社内ChatGPTの「次」に進む—業務特化型AIエージェントの企画・検証・本番実装—

─ こんな方におすすめ

• 社内ChatGPTを導入したものの、下書き作成程度にとどまり、期待した業務効率化につながっていない方

• 自社独自の業務に特化したAIエージェント・AIアプリをつくりたいが、何から着手すべきか分からない方

• 生成AIのPoCは実施したものの、精度や費用対効果に課題があり、本番導入まで進められていない方

• RAGの精度やハルシネーション、セキュリティへの不安から、生成AIの業務実装に踏み切れない方

• 従来のシステム開発よりもスピーディーに検証を回し、現場で本当に使われるAIサービスを立ち上げたい方

─ 概要

「生成AIは導入した。けれど、仕事の本質は本当に変わっただろうか？」

AIを“使える環境”は整っても、業務そのものが変わらなければ、本当の変革とは言えません。
いま企業に求められているのは、AIを“使う”だけではなく、自社の業務そのものにAIを組み込み、成果につなげることです。

本ウェビナーでは、自社業務に特化したAIエージェントの企画から、プロトタイプ検証、本番実装までを実践的に解説します。

RAGの精度、AI駆動開発、現場を巻き込む進め方など、PoCという「実験」で終わらせず、AIを日々の業務へ根づかせるための方法を紐解きます。

「生成AIを導入した、その先へ。」

次の一手を探しているDX・新規事業担当者の方に、ぜひご参加いただきたいウェビナーです。

─ アジェンダ

PoCが止まる4つの場所 ─ 発注側の意思決定から逆算する、AI本番実装の進め方

生成AIのPoCは、技術的にはほとんどが「成功」します。
それでも本番実装に進む案件は限られます。止まる理由は、精度でもセキュリティでもありません。
予算年度、決裁レイヤーの断絶、現場の受け入れ、効果測定の不在
──いずれも、開発の外側にある社内の意思決定プロセスです。
本セッションでは、日本の大企業に14年間システムを提案してきた立場から、PoCが止まる4つの場所を整理します。
とりわけ、PoCは部長決裁で通るのに本番は役員決裁になるという「決裁レイヤーの断絶」は、多くのプロジェクトが見落としたまま予算折衝に入り、そこで力尽きます。
そのうえで、最初の本番実装を通しやすい予算レンジに収める設計、PoC完了時点で意思決定材料を揃えておく進め方、そしてそれを実現する開発体制のあり方をお話しします。
技術ではなく、社内をどう通すかという視点からの25分です。

登壇者プロフィール

小田倉 彦（おだくら げんき）
VNEXT JAPAN株式会社
Sales Advisor

詳細

2012年、日本アイ・ビー・エム株式会社に新卒入社。
製造業を担当する営業として、大手メーカーの情報システム部門および事業部門を担当。
北海道支店勤務を経て、株式会社セールスフォース・ジャパン、ネットアップ合同会社へ。
一貫して法人営業に携わり、14年にわたり、日本の大企業がシステム投資をどのように検討し、どこで決裁が止まるのかを、提案する側の最前線で見てきた。
現在はVNEXT JAPAN株式会社のSales Advisorとして、AI・システム開発案件の企画から本番実装に至るまでの意思決定支援を担当している。

AI時代のPoCを成功に導く秘訣

AIの進化により新規事業におけるPoC（概念実証）の期間は従来の3〜6ヶ月から2〜3ヶ月へと短縮されるなど、ビジネスのスピードは劇的に変化しています。
しかし、スピードが上がる反面、
「AIの導入結果と効果をどう測定すればいいか？」「PoCの結果をどう社内理解と新規事業に繋げるか？」といった新たな壁に直面し、事業化への判断に悩むご担当者様も多いのではないでしょうか。
本セミナー「AI時代のPoCを成功に導く秘訣」では、こうした課題を解決するため、実践可能な「PoCのノウハウ」を大公開いたします。
実際の成功事例（生成AIを活用したシステム刷新サービス「CodeRebuild AI」）を交えながら、
「納得感のある定量的な目標設定」から「事業継続の判断基準への繋げ方」までを詳しく解説します。

登壇者プロフィール

竹内 英人（たけうち ひでと）
Market Development Office

詳細

大学卒業後、株式会社モンスターラボに入社。入社当初よりBtoBマーケティング担当として従事。
現在は、セミナーなどのイベントを中心とした企画・実行を牽引しています。
モンスターラボが掲げる「多様性を活かし、テクノロジーで世界を変える」というミッションのもと、ビジネス、デザイン、テクノロジーの専門領域を融合させた実践的なノウハウを発信。
セミナー活動を通じ、AI・DX推進や新規事業創出に挑む企業様へ、不確実な時代を成長機会と捉え、本質的な価値を共に創造するためのアプローチをお伝えしています。

要件定義書では、理想のAIプロダクトは作れない。
ー “動くプロトタイプ”でPoC止まりを突破する、企画・検証の型

生成AIを活用した独自プロダクト・システムの開発に進もうとした瞬間、
要件定義段階で多くの企業が立ち止まり、具体的に何を作るべきかの議論に長い時間を要してしまいます。
どんな情報を出力し、どんなユーザーにとって、どんな体験となるかは、実際に動くものを触ってみるまで誰にも分かりません。仕様が固まるまで手を動かさない従来の開発スタイルでは、AI時代のスピードに追いつけないのです。
本セッションでは、FAKEが7年間実践してきたFDE型アプローチ ー 現場で議論しながらその場でプロトタイプを作り、動くものを軸に意思決定を進める手法をご紹介します。
分厚い要件定義書の代わりに”1枚の動くプロトタイプ”を出すことで、現場・経営層・法務までを巻き込み、
PoCで終わらせず本番実装まで最速で着地させる、企画・検証フェーズの実践知をお伝えします。

登壇者プロフィール

岡崎 耕太（おかざき こうた）
株式会社FAKE
Partner & Co-founder

詳細

新卒でグリー株式会社にて新規事業及びゲーム事業戦略室、経営企画部にて戦略立案及び実行を担当。
その後アクセンチュアに転職し、Accenture Interactive（現Song）にてデザインコンサルティングプラクティスの立ち上げ、Fjord Tokyoの設立7人のうちの1人。
会社員時代に副業で個人で企業の支援（経営/デザイン/マーケティング・ブランディング）をしながら、クリエイティブを通じた総合的なスタートアップスタジオWBSB & CO.を2019年11月共同設立、COO就任。
2020年1月、DXデザイン事業を手掛けるFAKE, inc.を共同立ち上げ独立。

専門業務の判断やノウハウをAIに落とし込み、
業務特化型AIをPoCから本番運用へ進めるためのポイント

専門職が培ってきた暗黙知や判断基準をAIへ移転し、
単なるPoC（概念実証）で終わらせず現場で稼働する「業務特化型AI」を実現するための実践的ポイントを解説します。
本講演では、本番運用への移行を阻む課題を整理し、以下の2点を中心にお伝えします。
①暗黙知の構造化：熟練者のノウハウをAIへ落とし込む整理手法
②「PoCの壁」の打破：既存の業務フローを壊さない設計
一回限りの検証にとどめず、業務に不可欠なパートナーとしてAIを定着させ、
投資対効果（ROI）を最大化した事例を複数紹介します。

登壇者プロフィール

大澤 遼一（おおさわ りょういち）
株式会社pluszero
取締役副社長

詳細

東京大学大学院工学系研究科社会基盤学専攻修士課程修了後、新卒で野村総合研究所のコンサルティング事業本部に入社。
新卒から5年弱、経営コンサルタントとして物流会社・メーカなどの戦略策定・実行支援プロジェクトに参加。
経営コンサルとしての知見を活かし、2021年2月より株式会社pluszeroの取締役を務める。
株式会社pluszeroでは、AIを活用した顧客の業務効率化や、AIを活用した新規事業創出プロジェクトを複数リード。

─ 開催概要