生成AI技術を活用したAIエージェントツールが、ソフトウェア開発の現場の劇的な生産性改善を実現している中、データ活用でも同様の変化は起こりうるのか？
講演では、データサイエンティストの仕事が今後の技術トレンドの中で、どのような変化を遂げていくのかを考えることで、今後の企業が備えるべき変化を予測します。

2025年はAIエージェント元年と言われ、情報処理や業務支援など、さまざまな場面での活用が期待されている。しかし、その社会実装には技術面だけでなく、ビジネスおよび社会にどう受け入れられるかという重要な課題がある。本セッションでは、AIエージェントの特性と私たちの働き方の変化に着目し、持続可能なAIエージェント導入のあり方について議論するとともに、産業界の実践例や課題をふまえながら、社会に受け入れられるAIエージェントの実現に向けた方向性を提唱する。

パナソニック コネクトでは 2023年2月より国内全社員(2024年4月現在：約12,400名)へChatGPTをベースとしたAIアシスタント「ConnectAI」を展開しており2024年4月からRAGによる自社特化AIを拡大しております。 実際に導入して活用してきた経験をもとに、導入の狙いから活用実績、見えてきた課題、そして業務プロセスでのエージェントAI活用の計画、今後の戦略までお話しします。

生成AIやLLMの開発には、高性能なGPUの活用が不可欠である。しかし、高性能なGPUの導入にはコストが伴い、企業や研究者にとって大きな課題となっている。本セッションでは、これらの課題を解決するための具体的な方法を提案し、他社のクラウドサービスやオンプレミス環境との比較を通じて、コスト削減のポイントを紹介する。加えて、実際の導入事例を交えながら、IT業界、製造業、大学研究機関における活用方法を示す。デモンストレーションでは、RAGおよび日本語LLMを用いたGPUクラウドの簡単な使い方を解説する。RAGとLLMには、無料のオープンソースを使用する。

Box Japanでは、生成AIを導入済みの企業および導入を検討中の企業を対象に「企業における生成AI活用に関する意識調査」を昨年10月に実施した。この調査により、企業で生成AIを導入し、活用するための課題が浮き彫りとなった。キーワードは3つ。「セキュリティ」、「ITリテラシー」、そして「コスト」だ。調査結果を詳らかにしながら、生成AIを導入する際に重視すべきポイントと、生成AIを活用するために押さえるべきポイントを解説する。生成AIに「使われる」のではなく、「使いこなす」。生成AIの導入を検討している方、生成AIの利用拡大・活用促進にお悩みの方は必聴のセッションである。

大規模言語モデルの飛躍的進化とジェネレーティブ AI の登場により、人間がデータを能動的に「分析する」世界から AI との対話を通して「理解する」世界に変化しました。これは、従来のデータ分析技術を用いて行ってきた答えを「探す」ことから AI を活用することで「探さない」時代への変革とも言えます。アサヒグループがデータ利活用やジェネレーティブ AI の実践を通してどのように経営変革を推進しているか「As-Is 起点」の業務改革と「To-Be 指向」のイノベーションの両面からご紹介します。

企業には膨大なデータが存在しています。AIの普及によりデータ活用への期待が高まる一方で、「データ活用は難しい」と感じる企業も少なくありません。AIを導入しても、業務への適用に時間がかかることが大きな課題です。企業の成長には、経営層から現場の担当者まで、あらゆるレベルでデータを活用した意思決定が不可欠です。では、何から始めればよいのでしょうか？本セッションでは、AIを活用したデータ分析の第一歩をテーマに、AIがどのように意思決定を支援し、業務を変革するのか、明日から実践できるヒントをご紹介します。

データ活用や生成AI等の最新技術は、情報が豊富になり使いやすくなってきたとはいえ、まだまだその活用はエンジニアやデータサイエンティストに限定されているのではないでしょうか？組織や専門知識、技術の壁が原因で、部門間で取り組みが分断されていませんか？
Dataikuは、「ユニバーサルAIプラットフォーム」として、このような課題を包括的に解決します。あらゆるデータを統合し、さまざまなテクノロジーを活用でき、ガバナンスをきかせつつ、誰もがAIを活用できるプラットフォームです。本セッションでは、我々が「ユニバーサルAIプラットフォーム」と呼ぶ理由を、実際のエンドツーエンドのデモを交えてご紹介します。