今日のAIは、経済的に有用なタスクの大半をすでに自動化できます。しかし、その流ちょうさにもかかわらず、今日のAIは利用可能なデータに縛られています。AIが自動化できるのは「既に行われてきたこと」だけであり、まだ一度も想像されていないことの発明はできません。汎用人工知能（AGI）に到達するには「発明ギャップ（Invention Gap）」――高度なパターンマッチングと真にオープンエンドな問題解決との距離――を埋めなければなりません。本セッションでは、現行モデルが自律的推論に到達できない要因となっているアーキテクチャー上のボトルネックを分析し、次代のAIを構築するために必要なパラダイムシフトを探ります。
Modern AI can already automate most economically useful tasks. Yet, for all their fluency, these systems remain tethered to available data. They can automate what has been done, but they cannot yet invent what has never been imagined. To reach Artificial General Intelligence (AGI), we must bridge the "Invention Gap": the distance between sophisticated pattern matching and true, open-ended problem-solving. This session dissects the architectural bottlenecks preventing current models from achieving autonomous reasoning and explores the paradigm shifts necessary to build what comes next.

AIが飛躍的に進化する中、多くの企業はいまだ実験段階にとどまっているのが現状です。真の課題は技術そのものではなく、それをいかに経営と組織に組み込み、活用するかにあります。本セッションでは、AIを単なる技術導入ではなくビジネス変革として捉え、高い成果を生む領域に絞った意思決定、仕事の進め方の抜本的な見直し、そしてリーダーシップの役割に焦点を当てながら、技術進化を持続的な競争優位へとつなげるアプローチを探ります。
Artificial intelligence is advancing at extraordinary speed, yet most companies remain stuck in experimentation. The challenge is not access to technology, but how organizations choose to deploy it. In this fireside chat, I will discuss why AI must be treated as a business transformation rather than a technology initiative—focusing on redesigning how work gets done, making a small number of high-impact bets, and mobilizing leadership to turn rapid technological progress into sustained competitive advantage.

設計情報や顧客データなど機密性の高い情報を扱う現場では、AI活用においてデータを社外に出さずに使えることと、業務に定着する使いやすさの両立が経営判断の要点となります。FIXERはLenovo ThinkStation PGXを基盤に、クラウドに依存せず即時に使えるデスクトップAIを選択しました。本講演では、その判断背景と実運用で得られた知見を解説します。

AI活用の効果を最大限に発揮するには、経営トップの変革への強い意思と全社を巻き込むリーダーシップが重要です。自律的に思考し、判断し、業務を遂行するAIエージェントの活用に際しては、その重要性がより高まります。経営トップは組織や業務プロセス、企業文化をどのように変えていく必要があり、既に日本企業はどう動き出しているのか。経営トップが議論します。

AIが飛躍的に進化する中、花形だった営業職はどうなるのでしょうか。米国ではAIエージェントの活用が進んで、「営業が消える日」が近づいており、日本もその流れにのみ込まれつつあります。米国の先端事例に詳しい日経ビジネス編集委員と、マーケティングに詳しい日経BPのトレンドメディアユニット長が、営業分野におけるAI活用の最新動向と、将来の展望について議論します。

契約書の山、稟議書、図面、手書き帳票、購買伝票――これら非構造化データの処理に何人月を費やしていますか?HPが提供するAIワークステーションとアプライアンス製品「SolarBox」は、オンプレミス環境で機密を守りながら文書を瞬時に資産化。審査の自動化、財務レポート作成支援、伝票処理、商品情報抽出などを劇的に効率化します。短期間で成果を出す、その仕組みを実例と合わせて紹介します。

AIの進化により、広告クリエイティブのあり方は大きく変化しています。本セッションでは、広告クリエイティブを起点にターゲットユーザーを探すクリエイティブ先行配信型の仕組みと、その最たるプラットフォーマーであるMeta Advantage+セールスキャンペーン（ASC）の特徴を解説します。また、その特徴に対して広告クリエイティブの制作がどのように変化しているのかについて、Meta日本法人 Facebook Japan 上級執行役員の坂下氏とHakuhodo DY ONE 常務執行役員の柴山が詳しくお伝えします。

AIは汎用的なテクノロジーである、企業活動がAIに依存すると、そのアウトプットが他者と変わらなくなる恐れがある。それが「AIによる同質化の罠」だ。AI時代においても他社との差異化を図るには、どこまでを汎用的なAIに任せ、自社が何に特化すべきかを見極める必要がある。企業の技術戦略の立案と遂行の責任者であるCTO（最高技術責任者）、CDO（最高デジタル責任者）、CIO（最高情報責任者）が、同質化の罠から抜け出す方法を議論する。

付加価値の源泉となる企業活動において何等かAI導入する場合、暗黙知の形式知化が重要になります。このためのデータ蓄積とAI利活用の勘所について概説します。加えて、本取組において「同質化の罠」に陥らない工夫についても実例に基づき紹介します。

音声AIエージェントは、問い合わせ対応を置き換える話ではなく、待ち時間・応対品質・運用コストという経営課題を同時に動かす新しい顧客接点の選択肢。日本企業が今押さえるべき基本概念と、検討を始める最初の一歩を整理する。

AI書籍ベストセラー著者の2名が、視聴者からの様々な質問に回答します。「生成AIやAIエージェントはどこまで進化するのか？」「どのような業種や仕事がAIに置き換えられるのか」「AIに依存するリスクは？」……。AIに関するさまざまな疑問に、生成AI活用の第一人者である深津貴之氏と、AIの研究開発や社会実装に精通する国立情報学研究所教授の佐藤一郎氏が答えます。

「SaaS is Dead（SaaSは死んだ）」が米株式市場を揺るがしたように、自律的に業務をこなす「AIエージェント」が今、産業や企業活動を大きく変え始めています。誰も先行きを予想できない大変革の中で、チャンスをつかみ、危機を避けるには何に着目すべきか。「日経クロステック」やニューズレター「AIエフェクト」で最新のAI情勢を追いかけているコラムニストが、注目すべきAIトレンドを解説します。

AIを「暗黙知の実装装置」と捉え、企業のDNAや熟練の直感を分人AIとして可視化・活用することで、日本型産業の競争力を再構築する構想をご紹介。予測ではなく多視点で「意味」を発見し、経営を覚悟ある意思決定へと進化させるdentsu Japanの「未来望遠鏡」について解説します。

AIエージェントは、業務効率化を超えて顧客体験を進化させる段階に入っています。本セッションでは、顧客理解から体験設計、クリエイティブまでを一気通貫で捉え、商用利用に配慮した生成AIで成果を生むために経営が押さえるべき実践的な視点を紹介します。

AIは購買体験そのものに留まらず、アウトオブボックスの先の体験にまで影響を与えています。本セッションでは「使用開始後」のフェーズにフォーカスを当てて、顧客体験向上のための推進例をレノボの自社での取り組みをもとにご紹介します。

対話型AIは、カスタマーサポートだけでなく、購買体験そのものを変革する可能性を秘める。膨大な商品の中からいかにフィットする商品を提案するか、パーソナライズによるレコメンドの強化に加え、対話を通じて“AIと一緒に”買い物をするアプローチの実装も進む。一方で、人が介在しない接点が増えることで、ブランド性との両立も課題になる。AI時代の顧客接点・顧客体験づくりを徹底議論する。

AIを人間の知性を拡張する共創パートナーと捉え、AIの圧倒的スピードと人間本来の創発性や合意形成を融合させる「Human AI Collaboration」を議論。AIの進化を人間にレトロフィットさせ、高い生産性と「自分ゴト化」を両立し、顧客価値を最大化する先進事例をNEC社と共にお届けします。

製造業の現場に眠る暗黙知や無形資産を、AIでいかに活用するかという取り組みが活発だ。日本の強さの源泉と言われながら、属人化やデータ共有、人材育成、企業風土などにまつわる課題から、活用が十分ではなかった。生成AIの活用はこうした課題をどこまで解決できるのか。専門家のディスカッションによってそのヒントを探りたい。