AI Table

複数社でのB2Bマーケティング経験を経て、現在は日本HPのコマーシャルマーケティングチームにて企画・推進を担当。エンタープライズ、中小規模企業、公共機関に対する日本HPの製品・ソリューションの認知向上と課題解決の提案を通じ、AI PCをはじめとするICT活用による業務効率化と安全なIT環境の構築を支援しています。

人手不足や働き方の多様化が進む中、企業が生産性を高めるには、生成AIを快適かつ安全に活用できる環境づくりが重要です。本セッションでは、Microsoft 365 Copilotをはじめとする生成AI活用事例に加え、Copilot+ PCそしてHPの各ソリューションを活用した「AI × AI PC × 常時接続」による生産性向上を実現するための具体的なヒントを、デモや事例を交えてご紹介します。

大学卒業後、フリーランスエンジニアとして仕事を続けながら、シリコンバレーに1年間留学。帰国後、東京大学大学院で機械学習技術の応用研究を行う。 2016年、他のメンバーたちと共にカラクリ株式会社を創業。取締役CTOに就任。2021年博士号（科学）を取得。2023年10月CPOとなり、プロダクト全般とAIモデル開発を管掌している。

GPT-5.6 SolやClaude Fable 5のような高性能モデルは、開発・調査・運用の速度を大きく引き上げる一方、エージェント化、長大なコンテキスト、並列実行によって、トークン支出を予測しにくいものにしました。本セッションでは、実際に報じられた高額利用事例を手がかりに、なぜ単価が下がっても請求額が増えるのかを分解します。そのうえで、軽量・ローカルモデルを組み合わせ、品質と成長を落とさず「成功した仕事あたりのコスト」を下げる設計と運用を紹介します。

グーグル・クラウド・ジャパンにて、Google Cloud のマーケティングを担当。 仮想化、クラウド、ビッグデータ業界において、開発、テスト、プリセールス、サポートなど多岐にわたる業務を経験。現在はその知見を活かし、企業の AI やクラウド活用支援に従事している。また、Apache CloudStack や Gemini CLI のコントリビュータとして、OSS にも貢献している。

AI エージェントを企業でどう活かすか。最新の調査から、日本企業の実態が見えてきました。仕事で AI エージェントを使ったことがあるのはまだ半数、一方で利用者の約半数が会社非公認のシャドー AI に頼っています。使いたい現場の熱意はあるのに、環境と理解が追いついていない。Gemini Enterprise は、AI エージェントを安全に使える環境を提供します。攻めのエージェントと守りのガバナンスを両輪に、職場における「AI の入り口」として、企業の AI 活用を支えます。ノーコードで現場が自らエージェントを組み立てることも、開発者がコードで作り込むことも。現場から開発者まで、誰もが使いこなせる。その仕組みと始め方を紹介します。

株式会社オプトに新卒入社。その後、株式会社デジタルホールディングスへの出向を経て独立。2023年、一般社団法人生成AI活用普及協会の立ち上げに参画。広報責任者、事務局次長を経て現職。文部科学省採択「公務員デジタル人材育成モデル構築事業」実施委員。一般社団法人AICX協会「人事AI変革推進委員会」委員。

製造業の生成AI・AIエージェントの活用が進むなか、組織づくりや人材育成に悩む声が多く聞こえています。本講演では、AIが業務に溶け込む「AIネイティブ」な時代における人的資本戦略として、組織図の描き方や人材の定義、育成のポイントなどについて解説。AIネイティブ時代に捉えておきたい新たな課題についても議論します。

ニフティ株式会社に新卒で入社し、新規組織の立ち上げに参画。ニフティから分社化した富士通クラウドテクノロジーズ株式会社では、メーカーやサービス業向けにIoTデータ・AIを活用した事業創出と課題解決に取り組む。2021年に株式会社ディー・エヌ・エーに入社し、社内外でのAI・データ活用プロジェクトの推進、データ組織のマネジメント、事業開発を担当。複数のプロジェクトを通じて、AI技術・データのビジネス活用に貢献した。2023年、株式会社THAに参画。社長の知識やノウハウをAIに実装する「AI社長」の開発をリードし、中小企業の強みと価値を最大化するAI技術の提供に注力。2025年10月、株式会社ONOLAYを設立し、AI・DX支援を通じて「受託を無くす」をミッションに活動を開始。同時期に株式会社LulusenaのCTOに就任し、自社コンテンツの開発・プロジェクト推進を担うほか、AICX協会の有識者理事として、技術アドバイザリーや勉強会の仕組みを整備し、会員企業の技術力強化と現場適用を支援している。2026年1月には株式会社ONOLAYと株式会社Lulusenaが資本業務提携。同年6月、両社を束ねるホールディングス会社として株式会社モーション・ティーを設立し、企業のAI活用・DX・事業開発を支援している。

生成AIツールの導入は多くの企業で当たり前になりました。しかし「一部の詳しい人だけが使っている」「活用はしているが成果が見えない」という声は少なくありません。本講演では、生成AIが浸透した今だからこそ立ち返るべき業務適用の「順番」を解説します。ポイントは、ツールの習熟より先に業務を棚卸しし、AIがどこに効くかを一人ひとりが自分で見極めることです。土台をつくる、課題を見つける、実績をつくるの3ステップに沿って、現場の全員がAIを使いこなし、最短で成果につなげる実践法を、企業支援の実例とともにお伝えします。明日から自社で取り組める具体的な手順を持ち帰っていただけます。

慶應義塾大学大学院を卒業後、Accentureにデータサイエンティスト/AIエンジニアとして入社。その後、AIグループのシニアマネージャーとして、通信・小売・不動産領域のAI組織を複数立ち上げ。Algomaticでは、大手企業のAI変革を支援するAX事業を立ち上げ、60名規模の組織に拡大。2026年6月1日より代表取締役CEOに就任。

生成AIやAIエージェントの導入が進む一方で、経営の成果につながらない——多くの企業がこの課題に直面しています。AI変革のチャレンジは、技術的な話から組織構造の話へと移行してきています。既存の業務プロセスや評価制度は「人が担うこと」を前提に設計されており、AIを本格的に組み込むには、業務フローや評価軸そのものの見直しが避けられません。本セッションでは、実際に大手企業のAX（AI Transformation)を支援するなかで見えてきた、変化を拒む組織の構造と、AIネイティブな組織へ変わっていくためのアプローチを、具体的な事例を交えてお話しします。AI導入を経営の成果につなげたい経営層・担当者の方は、ぜひお立ち寄りください。

株式会社ワークスアプリケーションズ、Wovn Technologies株式会社の営業、営業支援のフリーランスを経て、2023年にLightblueの営業部長として入社。数多くの企業との生成AI導入プロジェクトを推進。

生成AIの導入が当たり前になった今、多くの製造業が「ツール導入で止まり、変革に至らない」という壁に直面しています。特に現場では、熟練者の高齢化による技術伝承の断絶、若手の育成期間の長期化、属人化したノウハウの散逸が経営課題として深刻化しています。本セッションでは、100社超のAI導入支援実績を持つLightblueが、製造業の現場で生成AIを定着させ、ベテランの暗黙知を形式知化して技術伝承・人材の即戦力化につなげた具体事例をご紹介します。PoCで終わる企業と全社変革（AX）に至る企業の分岐点はどこにあるのか。個人の便利ツールで終わらせず、現場業務に組み込み、組織全体へ広げるための推進体制・進め方を、経営層・DX推進責任者の視点で実践的に解説します。明日から自社で着手できる打ち手をお持ち帰りいただけます。

大手メーカーにてAIシステムの導入支援を経験後、株式会社エムニを創業。製造業を中心に、生成AIを活用した業務効率化・品質改善のコンサルティングやソリューション提供を行う。業界に即した実践的なAI活用を推進中。

製造業の現場に眠る暗黙知は、属人化により継承が困難な経営課題です。本セッションでは、生成AIを活用して熟練技能者の"匠"の技を言語化・形式知化し、技能伝承やナレッジ活用に繋げる最先端の取り組みをご紹介します。またその知識を最大限活用できるように、LLMとCADや図面などを連携する方法についても、説明させていただきます。これまでのウェビナーでも好評をいただいたLLMを用いた暗黙知抽出方法のご紹介や、人とAIが協働する次世代のものづくり現場の実例を交え、経営層・DX推進責任者の皆様が自社の変革に活かせる具体的なヒントをお届けします。

京都大学大学院修了。野村総合にてAIエンジニアとして従事後、2024年に株式会社Ippu Senkinを創業。NVIDIA社の最新のGPUを利用し、オンプレミス環境下で機密性の高いデータを安全に扱うための、プライベート生成AI基盤を提供。NVIDIA Inception メンバー、生成AI活用普及協会（GUGA）協議員。

生成AIの活用が「チャット」から「AIエージェント」へと進化する中、大企業では本格導入を阻む二つの壁、「機密情報を扱えないセキュリティ上の制約」と、「従量課金による運用コストの高騰」が顕在化しています。AIエージェントは従来の生成AIと比べ数千倍のトークンを消費し、一人あたり月数百万円に達する事例も報告されているほか、日本語は英語より多くのトークンを要するため、国内企業は一層コスト高になりやすい構造にあります。本講演では、この課題への処方箋として「オンプレミス×ローカルLLM」という選択肢をご紹介します。オープンウェイトモデルの性能向上とGPUハードウェアの進化により、API利用料を気にせず大量のAI処理を自社環境で実行することが可能となりました。海外金融機関のオンプレ回帰の動向を踏まえつつ、弊社が開発した日本初のオンプレ版AIエージェント基盤「IS Code」「IS Cowork」とその導入効果を解説します。

外資系ITベンダー Sun・Oracle・シマンテックなどで約15年、営業、事業開発を歴任。その後日系VCであるジャフコで米国投資先の事業開発を担当し、投資先を含む複数のスタートアップにてカントリーマネージャーを務めた。直近ではDeelの日本市場立ち上げ、現在はGensparkでGTMの営業リーダーを務める。

「データはあるのに、意思決定に繋がっていない」「熟練工の勘と経験が属人化している」「現場と経営で数字が共有されていない」─ 多くの製造業がぶつかる壁です。工場に眠る膨大なデータ ─ 生産ログ、品質記録、設備稼働、作業日報、等の構造化データと、人の音声データをGensparkでリアルタイムに可視化・分析することで経営や現場の生産性向上・プロアクティブな安全確保に繋げましょう。

上智大学大学院電気・電子情報工学修士。卒業後、日本IBM、日立コンサルティングにてシステムエンジニア、コンサルタントとして従事したのち、リクルートに入社し、SaaS事業の立ち上げ～グロースまで担当し、プロダクト責任者としてプロダクトマネジメント全般に責任を持つ。2025年よりストックマークに参画し現職。

実験報告書の作成、FMEAの起票、特許調査、技術課題の原因仮説づくりと解決策の探索——技術者の生産性を下げる重く定型的な業務は、各社固有の判断基準や暗黙知が凝縮された領域でもあります。だからこそ汎用の生成AIをそのまま当てても、実務に耐える精度は出にくい。本講演では、これらに特化した生成AIエージェントが、現場での利用を通じて自社の技術文脈や評価基準を取り込み、人のレビューを反映しながら判定や仮説の質そのものが"育っていく"仕組みを紹介します。ベテランに閉じた暗黙知が形式知として蓄積されることは、若手技術者の早期戦力化や技術伝承にも直結します。汎用AIとの違いを、「間違いのコスト」削減と人材育成の両面から、製造業各社さまにご利用頂いた知見とともにお伝えします。

ディップ、アクセンチュアにてエンジニア／PMとして大規模システム開発や組織改革支援に従事。2023年Acrosstudio入社、2026年取締役COO就任。生成AI受託開発・コンサルティング事業を立ち上げ、大手商社・製造業など300社超と商談を重ね、9ヶ月で年商2〜3億円規模へ拡大。技術とビジネスの橋渡しを担う。

蒸気機関が登場した当初、工場は既存の水車を蒸気機関に置き換えただけでした。中央の動力軸からベルトで各機械へ動力を分配するレイアウトも、作業手順も、そのまま。結果、生産性はほとんど変わりませんでした。真の変革が起きたのは、動力が「どこにでも置ける」ことを前提に、工場のレイアウトそのものを設計し直した時です。機械を工程順に並べ替え、ライン生産という新しい業務プロセスが生まれて初めて、生産性は劇的に向上しました。技術の登場から変革の実現まで、数十年を要したのです。同じことが、いま起きています。AIを既存の業務フローに部分的に組み込むだけでは、局所的な時短に留まり、「思ったほど効果が出ない」という結論に至ります。必要なのは、AIがあることを前提に業務プロセス自体を再設計すること。誰が何を判断し、どこに人間を配置するのか——組織の設計思想から問い直す必要があります。本セッションでは、産業革命期の教訓を手がかりに、AI活用が「導入」で止まる企業と「変革」に至る企業を分ける条件を、実際の現場での取り組みを交えて解説します。