AI活用のリアルな事例を知りたい方もぜひご視聴ください。