林達 氏の講演情報

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組織知で新規事業をデプロイする時代へ

生成AIの進化により、事業開発の前提は大きく変わりました。情報収集・調査・アイデア創出は、AIによって、誰もがそれらしいアイデアを大量に出せるようになった一方で、企業間の差は「何を思いつくか」ではなく、「何を選び、どこに賭け、どれだけ速く事業化できるか」に移りつつあり、その変化に大胆に対応できる企業こそが、新たな競争優位を生み出していきます。本講演では、AI時代の事業開発のボトルネックと成功条件を整理し、AI BPRとAI資本経営によって新規事業創出力を高める実践アプローチを、事例とともに解説します。

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DXの鍵を握る”社内データ”の活かし方 〜RAGの実用化をもっと簡単・素早く・高精度に〜

生成AIやRAGの活用が進む中、期待通りの成果や精度が出ないという課題を抱える企業も多いでしょう。精度向上に大きな影響を与えるとされるのは「インプットデータの質」です。一方、増え続ける社内データを継続的に反映させ、検証を続けていくことは容易ではありません。本講演では、独自のマルチモーダルLLMを活用し、社内データの構造化から検証までを自動化する方法を、事例を交えてご紹介いたします。

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あらゆる情報をRAG-Readyに 社内データ活用を進める”構造化技術”

汎用型生成AIが普及した今、各企業にフィットする特化型生成AIに焦点が移っています。その実現に向けてキーとなる技術が『RAG』です。一方、社内の多くのデータは構造化されておらず、RAGの精度向上に課題を抱える方も多いでしょう。本講演では、ストックマーク独自のマルチモーダルLLMを活用し、自社業務に最適化されたRAG環境の構築に向けて、先進企業はどのように取り組みを進めているのか、事例を交えてご紹介いたします。

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天下分け目のAI覇権、日本の勝ち筋とは ～どうすべき？日本のAI規制～

研究開発と利活用の両面で「世界一のAI強国」となるべく、リスク管理や経済安全保障などの観点から日本のAIに関する規制の在り方や促進策について議論します。

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生成AIの真価を引き出すデータマネジメントとは？ ～パナソニックの事例を限定公開～

今後、生成AI活用の真価を引き出す鍵となるのは、インプットする「データの構造化」と業務対象に応じた「AIの使い分け」です。パナソニック様は、現在自社データを活用した企業特化型LLMの開発を進めており、弊社がそのサポートを行っています。本講演では、パナソニック様の事例を交えながら、生成AI×社内情報活用の最新情報を弊社からご紹介します。

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“ニーズ志向型”研究開発組織へ 情報を起点に研究者の視野を広げる「情報収集DX」とは

“ものづくり”の現場ではDX化が進む一方、「顧客」を意識した“ニーズ志向型”の開発や、競争優位を生む「技術力強化」は依然として課題となています。研究者の視野を広げ、シーズ思考からの脱却と技術的な知識の拡充が必要不可欠です。本講演では、最先端AIを活用し、論文・特許・ニュースなどの研究開発に必要な情報を届け、研究者の「気づき」を促すAseriesの活用で、どのように研究開発業務が変わるのかをお伝えします。

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不確実性に打ち克つ事業を創る ～“リサーチDX”で情報から事業機会を見出す〜

不確実な世界の中、ビジネス環境はこの数年で一変しています。DXが進む一方、外部環境の変化への対応はテクノロジーの恩恵を受けておらず、旧態依然としています。最先端のAI技術を活用した“リサーチDX”で膨大な情報の中から兆しを捉え、自社の価値を高め、不確実性に打ち克つ事業を創るための手法についてお話しします。

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製造業が始めるべき、新しい顧客価値を創るためのリサーチDX

「会社が成長を続けていくために競合や顧客の動きを読んで先回りすることが必要だ」 その言葉に同意する方は多いのではないでしょうか。しかし市場の境界線が曖昧になり、新たなプレイヤーの参入障壁も下がる中、その難易度は格段に上がっているのが現状です。製造プロセスのDXが本格化する一方で、多くの企業でアナログのまま手つかずの状態になってしまっている「情報収集」そして「戦略構想」の領域。本セッションでは、これからの製造業が新しい顧客提供価値を創り上げていくための”リサーチDX”のポイントを、お客様事例を交えてご説明いたします。

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技術起点で“イノベーション”を生み出す 自然言語処理AIが変える、研究開発部門の事業構想力

技術革新の加速と顧客ニーズの多様化により、製品ライフサイクルが短期化する中で、ものづくり産業は転換期を迎えています。これまでは価値づくりの起点であった研究開発においても影響は色濃く、事業貢献が強く求められています。製造業DXの先にある、"イノベーション"の創出に向けて、どのように新たな価値を構想するべきなのか。自然言語処理AIを活用して技術シーズと顧客ニーズを繋ぎ、事業を構想する手法をお伝えいたします。

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技術起点で”イノベーション”を生み出す 自然言語処理AIが変える、研究開発部門の事業構想力

技術革新の加速と顧客ニーズの多様化により、製品ライフサイクルが短期化する中で、ものづくり産業は転換期を迎えています。これまでは価値づくりの起点であった研究開発においてもその影響は色濃く、事業への貢献が強く求められています。製造業DXの先にある、”イノベーション”の創出に向けて、どのように新たな価値を構想して行くべきなのか？自然言語処理AIを活用して技術シーズと顧客ニーズを繋ぎ、事業を構想する手法をお伝えいたします。