【10月21日(水)限定！】
松尾研発スタートアップ AIトップランナーズ Day

AIエージェントは、一定の権限を持って実際の業務を動かす存在になりつつあります。制御を誤れば、誤った判断がそのままシステム上の操作につながります。
本講演では、何を任せるのか、どこまで権限を与えるのか、異常をどう検知し止めるのか。この設計のアプローチ方法を、開発と業務組み込みの実例からご説明します。
AIの活用範囲を安全に広げていく方法をご検討されている方におすすめのセッションです。

製造業・建設業の現場には、図面、検査記録、作業報告書、熟練者同士の会話など、膨大な非構造データが蓄積されています。技能伝承が経営課題となる中、単にドキュメントをRAGに取り込むだけでは、検索しても業務で使える「答え」につながらないケースがあります。
本講演では、大手自動車会社・建設会社などとの実プロジェクトをもとに、現場に眠る暗黙知を蓄積・活用し、「使える資産」へと変えていくAI Agentの実践例を紹介します。
製造・建設現場における技能伝承や、暗黙知・非構造データのAI活用に課題をお持ちの方におすすめのセッションです。

生成AIのライセンスを配り、社内へのアナウンスも行った。それでも、誰がどの業務で日常的に使っているのか分からない。実際のAI活用に関する相談では、こうした状態から始まるケースが多くあります。
原因はツールそのものではなく、「配った後」の設計にあります。本講演では、70件を超えるAI活用の相談から見えてきた「使われない会社に共通する3つの理由」と、導入後の最初の30日で取り組むべきことを紹介します。ツール選定ではなく、導入後の活用・定着に焦点を当てて解説します。
生成AIを導入したものの社内での活用が進んでいない方や、生成AIを現場へ定着させたい方におすすめのセッションです。

地方企業や地域の現場では、人材不足や技能継承、業務の属人化などが大きな課題となっています。
一方で、「AIをどこから導入すればよいか分からない」と感じる企業も少なくありません。
本講演では、高専発・松尾研発スタートアップのHIBARIが、地方企業におけるAI活用の可能性と、現場の課題に寄り添いながら実際の業務成果につなげるための導入ポイントを紹介します。
地方企業や地域の現場における人材不足・技能継承・業務の属人化といった課題に対し、
AI活用を検討されている方におすすめのセッションです。

AI for Scienceとは、科学的な知見やデータにAIを組み合わせ、予測・探索・最適化を通じて、新たな発見や意思決定を加速する取り組みです。
本講演では、生成AI・AIエージェントを含む最新技術が、科学・技術の現場でどのように活用されているのかを、企業での実装事例を交えて紹介します。AI for Scienceの現在地と今後の可能性に加え、企業競争力につなげていくための実践的な視点についてもお伝えします。
研究・製造・品質などの領域で、AIを活用した予測・探索・最適化や、AI for Scienceの実践に関心のある方におすすめのセッションです。

現場には、マニュアルだけでは継承できない熟練者の勘や判断基準があります。
本講演では、対話や作業データからこうした暗黙知を引き出し、組織で再利用できる知識として共有するとともに、人のフィードバックとAIによる評価・改善のループを通じて、継続的に更新していく方法を解説します。外観検査の精度を大幅に改善した事例やLLMエージェントへの応用を通じて、属人化を解消し、現場とともに育つAI運用の実践像を紹介します。
熟練者の暗黙知やノウハウの継承、属人化の解消、現場知のAI活用に課題をお持ちの方におすすめのセッションです。