基調講演1-1　10月26日（月）13:00～13:30
戦略的AIシフトとデータ基盤構築のROI最大化（仮）

日系各社のリーダーに向け、AI時代におけるデータ基盤整備・SSoT実現に向けた道筋を解説します。トップダウンのロードマップ策定とボトムアップの改善サイクルによりROIの最大化を図ることが鍵となります。翌日からすぐに行動できるヒントを持ち帰っていただければと思います。

株式会社風音屋
代表取締役
横山 翔 氏リクルートやメルカリ、AWSを経て風音屋を創業。Google Developer Experts、東京大学CARF特任研究員、IPA情報処理技術者試験委員を歴任。著書に『実践的データ基盤への処方箋』『データマネジメントが30分でわかる本』など。

セッション1-1　10月26日（月）13:40～14:10
GMI Cloud×DDN｜2社が考える推論のROI最大化

推論のROIは、1トークンあたりのコストに大きく左右されます。NVIDIA認定のクラウドプロバイダーとして推論基盤を提供するGMI Cloudと、100万基以上のGPUを支えるAIストレージを提供するDDN。モデル選択などの計算側と、KVキャッシュなどのデータ側から、その最適化を整理します。

株式会社データダイレクト・ネットワークス・ジャパン
Principal Engineer
井原 修一 氏

GMI Cloud Japan株式会社
Country Manager
西原　淳平 氏

セッション1-2　10月26日（月）14:20～14:50
全社データ活用を目指して 〜AI-Readyなデータ基盤を意思決定とアクションにつなぐには〜

AIを全社の業務で活用するには、データの収集・蓄積だけでなく、部門を越えてデータの定義や指標を統一し、意思決定からアクションまでつなぐ仕組みが必要です。本セッションでは、IT企業の実践事例を通じて、AI-Readyなデータ基盤を全社的なデータ活用へつなげる考え方と実践ポイントをご紹介します。

ドーモ株式会社
ジャパン セールスディレクター
鈴木 稔 氏

株式会社 メディアテック
グループソリューション推進部 課長
棚橋 伸治 氏

基調講演1-2　10月26日（月）15:00～15:30
データの質から考えるAI-Ready　コンテクストの生成と活用

AI-Readyなデータ基盤の成果は、データの質で決まります。なかでも他社が持ちえないのが、自社の接点で生まれる顧客のデータです。購買や行動を、背景にある意図まで含めて捉え直せば、顧客が自社を選ぶ理由が見えてきます。本講演では、そのコンテクストを生成する基盤の構築と、業務での活かし方を紹介します。

株式会社プレイド
執行役員 CTO (Chief Technology Officer)
牧野 祐己 氏東京大学工学部卒業、東京大学大学院工学系研究科修士課程修了後、2009年から2014年まで日本IBMのソフトウェア開発研究所で分散データベース、並列プログラミング言語、テキスト分析など、大規模データ処理および機械学習の研究開発に従事。2019年より執行役員 CTOに就任。

株式会社プレイド
CTO Office, Data Mind Business Lead of AI
西村 達一朗 氏新卒で経済産業省に入省し、エネルギーや環境政策に従事。その後、コンサルファームを経て、2022年プレイドに参画。DXプロジェクトや、他社連携等を通じた新ソリューション開発に従事。現在、Data Mind (AIチーム)にて、新たなAIソリューションやプロダクト開発を推進。

セッション1-3　10月26日（月）15:40～16:10

Sansan株式会社
Bill One事業部オフラインプロモーショングループ アシスタントグループマネジャー
吉澤 ちひろ 氏

セッション1-4　10月26日（月）16:20～16:50
AI投資を確かなものに - 16社の事例から学ぶ、AI-Readyなデータ基盤の作り方 -

AIの個別活用が進む中で、「データの整備」や「費用対効果」に悩む企業は少なくありません。多くの現場では、業務プロセスやデータが整わない状態でAIを導入し費用対効果が出ない状況に陥っています。本セミナーでは、GENIACにおける国内大手16社への支援実績をもとに、社内データをAIが活用できる状態にする「AI-Ready」の考え方を解説。手戻りのないデータ基盤づくりの具体的なアプローチをご紹介します。

ストックマーク株式会社
SAT Solution unit, Project Manager
中井 博胤 氏

セッション1-5　10月26日（月）17:00～17:30

アステリア株式会社

セッション1-6　10月26日（月）17:40～18:10

日本アイ・ビー・エム株式会社
オートメーション・プラットフォーム事業部 デジタル主権・データセンター ソリューション担当 部長
磯部 博史 氏

基調講演2-1　10月27日（火）13:00～13:30
AIファクトリーのトークン経済性 ― 投資判断の新しい物差し

AI基盤の評価軸は、GPU単価やFLOPsから「トークンあたりのコスト」へ移りつつあります。エージェントの普及やフィジカルAIを見据えトークン需要は桁違いに増える見込みであり、基盤の後追い整備では業務スピードに追いつきません。需要の見積もりから供給コスト、業務価値への転換までを整理するとともに、備えるべき基盤の姿を示します。

エヌビディア合同会社
AI ファクトリー・プラットフォーム事業部 シニアセールスマネージャ
水島 勇人 氏NVIDIAのAI Factory Platform GroupにてAIインフラ開発の牽引、事業開発を担当。日本国内における「AI Factory」の展開を主導し、AIプラットフォームおよびサービスの事業開発を支援しています。AI Factoryとは、AIをインフラ面から支える大規模なAIクラスターや、NVIDIAの最先端プロダクトを活用した次世代の中核的なプラットフォームを指します。

セッション2-1　10月27日（火）13:40～14:10
フィジカルAI時代、AIインフラはGPU中心からワークロードに応じた構成へ

フィジカルAIの登場により、AI関連のワークロードはこれまで以上に多様化し、それを支えるIT基盤にも大きな変革が求められています。本講演では、ワークロードに応じたAIインフラの考え方と、ロボット等をデプロイするエッジから計算資源豊富なクラウドにわたって、CPU、GPU、xPUなど最適な計算資源を組み合わせた次世代AI基盤、さらにその実現を支えるMidokuraのAIプラットフォームの構想をご紹介します。

ミドクラジャパン株式会社
代表取締役CEO（共同創業者）
加藤 隆哉 氏

セッション2-2　10月27日（火）14:20～14:50
AI本番運用の壁 － 稼働率を最大化し価値創出を加速する方法とは？

AIの本番運用が進む中、大規模な推論やエージェント型AIの活用に伴い、インフラ構築における「メモリーボトルネック」や「GPUシステム稼働率の低迷」といった新たな課題が浮上しています。本講演では、稼働率を50％台から90％台へ向上させるアプローチと、設計・構築から運用まで包括的に支援する「伴走型」のAIファクトリー向けフルスタックサービスを事例とともに解説します。

ペンギンソリューションズ株式会社
事業開発部 部長
香月 千成子 氏

基調講演2-2　10月27日（火）15:00～15:30
AIネイティブインフラ「AIOWN」が拓く フィジカルAI時代の社会基盤変革

生成AIからAIエージェント、フィジカルAIへとAI活用が進化する中、AIインフラの主戦場は学習から推論へ移行しています。本講演では、AI×IOWNをコアとしたAIネイティブインフラ「AIOWN」の特長を解説し、AIファクトリー、データセンター、エッジを高速ネットワークで連携する次世代ICT基盤の将来像を展望します。

NTTドコモビジネス株式会社
エバンジェリスト
林 雅之 氏IOWN推進室にてエバンジェリストやIOWN関連のプロジェクトに関わる。国際大学GLOCOM客員研究員。ITmedia オルタナティブブログ「『ビジネス2.0』の視点」等に寄稿。主な著者に「この一冊で全部わかるクラウドの基本」等。