生成AIは「人の問いに答えるツール」から、自ら計画・判断・実行し、人や他のAIと協働する「エージェンティックAI」へと進化しつつあります。この変化は、業務効率化にとどまらず、企業の業務プロセス、組織、人材、意思決定、事業モデルそのものを再定義する可能性を持っています。本講演では、事業会社の経営と生成AI業界の双方に関わる立場から、AIをめぐる技術・市場の潮流と、日本企業が事業成果へつなげるうえで直面する課題を俯瞰。価値創出とリスク統制を両立し、経営・事業・情報システム部門を動かすための論点を整理するとともに、その後の各講演を読み解くための「全体地図」を提示します。

対話するAIから、自ら判断し、社内システムやデータへアクセスして業務を進めるAIエージェントへ。AIが「チームの一員」として企業活動に組み込まれるなか、新たな課題となるのが、どのAIが、誰の指示で、何に、どこまでアクセスできるのかを把握・統制するのかという課題です。活用が広がるほど、過剰な権限や管理者が不明確なアカウントが増え、情報漏洩や意図しない操作につながるリスクがあります。本セッションでは、米国で実際に発生した、AIボット関連のインシデントを例に、AIの構造からそのリスクを解説。人、マシン、AIエージェントを可視化し、リスクに応じてアクセスを動的に制御する「アダプティブ アイデンティティ セキュリティ」の考え方をご紹介します。

フロンティアAIの進化により、脆弱性の発見から悪用までの時間は急速に短縮しています。もはや課題は脆弱性を見つけることではなく、リスクを評価し、修正し、本番環境へ反映するまでのスピードです。 本セッションでは、AI時代に求められる新たな脆弱性管理の考え方を解説します。開発段階での脆弱性対策から、運用環境におけるリスクの可視化・優先順位付け・是正まで、開発から運用までをつなぐアプローチを紹介します。AIを活用したリスク分析や運用自動化を通じて、セキュリティ、ガバナンス、運用効率を両立する次世代の運用モデルを解説します。

創業130年を超えるイトーキは、本年よりAIを経営の中核に据え、AIエージェントの開発や、人材・組織の変革を通じて、働き方・オフィスの再設計を進めています。CAIOによる全社推進、100名超の既存エンジニアを対象としたAI人材育成、現場発の市民開発を通じてAIを事業部門へ実装。社内で培った技術や知見を顧客向けの新たな商品・サービスへ展開する、AI経営と事業変革の現在地を紹介します。

「Digital by Default × Human Premium」を掲げるANAグループのDX戦略の最前線を、事業会社の視点から紐解きます。
本講演では、生成AIなどを活用した「個人の業務効率化」のフェーズを振り返りつつ、自律型AI（AIエージェント）を実際の業務に組み込む「自律・協働」への新たな挑戦に焦点を当てます。データマネジメントや人財育成、ガバナンスといった基盤作りから、人とAIが協働するプロセスの再設計までを網羅。単なるツール導入を越え、中期経営戦略の実現に向けたANAの「ビジネス再定義」の全貌に迫ります。

世界経済フォーラム（通称：ダボス会議）、G7でも議論された「AI主権」の重要性が高まる中、企業は自社でAIをコントロールする「主権的アプローチ」が不可欠です。本講演では、CohereのAgentic AI Platform（North)を活用した、セキュリティ、データコントロール、継続的な運用について解説するとともに、日本企業におけるAI主権の確立と、実業務への実装を推進する戦略的なアプローチを事例を交えてご紹介します。

デジタル変革が加速する中、企業のインフラ環境は転換期を迎えています。パブリッククラウドの普及が進む一方で、データ主権やセキュリティ、コスト最適化の観点から、オンプレミスとクラウドのハイブリッド活用が重要性を増しています。特にインフラ管理者には、セキュアな仮想化基盤構築とAI時代に対応した柔軟なオンプレインフラ設計が求められています。本イベントでは、こうした課題に応えるAzure Localの可能性を、市場分析、ベンダー視点、そして実際の導入企業の生の声を通じて多角的に探ります。
インフラ戦略の見直しを検討される管理者・意思決定者の皆様に、次世代インフラ構築のヒントをご提供します。（仮）

人的資本経営が企業の未来を決める時代へ。DX・AI人財をいかに育て、活かし、成果へつなげるのか――。”イノベーティブカンパニー”への変革を目指す三菱電機の取り組みをご紹介します。変革を加速させる「DXイノベーションアカデミー」の設立に至るストーリーから、現在の取り組み、そして未来を見据えた挑戦まで。成功と失敗、両方のリアルを当事者が語る、変革の最前線をお届けします。

AIエージェントのPoCは通った。だが、本番には上がらない──。多くの企業が同じ壁に直面しています。障壁は回答精度だけではありません。取り消せない操作をどう制御するか、実行時の権限をどう設計するか、業務1件あたりの完了コストをどう把握するか。本講演では、AIエージェントを業務に組み込む3つの原則として、(1)業務の継ぎ目に置く、(2)可逆性と影響範囲で権限を決める、(3)結果・経路・コストを観測可能にする、を詳しく解説します。企業のITリーダー/AIリーダーに向けて、「どこまで任せるか」を感覚ではなく、設計として判断する視点を提示します。

生成AIの活用は、個人の業務効率化から、AIが自律的に動き人と協働する実装フェーズへ移りつつあります。一方で、DX人材の育成やAIツール導入が進んでも、事業成果に結びつかない企業も少なくありません。本講演では、AIエージェント時代に求められるDX人材戦略を、「育てる」だけでなく「組み合わせて成果を出す」視点から解説。業務理解、データ活用、技術実装、現場定着を横断するAI共創チームのつくり方を紹介します。

スポーツの世界では、AIやデータ活用によって選手の育成や戦術分析、ファン体験まで大きく変わり始めています。本セッションでは、スポーツテックの最新事例を入口に、私たちの身近なAI活用へと話を広げながら、その裏側で活躍するAIインフラにも迫ります。普段は目にすることの少ないデータセンターや最新サーバー技術まで、スポーツを支えるテクノロジーの世界を分かりやすくご紹介します。

AI活用が本格化する中、経理・財務部門には業務効率化に加え、企業価値最大化に向けたさらなる価値創出が求められています。本講演では、パナソニック コネクトにおける5年間のDXの取り組みを振り返り、業務変革の軌跡や成果、AI時代を見据えた今後の展望を紹介します。

IT部門は従来の“機能提供部門”のままでよいのでしょうか。本セッションでは、当社がAI-DLCとKiroを軸に進める実証実験を通じ、IT部門の役割を再定義する東京海上日動システムズの挑戦の現在地を共有します。

生成AIの普及により、企業はAI活用を前提とした競争環境に置かれています。
しかし、AIを導入しただけでは成果につながらないケースも多く、その原因は業務プロセスや基盤の未整備にあります。
本講演では、AIの効果を最大限引き出すために必要な業務プロセスの整理・可視化と基盤整備の考え方について、イントラマートがユーザー企業と取り組んできた実践を交えながらご紹介します。AI活用が本格化する今こそ求められる「業務プロセスの再設計」について解説します。

AIエージェントの活用が企業変革を左右する時代、鍵を握るIT部門には、エージェント開発の推進と適切な運用のための厳格なガバナンス（評価、審査、デプロイ、パフォーマンス監視、誤用・事故防止）が求められます。
本セッションでは、これらエージェントの開発、運用、ガバナンスにおいてIT部門に求められる機能と、それらを統合プラットフォームとして提供する「Dataiku」をデモを交えてご紹介します。特定のテクノロジーに依存しないDataikuならではの柔軟性や、プラットフォームとしての強みについても解説します。

資源の乏しい日本においてイノベーションによる価値の創出こそが重要であり、そのためのAI活用について考える。そもそも、生成AIは本当に価値を生み出せるのであろうか。そして、AIをイノベーションに活用するために我々に求められる能力とは？ また、それ以前にイノベーションとは逆の、AIへの依存への懸念も日々大きくなっている。人にとってAIはどうあるべきなのか、そしてあるべき人とAIとの共生社会とは何なのか？ そして、もはや注目は生成AIからAIエージェントに移りつつあり、それは、AIが道具から相棒に変容しつつあることを意味する。進化するAIが我々にもたらす影響について考察する。

生成AIは「人間との対話」というフェーズを経て、自ら計画し実行する「自律型AIエージェント」へと劇的な進化を遂げています。オープニング基調講演に、日本のAI研究開発を牽引するPreferred Networksの岡野原大輔氏が登壇。大規模言語モデル（LLM）の最新動向から、ソフトウェア空間にとどまらず物理世界（製造、バイオ、マテリアル等）へ進出する「フィジカルAI」の実装まで、エンタープライズAIの最前線を紐解きます。AIが単なるツールから「人と協働するパートナー」へと変わる2026年現在、日本企業がビジネスを再定義し競争力を高めるために不可欠な、技術的視座と実践のヒントを提示します。

「基幹システムの刷新には、莫大な予算と長い年月が必要」という常識が、AI駆動開発によって変わり始めています。常石造船では、15年以上稼働する調達システムを対象に、若手エンジニア2名が複雑な既存システムの分析と技術負債の可視化に挑戦。長期化が避けられなかった調査・分析をわずか2日で完了し、業務を9つのドメインに分割して、マイクロサービス化への道筋を描きました。本セッションでは、ScalarとKongとともに進めた内製モダナイゼーションの意思決定、実践ノウハウ、現場での試行錯誤、AI活用を支える接続基盤の考え方を共有します。

AI自動生成コードの台頭などアプリケーション開発の変化が急加速する中、テストやQAの現場では新たな課題に直面しています。従来のテストではAIが大量かつ高速に生成するコードに対応できるのか、また、複数システム/APIが連携する環境ではAI生成コードの不具合が想定外の影響を及ぼすリスクも増大します。品質保証の網羅性とスピードを両立させることは、AI駆動開発を推進するうえで避けて通れないテーマです。
本セッションでは、AIの進化によって品質保証を担保する方法、QA・テスト業務の変化を整理し、Tricentisの最新エージェント型ソフトウェア品質エンジニアリングプラットフォームを紹介します。

金融機関でAIを本格展開するうえでの課題は、ガバナンスとスピードのトレードオフだ。〈みずほ〉はこの課題を共通基盤の構築と内製化で解決し、セキュリティ・コンプライアンスを担保しながら、AIエージェントを継続的に量産できる体制を確立した。本講演では、エージェントファクトリーのアーキテクチャ、検証の高速化、そして重点ユースケースのリアルな知見を、実際のアプリケーション事例を交えながら解説する。

AIにコードを書かせることが、現実になっています。 しかし、優れたAIモデルを選べばいいわけではありません。
重要なのは、自社がどのような価値を生み出すのかを設計し、ハーネスとして定義できているかです。
顧客にとっての価値、提供すべき体験、変えるべき業務、守るべき制約が曖昧なままでは、AIの生成物は自社の競争力につながりません。
本講演では、LLMとAI駆動開発の本質を整理し、DevOpsにおける役割変化も手がかりにしながら、企業がAIを使いこなすために必要な能力や仕組みを考えます。
AI時代には、企業の、価値・業務・判断の設計力がアーキテクチャと開発プロセスの前提になるのです。

AI活用が本格化し、企業の業務プロセスも、人とAIが協働する前提へと変わりつつあります。セキュリティ運用においても、増え続ける脆弱性や対応範囲の拡大に対し、人手に頼り続ける従来型の体制に限界が見えてきました。
本セッションでは、脆弱性対応を題材に、AI時代に求められるセキュリティ運用プロセスの再構築について解説します。AIに任せる作業と人が担う役割を整理し、属人化しがちな脆弱性対応を、継続可能な運用へ変える考え方をご紹介します。

AIコーディングがソフトウェア開発の効率を劇的に向上させる一方で、「AIが生成したコードの安全性やセキュリティを担保するしくみづくり」が重要な課題となっています。
本セッションでは、AIコーディングの抱える品質課題を整理するとともに、決定論的コード分析やCI/CDを用いた「AI生成コードの品質を担保する効率的なワークフロー構築」についてご紹介します。

世間ではAI活用が当たり前になっていますが、実はウチの会社、古いルールや保守的な社員が多く、未だに導入すらおぼつかない…。そんな企業はまだまだ国内に多いと思います。レイトマジョリティこそ、先行企業が試行錯誤して築いたノウハウを学べば素早く追いつけるメリットがあります。コーディングエージェントの業務活用や、自社専用エージェント構築など、最新のトレンドと世間の実情をやさしく解説します。

「機密情報や個人情報を意図せず外部AIへ入力しているのでは？」「社内ガイドラインはあるのに、守られているか分からない」・・・企業での生成AI運用において、そんな課題を感じていませんか？
生成AIの業務利用が急速に広がる一方で、機密情報や個人情報の漏洩、社内ガイドライン違反、プロンプトインジェクションなど、新たなセキュリティリスクが顕在化しています。本セミナーでは、生成AI利用時に企業が押さえるべきリスクを整理し、入力・出力の検査、ブロック/マスキング、ログによる可視化、企業ごとのポリシー適用といった実践的な対策を解説します。生成AIを禁止するのではなく、安全に使い続けるための考え方を、 Interop Tokyo 2026 「Best of Show Award」で準グランプリを受賞したA10 AI Firewallの活用例を交えて紹介します。

生成AIの急速な進展を背景に、あらゆる業界でAI活用が加速している。一方、製造業では設計・開発データの複雑さや現場との乖離といった固有の課題があり、AIを価値創出につなげるには、業務やデータの文脈を踏まえた活用が不可欠である。本講演では、設計からサービスに至る製品ライフサイクル全体を対象に、AI機能とその統合的な価値を紹介する。AIにより業務効率化と意思決定の高度化を実現するアプローチを解説するとともに、エンジニアリングの文脈理解に加え、セキュリティやデータガバナンスを重視したPTCのAIに対する考え方を、具体事例を交えて提示する。

これまでのソフトウェア開発において、提供スピードの速さを品質より優先する領域は増え続けてきました。生成AIを活用したソフトウェア開発はその傾向を強め領域も増やす可能性が高く、金融、交通などミッションクリティカルな領域でのソフトウェアもその影響を様々に受けると予想されます。本セッションでは、そうした品質重視の領域をどのように守るかを考えていただくきっかけとなることを目的とし、これまでのスピード優先の状況を顧みた後、生成AIによるソフトウェア開発がこれをどのように加速しうるか、実際の開発での事例研究を含めて説明します。

生成AIの活用は、個人の効率化を超え、業務プロセスやAIエージェントによる判断・実行支援へと広がりつつあります。その成否を分けるのは、ツールやモデルの選定ではなく、業務・データ・人・ガバナンスを一体で設計し、AIを継続的に成果へ変える組織能力です。本講演では、この状態をAI Readyと定義し、CIO／IT部門がAI活用を全社視点で捉え直し、現場での定着と継続的な成果創出につなげるための考え方と実践上の要点を整理します。