TECH+ セミナー AI活用 2026 Nov. AI導入の“成果の正解”はどこにあるのか?実例から導く意思決定の判断基準の講演情報

ビジネスイベント

TECH+ セミナー AI活用 2026 Nov. AI導入の“成果の正解”はどこにあるのか?実例から導く意思決定の判断基準

イベント情報

開催日時
2026/11/25 (水) 13:00 〜 18:00
会場
オンライン開催
料金
無料(オンライン開催)

※ ビズスタはビジネスイベント・ビジネスセミナーの紹介メディアです。
※ 内容は変更となる場合があります。最新情報は主催社サイトを必ずご確認ください。
※ 掲載停止のご依頼はこちらまでご連絡ください。info@biz-study.com

イベント概要

AIは「とりあえず使う」ほど、成果が曖昧になる。
その曖昧さこそが、導入と成果の間にあるギャップの正体です。
生成AIの急速な普及により、日本企業におけるAI導入は着実に進展しています。(※1)明確な要件定義や検証プロセスを経なくても一定のアウトプットが得られる特性を持つため、PoCを経ずに活用が進むケースも少なくありません。その結果、評価指標や目的が曖昧なまま運用される傾向も見られます。
本フォーラムでは、こうした課題意識を踏まえ、実践的なAI活用事例をもとに、成功と失敗の要因を多角的に紐解きます。その上で、「なぜその判断が成功したのか」「なぜ定着しなかったのか」を構造的に整理し、AI導入における意思決定の指針と、現場に定着させるための実装プロセスを考察。単なる事例紹介にとどまらず、再現可能な判断と設計の型を探ります。
AI導入における「意思決定インフラ」として、学びの場を超え、実例を通じて"成果を生む判断基準"を獲得するための場を目指します。
(※1) 総務省 情報白書 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd112220.html
本セミナーで得られる視点
意思決定指針(経営・DX責任者向け)
「AIをやるべきか」ではなく、どう判断すれば成果につながるのか
AI投資が成果につながらない構造
評価不能問題と意思決定リスク
投資領域・撤退領域の見極め
KPI設計と投資判断
実装プロセス(DX推進・情シス向け)
「AIを導入する」から、「業務として定着させる」へ
活用ユースケースと適用領域
定着する業務設計のポイント
全社展開までのロードマップ
効果測定と改善の進め方

講演者の経歴(前職・大学・過去の講演情報など)

保科学世

AIエージェント時代における経営判断と企業変革

生成AIやAIエージェントの進化により、企業の意思決定や業務プロセスは大きな変革期を迎えています。本講演では、アクセンチュアのAI and DataリードとAIセンター長を務める保科氏が豊富な支援実績をもとに、AI投資を成果へと結び付けるための考え方や実践ポイントを解説します。AI活用に成功する企業とそうでない企業の違いとは― 組織への定着に必要な要件、さらにはAIが経営のパートナーとなる時代に求められる新たな経営のあり方についてご紹介します。

AI(人工知能) DX(デジタルトランスフォーメーション) 企業変革(CX)
保科学世 | アクセンチュア | 常務執行役員 Lead – AI and Data, Japan AIセンター長

慶應義塾大学大学院理工学研究科博士課程修了。アクセンチュアのAI and Dataのリードとしてデータドリブン経営改革やAIを活用した全社変革を実現。先進R&D拠点「アクセンチュア・アドバンスト・ AIセンター」の所長としてAccenture AI Hub PlatformやAccenture AI Powered Servicesなど各種開発をリードし、「アクセンチュア・イノベーション・ハブ東京」の統括として企業の新規サービス開発も支援。『AI未来シナリオ2030』(日経BP)など著書多数。

川田容志

AIは“個人最適”から“組織最適”へ ~エージェント型AI時代の業務基盤アーキテクチャとデータ戦略~

AIによるイノベーションが加速する中、エージェント型AIや生成AIを「ビジネス価値」へ直結させるには、「AIの実行主体が人からエージェント」へ移行し、AIを「個人利用(ツール)から組織の業務基盤」へ移行させることが必要不可欠です。しかし、現場では局所的な活用に留まるケースが多く見られ、「個人の生産性向上ではなく組織の生産性向上」には距離があります。本セッションでは、その土台となる「AIのためのデータ準備」と「データ統合」を担うデータ連携の最適解を実事例とともに解説します。 さらに、「AIの乱立(スプロール)防止とガバナンス(モデル・コスト・プロセス)の重要性」に焦点を当て、企業に不可欠な「AIのガバナンス」の実践的アプローチを深掘りします。

AI(人工知能) DX(デジタルトランスフォーメーション)
川田容志 | 株式会社セゾンテクノロジー | マーケティング部 部長

セゾン情報システムズ入社後、パートナービジネス担当を経て、2016年からIoT事業開発を担当。製品企画からビジネスディベロップメント、お客様のIoTプロジェクトの支援を実施。現在はマーケティングを担当。IoT事業開発担当時代のお客様のデータ利活用プロジェクトの目的から伴走した様々な経験を元に、企業のデータ連携、データ活用の支援している。

野田亮

AIの可能性を成果にかえる 「導入したのに変わらない」を超えるAIアダプション戦略

多くの企業がAIに多額の投資を行っている一方、実際にAIを活用して業務を大きく変革できている従業員は全体のわずか8%にとどまっています。この「AIへの期待」と「実際に生み出されているビジネス価値」の間にある大きなギャップは、AIそのものの性能の問題ではなく、現場でAIを使いこなすための定着化(アダプション)が十分に進んでいないことに起因します。本講演では、AIアダプションを阻む4つの要因と、それを打破するためのアダプション戦略、そして戦略を実装するソリューションを、実際の業務シーンのデモを交えてご紹介します。

AI(人工知能) DX(デジタルトランスフォーメーション) 組織づくり・エンゲージメント
野田亮 | WalkMe株式会社 | 代表取締役

1999年よりコンサルティングファームにてキャリアを開始し、複数の業務アプリケーションプロジェクトに従事。2003年にSAPジャパン株式会社へ入社後、20年以上にわたり社内ITから顧客向けプロジェクト、金融業界向けコンサルティング部門の立ち上げ、グローバルアカウントマネジメントなど幅広い領域でリーダーシップを発揮。マネージング・パートナーとして国内大手ICT企業のDX促進と戦略的パートナーシップ強化に大きく貢献した。

小黒優樹

CHINTAI が挑む、AI だからこそスケールする事業づくり

一人ひとりの希望に寄り添うサービスには大きな価値がある一方、 人による対応だけでは、利用拡大に伴って人員やコストも増え、事業として広げることが難しくなります。 CHINTAIエージェントは、人による接客、ルールベースの自動化を経て、 AIで「顧客を理解し、寄り添って提案する価値」を再現することに挑んできました。 本講演では、顧客理解を深める体験設計、規制を守るための体制、リリース後の継続的な評価・改善、そしてAIを中心としたサービス運営を通した学びを紹介します。

AI(人工知能) 新規事業 顧客体験(CX)
小黒優樹 | 株式会社 CHINTAI | イノベーショングループ マネジャー

株式会社 CHINTAI にて、新規事業を中心としたプロダクトマネジメントに従事。 起業および大手携帯通信会社での経験を生かし、事業とプロダクトの両面からサービス開発を推進している。 2024 年からはイノベーショングループにて、CHINTAI エージェントへの AI 導入を統括。業務効率化にとどまらず、AI だからこそ実現できる新たな顧客体験と事業づくりに取り組む。

石井絃貴

AIを導入するだけの会社と、使いこなす会社の違いとは? アドヴィックス社事例に学ぶ、全社定着を実現する生成AI活用戦略

生成AIの導入企業は増加していますが、多くの企業が「利用率向上」「全社展開」「効果測定」という壁に直面しています。本セミナーでは、AI活用が定着しない要因を整理し、株式会社アドヴィックスが実践した生成AI CoE活動、役員向けハンズオン、ユーザー教育、活用ガイド整備などの取り組みをご紹介します。AIを業務に定着させるために必要な推進体制や施策、さらに1人当たり月間約4時間の業務効率化につながったポイントなど、具体的な事例を交えながら解説します。

AI(人工知能) DX(デジタルトランスフォーメーション) マネジメント・人材育成
石井絃貴 | 株式会社シーイーシー | 営業本部 エンタープライズ営業部

AI・Microsoft領域を中心に、お客様と共に考え、AIを活用した変革を支援。 導入から定着まで伴走し、お客様の成果創出につなげるコンサルティング型の提案が強みです。

山野京亮

シャボン玉石けんのものづくり経験を組織の資産へ 〜AIを活用した技能継承と暗黙知の可視化〜

受け継がれてきた技術や品質への判断は、その多くが「熟練者の経験や感覚」に支えられています。「暗黙知」をいかに組織として継承していくかは、あらゆる企業に共通する喫緊の課題です。 本講演では、シャボン玉石けんにおけるDX推進の取り組みを通じ、職人技のデータ化、およびAIを活用した技能継承への挑戦についてご紹介します。

AI(人工知能) DX(デジタルトランスフォーメーション) ものづくり
山野京亮 | シャボン玉石けん株式会社 | 工場管理課スマートファクトリー推進課 課長

元釜炊き職人として現場の第一線を経験し、その後は品質管理や環境管理業務にも従事。現在は社内デジタル化のリーダーとして、外部パートナーとの連携と社内IT技術の高度化を推進。

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