AI戦略フォーラム2026

AIの実装化が進む中で、今まで「現場」の強みを競争戦略に活かしてきた日本企業はいかにして実装化をリードするべきか。
NVIDIAや中国勢が現場AI（ロボティクス等フィジカルAI）で先行する中、日本企業がAI実装を競争優位へつなげる戦略と経営の要点を解説します。

（仮）AIを経営戦略に組み込み競争優位へつなげる考え方、推進体制や投資判断のポイント、
現場実装までのプロセス、直面した課題と乗り越え方などをご共有します。

生成AIの登場から数年、多くの企業が導入を進める一方で、成果を生み出す企業とそうでない企業の二極化が始まっています。ツールとしてのAIがコモディティ化する中で、真の競争優位性はいかにして築かれるのでしょうか。 「AIを入れた企業」と「AIで勝つ企業」。「差がつく構造」を解きほぐし、これからの日本企業に求められるAI戦略を多角的な視点で議論します。

AIで生産性を向上させ、自社の競争優位につなげていこうとしたときに直面しがちな、「戦略と技術実装の分断」をテーマに、戦略からフレームワーク、業務、要件、技術をつなぐ変換過程に潜む様々な要素 - 認知・非認知能力、機能・非機能要件、因果と相関、決定論と確率論、再現性と揺れなど – を踏まえて、それらをつなぐレイヤー構造と、AI戦略を実装するための視点を提案いたします。
会場参加者様にはランチ付きのセッションとなります。
ランチをお召し上がりいただきながら、気軽にお聞きください。

セッションの詳細説明をここに記載します。

セッションの詳細説明をここに記載します。

知的労働において、AIとの協働による本質的な生産性向上を実現するための要諦を探ります。現在、企業が直面している課題は、情報収集やアイデア出しなどの基礎的なAI活用の「次のステージ」にどうしたら進めるのかということです。AIとの協働から飛躍的な価値を創出するためには、技術そのもの以上に、どのような切り口でAIを実装していくのか、社員の思想感や働き方をどのように変えていくのかといった視点が重要になります。そのような視点を踏まえたBCGにおけるAI変革の実践を紹介します。

AIを実（フィジカル）世界での問題解決に適用する場合の限界と勘所を整理し、成果創出に向けた実践例を紹介します。

AI活用を加速させるには、技術だけでなく「使えるデータ」を整えることが不可欠です。
本講演では、データ戦略の設計、品質管理、ガバナンス、組織での定着まで、実践的なデータマネジメントの考え方と具体策を解説します。

あなたの会社のAIは、昨日よりも賢くなっていますか？ それとも、時とともに価値が減っていく「減価償却資産」のままですか？汎用的なAIモデルを使うだけでは、他社との差別化は図れません。真の競争力は、日々の業務で生まれる独自のデータをAIが吸収し、御社専用の頭脳として「賢くなる」プロセスに宿ります。 本講演では、AIを利用すればするほど知見が蓄積され、業務効率と品質が向上していく「収穫逓増型データフライホイール」基盤について語ります。セキュリティを担保しながら自社データを最大限に活用し、AIと人が共に成長する「共進化基盤」をいかに構築するか。2026年の最新技術動向、実装技術の選択肢や課題も踏まえ、将来を見据えた導入ステップとアーキテクチャをご提案します。

＊データフライホイール：学習データをもとにした推論・実行結果・フィードバックを還流させることで精度や活用価値を向上させる自己強化型循環サイクル。

セッションの詳細説明をここに記載します。

セッションの詳細説明をここに記載します。

セッションの詳細説明をここに記載します。