Macnica Data・AI Forum 2024秋
データセントリックなアプローチで生成AI時代を勝ち抜く
生成AIの力で、企業の未来は今まさに大きく変わろうとしています。その鍵を握るのは、データの力です。
マクニカでは、生成AI・機械学習の活用に加えて、データを中心にしたアプローチ、
特にデータの質を高めることが今後、価値創造の鍵になっていくと考えています。
本イベントでは、データ基盤、LLM、AI TRiSMをテーマに、技術情報やユースケースを紹介し、
日本企業がデータセントリックなAI活用を推進するためのコンテンツをご用意しています。
セッション
データ及び生成AIの利用に関する
法的問題点
内田 誠 氏
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。
進化していくAI技術と企業での
「人間中心のアプローチ」
森 正弥 氏
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。
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～
板橋 祐一 氏（最左）
株式会社digil
田口 慶二 氏（左）
株式会社インプレス
田口 潤 氏（右）
株式会社マクニカ
大西 功祐（最右）
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
1984年、日経BP社入社。日経コンピュータ記者として企業情報システム分野の取材に携わる。日経AI編集長、日経ITプロフェッショナル編集長、日経コンピュータ編集長などを歴任。2008年、日経BP社を退社し、インプレスグループに移籍し、IT専門メディアIT Leadersを創刊。現在はインプレスにて編集主幹 兼 IT Leadersプロデューサーを務める。ほかにITスキル研究フォーラム理事長、日本データマネジメントコンソーシアム理事、ビジネスシステムイニシアティブ協会理事、IT教育事業者協会理事のほか、「DX銘柄」委員、姫路市ふるさと大使（兵庫県姫路市出身）など。
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 事業部長代理
大西 功祐
2005年新卒入社。ネットワークス データ＆アプリケーション事業部所属。入社以来一貫してソフトウェア製品を担当。データには2013年から、AIは2020年から携わり、現在は事業部長代理として、データ・AI領域での新製品やサービスの企画、市場展開など事業を推進。市場のニーズに合う最先端の商品を取り扱う海外のベンチャー企業の発掘や調査も行っている。
生成AIで実現する年間
140万時間の工数削減への挑戦
奥村 祐太 氏（左）
日本光電工業株式会社
松沢 航 氏（中）
株式会社マクニカ
山本 ありさ（右）
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
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
2021年マクニカ入社。製造業のお客様を中心に、データ＋AIの利活用を支えるデータ基盤の選定、導入、運用までのご提案・営業支援に従事。
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”
王原 聖雄
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 氏
エンジニアとしてキャリアを開始し、営業、プロダクトマネージャー、新規商材立ち上げと経験を重ね、現在シリコンバレーにてビジネスディベロップメントとして新規商材の発掘と立ち上げを実施。
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
大橋 正興 氏（左）
株式会社マクニカ
瀬下 大地（中）
株式会社マクニカ
池田 将司（右）
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
2004年ソニー・エリクソン・モバイルコミュニケーションズ入社、携帯電話のミドルウェア開発に従事。2007年フレクト入社。2009年より取締役。クラウドインテグレーション事業を統括し、その成長を牽引。
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
瀬下 大地
2021年からゼロトラスト関係に従事し、上流から運用までのサポートを担当。
SE経験を経て本年度Data分野に参画。現在はDatabricks専任のセールスエンジニアとして従事し、Data+AIが実現可能な基盤の浸透に邁進中。
株式会社マクニカ
ネットワークスカンパニー セキュリティ第３事業部
池田 将司
2020年2月マクニカ入社。セキュリティ製品のプロダクトセールスとしてスタート。現在はOkta Customer Identity Cloudのプロダクトマネージャーとして、ID領域にて活動中。
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－
井上 吉朗 氏（左）
セレバルテクノロジー株式会社
川越 紫乃 氏（中）
株式会社マクニカ
大滝 聡（右）
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
30年以上にわたり、ネットワーク、セキュリティ、ミドルウェア、クラウドの営業を担当。2023年7月よりセレバルテクノロジーに参画し、主にDatabricksを中心としたデータプラットフォームの環境構築支援およびDatabricksへのマイグレーションサービスの営業を担当。
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
インドの言語と文化を学び、デリーへ留学。大手日本企業での勤務を経て、2022年にCelebal Technologiesの日本法人立ち上げに参加。オフショア間とのコミュニケーション・関係構築において中心的役割を担う。本年5月にはDatabricksのウェビナーに登壇し、営業およびマーケティング分野での活動も広げています。
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データ・ＡＩプラットフォームビジネス部 部長
大滝 聡
2000年よりSIerでSEとしてネットワーク、モバイル活用、セキュリティの上流提案から運用までをサポート。2016年よりマクニカで標的型攻撃対策製品のSE、アカウントエンジニアチームをリード。現在はData•AI領域のプロダクトでお客様のデータ活用を支援。
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
岡崎 祥太 氏（最左）
株式会社ブレインパッド
早川 遼 氏（左）
株式会社ブレインパッド
粟井 優介 氏（中）
株式会社マクニカ
宮城 教和（右）
株式会社マクニカ
吉田 良輔（最右）
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
データサイエンティストとして予測や最適化の技術を用いて幅広い業種のPJを担当。直近ではサプライチェーンの最適化PJを中心に活動。
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
主に製造業、物流企業を中心としたアカウントユニットのセールスリードとして、幅広いデータ活用プロジェクトの創出、推進に参画。
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
専門商社を経験後、製造業向けIoT×AIスタートアップにてビジネス開発マネジャーとして事業を推進。その後、独立を経てブレインパッドに入社。現在は、パートナー企業との協業を通じた提供価値向上に従事。
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
デジタルな未来へと導くイニシアチブを推進すべく、DXコンサルティング部門を統括し、web3開発室長や落合陽一氏と大阪・関西万博コンテンツの継続利用を目指す(株)サスティナブルパビリオン2025の社外取締役も務める。
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
10年以上半導体事業を中心に日本の産業機械や電機メーカー様などの調達・開発支援を行い、その経験を活かし現在は製造業企業様のDX戦略の策定から実行まで支援しております。
生成AI活用の成功戦略
～リスクを制するマネジメント術～
柿沼 大智
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
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データ・AIプラットフォームビジネス部第２課
柿沼 大智
過去には、データ分析プラットフォーム製品を中心とした製品を対象にセールスエンジニア、サポートエンジニア、トレーニング講師を担当。現在は、AI・機械学習・データ活用の分野におけるセールス活動に従事。
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～
杉本 恭一
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 氏
2021年に株式会社マクニカへ入社。統合ログ管理プラットフォーム製品を対象にテクニカルサポート、顧客トレーニング等の業務を担当。現在はサポートチーム全体の取りまとめを行いながら生成AIを活用した対顧客、対社内向けのサポート業務改革活動も推し進めている。
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～
井ケ田 一貴
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
ネットワークスカンパニー AIビジネス部第２課 主席
井ケ田 一貴 氏
インドのIT都市バンガロールにて大規模言語モデル(LLM)等を活用したAI製品開発に従事。プロジェクト管理から要件定義、実装までを担当し、ビジネス課題の解決を推進。世界的AIコンペティションKaggleにて単独6位入賞、ソロ金メダルを獲得した実績を持つ。
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～
川辺 空雅
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 氏
2023年に株式会社マクニカへ入社。NVIDIA社の組み込む向けGPUであるJetsonや、生成AI関連のソフトウェア開発ツールを中心にお客様の課題解決するべく企業への普及活動を行っている。
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！～
林 雅幸
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 氏
大手基幹ソフトウェア、ECプラットフォーマーにおいてAI開発のプロジェクト推進を経験し、2020年に株式会社マクニカに入社。2023年より社内の生成AIプロジェクトの推進、お客様向け生成AI活用プラットフォームの開発に従事。
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」
川村 智貴
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
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２課 課長代理
川村 智貴 氏
データ活用に関わる提案やサービス企画・開発等を主業務としている。幅広い経験を基にした課題解決・企画立案を得意としており、過去には新規商材の発掘や、企業向けサイバー攻撃/防御演習の企画運営等の活動を行っている。
イベント開催概要
- 名 称
- Macnica Data・AI Forum 2024秋（MDAF2024秋）
- 開催日
- 2024年10月 7日（月）～11日（金）
- 開催場所
- オンライン
- 参加費
無料/事前登録制
※フリーメールアドレスでのお申込み、学生の方、競合代理店や競合製品をお取り扱いの企業様、本セミナーへの参加がふさわしくないと当社が認める事情がある際は、参加をお断りさせていただく場合がございます。
- 主 催
- 株式会社マクニカ
- 推奨視聴環境
-
＜PC＞
- Windows：Chrome、Edge（Chromium）
- Mac：Chrome、Safari
※各最新版についての対応
※Firefox、Internet Explorerなどには対応しておりません
＜スマートフォン＞
- iPhone：Chrome、Safari
- Android：Chrome
