Macnica Data・AI Forum 2024秋（MDAF2024秋）セッション

基調講演・AI TRISM/AIセキュリティ・生成AI

データ及び生成AIの利用に関する法的問題点

データの法的性質、データ利用許諾契約の法的性質という基本的な内容から、データに関する契約について設けるべき条項や注意点、失敗しがちな点などについてを説明を行う。また、生成AIに関する出願を既に数十件行い、生成AIを用いたサービスの利用規約や、生成AIの利用に関する内部ルールの策定を多く行っている経験に基づき、企業として、生成AIあるいは生成AIを用いたサービスを利用する際の注意点や、法的な問題点についてわかりやすく説明を行う。

iCraft法律事務所弁護士・弁理士
内田誠氏

AI、IT関連における知財戦略構築、個人情報及びデータビジネスの法務戦略構築等を専門とする。経済産業省「AI・データ契約ガイドライン検討会」作業部会委員。週刊東洋経済が実施した弁護士ランキングの知的財産部門で二度選出。

基調講演・テクニカルセッション・生成AI

進化していくAI技術と企業での「人間中心のアプローチ」

近年のAIの躍進には目を見張るものがあります。特に一連の生成AIの登場と短期間での進化は、連日世界中を驚かせています。本講演では、鍵を握る技術群（「世界モデル」「確率的プログラミング」）について触れつつ、AI技術の動向を述べます。
そして、企業でのAI活用の段階について、注目を集めつつある「人間中心のAI」（Human Centered AI)という考え方を参照しながら、今後の方向性も解説します。

株式会社博報堂ＤＹホールディングス
執行役員
CAIO（Chief AI Officer）/ Human Centerd AI Institute 代表
森正弥氏

コンサルティング会社、インターネット企業を経て、プロフェッショナルファームにてDX領域での企業支援に従事。東北大学特任教授、東京大学協創プラットフォーム開発顧問、日本ディープラーニング協会顧問。

基調講演

生成AI活用 2.0

～プロンプトエンジニアリングからその先へ～

生成AIの導入から約1年半。企業はアイデア創出や翻訳・要約などで一定の成果を上げつつも、「次のステップ」への課題を感じています。果たして、生成AIをより高度に活用するためには、どのような変革が必要なのでしょうか？
本セッションでは「生成AI活用 2.0 〜プロンプトエンジニアリングからその先へ〜」と題して、生成AI活用に先んじて取り組んできた方々を迎えて、RAG（検索拡張生成）による社内データ活用や、生成AIの業務プロセスへの組み込みについて議論します。次世代のAI活用に向けた具体的な道筋を一緒に考えましょう。

ロート製薬株式会社
執行役員CIO兼IT/AI推進室長
板橋祐一氏

1985年化学系エンジニアとして富士フイルム入社。R&Dにてマイクロカプセルを使った画期的デジタルカラープリント技術を開発。事業化のためR&Dからイメージング事業部に移り、写真のデジタル化に伴う本業喪失の危機の中でデジカメやデジタルプリントシステムの商品化・マーケティングを経て事業変革に取り組み、チェキ事業の再生もけん引。その後デジタルマーケティング室長やICT戦略室としてデジタルを活用した同社の経営変革に貢献。 2021年ロート製薬入社、執行役員CIO兼IT/AI推進室長として同社のデジタル変革とAI活用を推進。

株式会社digil
代表取締役社長
田口慶二氏

大手通信会社、外資系情報セキュリティ会社、大手小売会社、不動産グループ会社にて戦略的IT/DX施策を牽引。現在は企業変革、DX推進、内製化組織構築などを中心に挑戦し続ける会社に向けた支援コンサルティングに従事。

株式会社インプレス
編集主幹 IT Leadersプロデューサー
田口潤氏

株式会社マクニカ
データ＆アプリケーション事業部事業部長代理
大西功祐

生成AI・データ管理/データ基盤・事例講演

生成AIで実現する年間140万時間の工数削減への挑戦

日本光電工業株式会社様（以下、日本光電工業様）では、全社的な収益改革の一環として、生成AIの活用により「年間140万時間の工数削減」　を目指すことになりました。本講演では同社における効果的な生成AIの導入・活用に向け、多種多様な社内データをどのように取り扱うか・利用者への定着化を図るか等、生成AI利用で誰もが工数削減できる環境を目指す経営戦略統括部の軌跡をご紹介します。

日本光電工業株式会社
経営戦略統括部経営戦略部
生成AI開発推進課リーダ
奥村祐太氏

2010年医療機器製造メーカ、日本光電工業株式会社に入社。11年間電気技術者としてホルタ心電計を開発。その後全社対象にTOCをベースとしたプロセス改善に従事。2023年から全社的な生成AI活用をリーダとして推進。

日本光電工業株式会社
荻野記念研究所 AI技術開発担当 / 経営戦略統括部経営戦略部生成AI開発推進課エキスパート
松沢航氏

1997年日本光電工業入社。研究所にて生体信号処理や医療向けAI開発に従事。2023年より社内業務の効率向上のための生成AIシステムの開発に従事。
2026年度までに年間140万時間の工数削減を目指す。

株式会社マクニカ
データ＆アプリケーション事業部
データ・ＡＩプラットフォームビジネス部第１課
山本ありさ

生成AI・最新動向・テクニカルセッション

海外最新技術から見る“社内データを活用した生成AIアプリケーション実現への道”

社内データを活用した生成AIアプリケーションの実現は、多くの企業にとって魅力的ですが、その道のりは決して平坦ではありません。Fine TuningやRLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)の重要性が指摘される中、近年ではRAG(Retrieval-Augmented Generation)だけでは精度に限界があり、Knowledge Graphと組み合わせての活用が注目されています。
このセミナーでは、海外の最先端情報を元に、社内データを活用した生成AIアプリケーションの作成手法を振り返り、共通する課題とその解決策として登場したテクノロジーを紹介します。
エンタープライズ環境におけるAI導入の為の最新の技術動向を把握する機会に活用いただければと思います。

Macnica Networks USA
Vice President 主幹
王原聖雄

データ管理/データ基盤

顧客体験向上でビジネスを加速化！
DX支援のスペシャリストが語る課題「分断された顧客データ」と解決策

現代、Webサービスを中心とした生活になり、ユーザーが求める期待値も上がってきています。そのため多くの企業がビジネスを成長させるためのカギとして「顧客体験向上」を目指し、顧客データの活用やサービスの改善に注力しています。本セッションでは、フレクトの大橋様をお迎えし、顧客体験向上に取り組んだ企業の事例、そしてその事例を通じて感じたベストプラクティスについて解説頂きます。実際に企業が直面している課題「分断された顧客データ」とは何なのか。ビジネス価値を向上させるヒントが詰まったセッションです。是非この機会にご参加下さい。

株式会社フレクト
取締役COO クラウドインテグレーション事業部
事業部長
大橋正興氏

株式会社マクニカ
データ＆アプリケーション事業部
瀬下大地

株式会社マクニカ
セキュリティ第３事業部
池田将司

事例講演・最新動向・データ管理/データ基盤

2025年の崖まであと1年！

－IT大国インドの力で進める日本のDX－

2018年に経済産業省から発表された「DXレポート」の中で初めて使用された「2025年の崖」という言葉。みなさん準備は整いましたか？
本セッションでは、今やIT大国となったインドのテクノロジー会社Celebal Technologies社とともに、Global基準でみたときの日本のDXの現状、データテクノロジー、Global事例について議論していきます。

セレバルテクノロジー株式会社
シニアセールスマネージャー
井上吉朗氏

セレバルテクノロジー株式会社
アソシエイトコンサルタントセールス
川越紫乃氏

株式会社マクニカ
データ＆アプリケーション事業部
データ・ＡＩプラットフォームビジネス部部長
大滝聡

データ管理/データ基盤

VUCA時代を生き抜く、2030年を見据えたSCMの構築・高度化に必要な3つのポイント

グローバルでの激しい変化で先行きの見通せないこの時代では、製造業を中心としたサプライチェーンマネジメント（SCM）の構築や高度化は重要な施策と言えます。
本セッションでは、テクノロジーを活用したコンサルティングを提供するマクニカとデータ活用のパイオニアであるブレインパッドの両社だからこそお伝えできるこれからの時代を見据えたSCM構築・高度化ポイントを３つのマネジメントの視点からお話します。
①不確実性を捉え機動性のあるデータマネジメント
②グローバルでのリスクマネジメント
③サスティナブル経営に向けたナレッジマネジメント
特に今後SCMの構築や高度化を推進される方々に有益な内容となっておりますのでどうぞお楽しみください。

株式会社ブレインパッド
アナリティクスコンサルティングユニット
シニアマネジャー
岡崎祥太氏

株式会社ブレインパッド
セールス&マーケティングユニット
エンタープライズセールスリード
早川遼氏

株式会社ブレインパッド
セールス&マーケティングユニット
アライアンスリード
粟井優介氏

株式会社マクニカ
DXコンサルティング統括部
統括部長
宮城教和

株式会社マクニカ
DXコンサルティング統括部
新事業創発コンサルティング室室長補佐
吉田良輔

AI TRISM/AIセキュリティ・生成AI・テクニカルセッション

生成AI活用の成功戦略

～リスクを制するマネジメント術～

昨今注目されているAI TRiSMという言葉はご存じでしょうか。
AI TRiSMとは、信頼（Trust）、リスク（Risk）、セキュリティ管理（Security Management）の頭文字をとった略称で、AIのリスクに対応し、AIの信頼性を高めるための取り組みです。
AIの導入が進むにつれ、AIモデルへの悪意のある攻撃や意図せぬ情報漏洩など、さまざまなリスクが顕在化しており、AIのセキュリティと信頼性をいかに確保するかが大きな課題となっています。
当セミナーでは、AIモデルや学習データに含まれるリスクを具体的に紹介し、データプライバシーの保護やAIモデルの信頼性の向上に向けた最新の対策や手法について詳しく解説いたします。
安心して生成AIを活用するための最先端の技術を学び、ビジネスの競争力を高めるためのこの機会に、ぜひご参加ください。

株式会社マクニカ
データ＆アプリケーション事業部データ・AIプラットフォームビジネス部第２課
柿沼大智

生成AI・事例講演・テクニカルセッション・データ管理/データ基盤

陥りがちな「失敗パターン」から学ぶ生成AI社内導入のコツ

～LLMによるテクニカルサポート変革への道～

「業務の効率化に生成AIの技術を活かしていきたい」
こうしたニーズは近年の生成AIの急速な発展を背景に、益々高まりを見せています。しかし、実業務への生成AIの導入・実装のためにはシステム観点、業務適用観点においていくつかのハードルが存在します。本講演では、取り扱い製品の顧客問合せ窓口を担当する部署でのLLM活用事例を基に、陥りがちな失敗パターンと解決策を交えて、生成AI活用のヒントをご提供します。

株式会社マクニカ
ネットワークスカンパニーデータ＆アプリケーション事業部第1技術部第1課
杉本恭一

生成AI・テクニカルセッション・データ管理/データ基盤

生成AI時代のデータ構造化

～マルチモーダルLLM活用による画像＆テキスト抽出実践～

近年非常に急速な進歩を遂げている生成AI活用先の1つとして、画像およびテキストといった非構造化データからの構造化データ抽出があります。本セッションでは、マルチモーダルLLMを活用したファッション商品画像からの情報抽出の実装を具体例紹介を中心に、人力での構造化データ作成における効率性や属人性の問題解決の進め方を説明します。

株式会社マクニカ
ＡＩソリューション企画室主席
井ケ田一貴

生成AI・テクニカルセッション

クラウドでは難しい社外秘データの活用に向けた生成AI

～NVIDIAを例にローカルLLMについて考える～

世界中に衝撃を与えたChatGPTの登場から約2年。技術トレンドの中心は生成AIであり、様々な企業様で生成AIの活用が検討されています。
一方で、クラウドサービスではデータ保護の観点から個人情報や機密情報等の貴重なデータを活用することができず、思うように生成AIの活用が進まないといったケースも見受けられます。
本セッションでは、生成AIの活用状況、生成AI活用の課題点に触れながら、NVIDIAのSDKを活用し、オンプレミス環境にローカルLLMを構築する際のポイントについてお話しします。

株式会社マクニカ
クラビスカンパニー第一技術統括部技術第4部第1課
川辺空雅

生成AI・事例講演

生成AIによる業務プロセス変革の最前線

～定着への鍵はユーザーとの共創の仕組み作りにある！～

生成AIは業務プロセスの効率化と変革を実現する強力なツールですが、その導入には多くのハードルがあります。本セッションでは、ユーザーが抱える生成AI活用における抵抗感、社内データ活用の課題など、導入が進まない原因や課題を明らかにしながら、生成AIを業務に活用するための具体的な手法を説明します。生成AIのポテンシャルを最大限に引き出し、効果的な活用方法を提案して業務活用を推進に向けたポイントを説明します。

株式会社マクニカ
新事業本部インキュベーション室室長
林雅幸

データ管理/データ基盤

鍵は「エッジ」にあり！これからのデータ活用に必要な「収集」と「分析」

データが様々な場所に存在しており、かつその量も多い現代において、以下の様な課題を持たれているお客様は多いのではないでしょうか。
「ビジネスに活用するために必要なデータの収集ができていない」「ノイズとなるデータが多く、上手くデータ分析ができていない」
「エッジ」が、これらの課題に対する解決の鍵となります。エッジとは、データソースに近い場所のことを指しております。今後、より多くの種類のデータをエッジから「収集」し、エッジ側でデータの「分析」を行うことが重要となっております。
本セッションでは、現代のデータ活用に関わる課題をどのようにして「エッジ」にて解決するのか、具体的なユースケース・解決手段を交えながら解説いたします。

株式会社マクニカ
データ＆アプリケーション事業部第１技術部第２課
課長代理
川村智貴

セッション一覧

お問い合わせ