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＜10:30〜12:00＞
【第１部】東芝が推進する
企業におけるAIエージェントの導入と活用のポイント
東芝デジタルソリューションズ(株) ICTソリューション事業部 シニアフェロー 小山
徳章氏
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【講師略歴】
(株)東芝・研究開発センターにて分散コンピューティング、リアルタイムOS、組込み
SW最適化設計の研究開発に従事。iバリュー クリエーションカンパニーにてナレッジAI、 クラウドサービス、ネット家電サービスの技術開発、新規事業開発を推進。
東芝デジタルソリューションズ(株)にて、コミュニケーションAI技師長として 音声AI、ナレッジAIを活用したRECAIUS（リカイアス）事業の技術・商品開発、
事業推進を牽引。現在、同社・シニアフェローとして、生成AI活用推進、 プロダクト・マネジメント、クラウドネイティブ基盤の各プロジェクトを統轄。
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【講演趣旨】
チャット型の生成AIの普及により、簡単な自然文で質問を投げかけることで、翻訳や清書、市場調査レポートの作成などが容易に実現できるようになった。一方、実業務現場はより複雑なタスクの組み合わせであり、個々のタスクの状況を判断し次のアクションを決定している。いま、このような複雑な業務プロセス全体に対しても生成AIを使って支援させる「AIエージェント」が急速に注目されている。本講演では、AIエージェント導入のポイントや成功の秘訣、今後の展望について解説し、AIエージェントを活用した競争力強化のヒントを提供する。
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【講演項目】
１．企業における生成AIの活用シーンの広がり
２．AIエージェントとは何か。チャット型生成AIとの違い
３．AIエージェントを使うと何ができるのか
４．AIエージェントを導入する際のポイント
５．当社の活用例
【質疑応答】
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＜12:15〜13:45＞
【第２部】富士通における
生成AI、AIエージェントのR&D部門への導入、活用法
富士通(株) 富士通研究所
人工知能研究所 AI革新PFコアプロジェクト
シニアプロジェクトディレクタ 小橋 博道氏
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【講師略歴】
2003年に富士通(株)に入社して以来、英国に約5年、米国に約3年間駐在し、富士通の研究開発活動に一貫して従事。専門領域は並列分散システム、データベース、大規模非構造データ処理、人工知能と多岐にわたり、特に最近はAIエージェントの研究開発に注力し、グローバルチームを率いながら、人間と高度に協調した自律型エージェントFujitsu
Kozuchi AI Agentを開発。 また外部講演も多数実施しており、近年ではマイクロソフト社のグローバルイベントでブレークアウトセッションへの登壇、ノーベル経済学賞受賞者とのパネルなど富士通のAI研究の最前線をグローバルに発信し続けている。博士（工学）。
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【講演趣旨】
本講演では、富士通の生成AI技術における最先端の取り組みを、R&D部門への導入・活用シナリオを通じてご紹介します。特に、AIフレームワーク「Fujitsu?Kozuchi」を起点に、Cohereと共同開発した独自生成AIモデル「Takane」、RAGをナレッジグラフで拡張した「KG拡張RAG」、さらにAIエージェントプラットフォームである「Enterprise?AI?Agent?Platform」までをカバーしながら富士通のAI技術全体をご紹介します。また、これら技術を使った実際PoCや本番運用のユースケースについても言及し、AI活用によるR&D成果向上やビジネス現場での効果についてもご紹介します。
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【講演項目】
１．富士通のAI研究について
1.1 富士通の技術戦略とAI
1.2 富士通のAI研究の歴史
２．Fujitsu
Kozuchi - AIエージェントのツールとなる技術フレームワーク
2.1 Fujitsu Kozuchiとは
2.2 AIコアエンジン - AutoML
2.3 AIコアエンジン - Wide Learnin
３．Takane
- AIエージェントのコアになる富士通独自生成AI技術
４．KG拡張RAG
- AIエージェントのナレッジグラフを高度化するメモリ技術
4.1 KG拡張RAGとは
4.2 KG拡張RAG for QA
4.3 KG拡張RAG for 設計書レビュー
５．Enterprise
AI Agent Platform - AIエージェントをスケールさせるプラットフォーム技術
６．AIエージェントユースケース
6.1 会議AIエージェント
6.2 現場作業AIエージェント
【質疑応答】
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＜14:00〜15:30＞
【第３部】NECのAIエージェントを用いた商品開発事例と
知識グラフと生成AIを用いた材料開発高速化
日本電気(株) AIビジネス・ストラテジー統括部 リードデータサイエンティスト 志村
典孝氏
日本電気(株) ビジネスイノベーション統括部 リードビジネスデザイナー 吉田 登氏
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【講師略歴】
＜志村氏略歴＞
2003年NEC入社。テレビ視聴率分析などの放送メディア業におけるAIプロジェクトを多く手掛け、SNS・広告データを用いたマーケティング領域での豊富なデータ分析経験をもとに、AI領域のプロダクトマーケティングを担当。視線やポーズで演奏するAI楽器、世代間コミュニケーションを促進するAIクラフトビール、子どもの野菜嫌いを克服する「AI(愛)のプリン」などAIを活用した商品開発の実績を持つ。
＜吉田氏略歴＞
2012年NEC入社。車載用リチウムイオン電池の研究開発を通し、電解液やセパレータなどの開発を担当。その後AI領域に転身し、映像解析AI技術の開発に従事。人の姿勢情報を活用した、事前学習不要なオンデマンド行動検出技術を開発し、製品化した実績を持つ。2024年よりビジネスデザイナーとして、AI技術を活用した材料分野向けの新規事業を企画・推進している。
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【講演趣旨】
近年、生成AI技術は急速に発展し、私たちの生活や産業のあらゆる分野に変革をもたらしています。この中でも、商品開発とテクノロジーの融合は新たな可能性を開拓し、未知の領域への扉を開けています。
NECは、AIエージェントとビール職人が協働し、各世代の価値観を味で表現したAIクラフトビール「人生醸造craft」の第2弾を開発。生成AIにより職人や消費者にどのような新しい価値や体験が生まれたのか、最前線の事例をご紹介します。
また、知識グラフと生成AI技術を用いて過去の膨大な開発事例から知見を吸い上げて現在の材料開発に生かすことで、高速・高品質かつリスクに対して強靭な材料開発を実現するアプローチをご紹介します。
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【講演項目】
１．AI商品開発の概要
２．AIエージェントとは
３．「人生醸造craft」
４．「AI（愛）のプリン」
５．グラフデータとは
６．材料開発における課題
７．材料開発への知識グラフと生成AI適用事例
7.1 新規材料開発
7.2 代替材料探索
7.3 その他の活用案
【質疑応答】
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