人手不足などの社会的要因や地政学リスクの高まりなどを背景に、製造業を取り巻く環境の変化が加速しています。
こうした変化の中で、先進的な企業を中心に、データ基盤の強化、部門や企業の枠を超えた連携、新しい価値創出に向けた構造改革などDXへの取り組みを一段と強める動きが広がっています。

こうした状況を受けて開催する「製造業DXサミット2026」では、産業界や学術界のキーパーソン、デジタル変革で先行する企業が登壇し、AIとデータの時代へ動き始めた製造業の未来像について多角的な視点から議論を深めます。製造業で進みつつある変革の潮流を俯瞰しながら、その本質と今後の方向性を整理し、企業がこれからの競争力をどのように築いていくべきかを考える視点を提示します。

本サミットでは、必ずや皆様のお仕事に役立つ情報があると思います。ぜひ、ご登録のうえ視聴ください。

≪「主催者アンケート回答キャンペーン」のお知らせ≫

セミナー終了後に主催者アンケートがございます。
ご回答くださったセミナー視聴者の方(※)の中から抽選で各日300名に「Amazonギフトカード1,000円分」を後日、ご登録のメールアドレスにお送りいたします。
(主催者アンケートへの回答をもって本キャンペーンへのエントリーとさせていただきます。)
アンケートへのご協力をよろしくお願いいたします。

※下記に該当すると主催者が判断する場合は、本キャンペーンの対象外となります。

  • 勤務先、勤務先電話番号など、入力情報に不備や虚偽がある
  • 同一の方が複数アカウントでセミナーを視聴している
  • その他、閲覧ログなどから、ビジネス目的のセミナー視聴と認められない

*主催者アンケートは、配信当日のシステム上で回答いただけます。アンケート表示時間外での回答はできませんので、ご了承ください。

*本キャンペーンへのエントリーや対象、ならびにAmazonギフトカードの送付結果に関するお問い合わせにはお答えできませんので、ご了承ください。

*発送まで1~2カ月かかる場合がございます。

開催概要

名称
製造業DXサミット2026
~AIとデータの時代へ動き始めた製造業の未来像~
日程
Day1 202679日(木)
12:30~17:05(予定)
Day2 2026710日(金)
10:00~15:55(予定)
開催形式
オンライン
主催
日経クロステック
協力
  • 日経ものづくり、
  • 日経コンピュータ、
  • 日経BP 総合研究所
ゴールド協賛
  • ビーイングコンサルティング、
  • 日立製作所、
  • SCSK、
  • セールスフォース・ジャパン、
  • ユニティ・テクノロジーズ・ジャパン

ほか(ABC順)

シルバー協賛
  • アドビ、
  • ブリヂストン、
  • スマート工場研究所、
  • Staffbase Australia Pty Ltd.

ほか(ABC順)

参加料
無料(事前登録制)
対象者
経営者、経営企画、DX/新規事業開発、生産・製造、技術・設計、研究・開発、情報処理・情報システム、営業・販売部門 ほか

プログラム

※講演者や講演時間など、プログラムは変更になる場合がございます。予めご了承ください。

7月9日(木)【Day1】

12:30~13:00

【主催者講演】

タイトル調整中

三好 敏

日経BP 総合研究所
客員研究員 三好 敏

13:05~13:35

スピードが問われる時代、生成AIとともに変わる設計・開発・調達の在り方
~CAE、PLM、開発の購買調達までつなぐ“エンジニアリングデータの民主化”~

藤田 航介 氏

SCSK
製造事業グループ デジタルエンジニアリング事業本部
ソリューション推進部 部長 藤田 航介 氏

伊原 裕哉 氏

SCSK
製造事業グループ ソリューション第二事業本部
エンタープライズソリューション第四部 知財ビジネス企画推進課 課長補佐 伊原 裕哉 氏

詳細はこちら

市場変化のスピードが増す中、製造業の製品開発では、経験則や属人的な判断に頼った従来型プロセスの限界が見え始めています。本講演では、将来のマルチAIエージェント活用を見据え、製品開発に関わる分散した情報をAIが活用できる形に整え、上流の設計判断をどう高度化できるのか、その実現に向けたPLM・原価管理・購買調達のこれからの在り方を提示します。

13:40~14:10

3Dデータを”現場で使える価値”に
~AI、デジタルツイン、XRと組み合わせた業務課題の解決手法~

柿本 亮大 氏

ユニティ・テクノロジーズ・ジャパン
日本インダストリー営業責任者 柿本 亮大 氏

詳細はこちら

設計段階におけるエンジニアリングデータを下流工程で活用する有効性は多くの企業が認識しています。しかし3Dモデルが重いことや閲覧に専用CADソフトが必要なことなどが部門間・工程間での活用を阻害しています。本講演では、3DデータをAIやデジタルツインと組み合わせて業務上の課題を解決する手法を紹介します。

14:15~14:45

製造業DXの分断を打破するデータ&AIマネジメントの新潮流
〜自律型AIエージェントを動かす"信頼できるコンテキスト"〜

森本 卓也 氏

セールスフォース・ジャパン
製品事業統括本部 プロダクトマネジメント&マーケティング本部
プロダクトマネジメントシニアマネージャー/エバンジェリスト Data & Integration 森本 卓也 氏

詳細はこちら

製造業のAI活用を阻む壁は、事業部や工程間で分断されたデータのコンテキストの欠如です。本講演では、先進企業の事例を基にAIが自律判断を下すために不可欠な「信頼できるコンテキスト」を解説。企業競争力を高めるAI Readyな経営基盤を支えるエンタープライズアーキテクチャー、そこへ至るロードマップを提示します。

14:50~15:20

【主催者講演】

タイトル調整中

ヤマハ発動機(予定) 登壇者調整中

15:25~15:55

TETOTEの「柔らかさ」が切り拓く、製造現場作業の自動化!
~人とロボットの協働が導く製造DX~

音山 哲一 氏

ブリヂストン
ソフトロボティクス ベンチャーズ CEO 音山 哲一 氏

詳細はこちら

製造現場の深刻な人手不足に対して、人的資源を真に付加価値を生む現場に充当するための変革が求められています。ブリヂストンの既存事業のノウハウを活かしたソフトロボットハンド「TETOTE」は、器用さや柔軟性を活用し、人が介在する複雑な作業の自動化(フィジカルAI含む)をめざしており、大手製造業のお客様に採用され始めています。人とロボットが協働する未来の実現に向けた取り組みを紹介します。

16:00~16:30

工場DXの正しい始め方~最新技術を使うだけでは失敗する理由とは

久下 直彦 氏

スマート工場研究所
代表取締役社長 久下 直彦 氏

詳細はこちら

工場のスマート化を何から始めればよいかわからない」は、よく聞く悩み事。製造業においてモノづくりは事業の根幹であり試行錯誤を無制限に行えるテーマではないので、始め方を間違えれば失敗します。スマート工場研究所がこれまでの経験から導き出したメソッドに基づき、失敗しない工場DXの進め方を分かりやすく解説します。

16:35~17:05

【主催者講演】

タイトル調整中

村田製作所(予定) 登壇者調整中

7月10日(金)【Day2】

10:00~10:30

【主催者講演】

製造業DXの現在地
-フィジカルAIとソフトウェアデファインドが変革する製造業の未来

福本 勲 氏

アルファコンパス
代表CEO 福本 勲 氏

詳細はこちら

生成AI・エージェント・フィジカルAI の進化により、製造業の“産業OS”が書き換わりつつある。一方、日本はデータ取得と活用の二重ギャップや技能の形式知化が課題。本講演では、ハノーバーメッセ2026 の示唆と、日本企業に求められる進化の方向性を示す。

10:35~11:05

AI時代に効く"逆転の段取り"
〜生産性向上の常識をひっくり返す信号機式マネジメント〜

後藤 智博 氏

ビーイングコンサルティング
取締役社長 COOパートナー 後藤 智博 氏

詳細はこちら

AIを活用しているのに、なぜ現場は楽にならないのか。原因は個々のタスクではなく、プロジェクトの構造そのものにある。AIがタスクを速くしても、プロジェクト全体は速くならない。バッファを集約し、赤・黄・緑の信号機で全員が同じ基準で動く仕組みが、AIを真に活かす土台になる。その始め方を提示する。

11:10~11:40

タイトル調整中

Staffbase登壇者調整中

11:45~12:15

タイトル調整中

セールスフォース・ジャパン 登壇者調整中

12:15~12:30

休憩

12:30~13:00

【主催者講演】

タイトル調整中

エヌビディア(予定) 登壇者調整中

13:05~13:35

タイトル調整中

日立製作所登壇者調整中

13:40~14:10

研究開発・生産技術におけるAI活用、要約だけでは足りない理由

笹木 涼 氏

アドビ
デジタルメディア事業統括本部 営業戦略本部
ソリューションセールス製品戦略部
Senior Solution Consultant Document Cloud 笹木 涼 氏

詳細はこちら

研究開発や生産技術の現場では、論文、仕様書、規制文書、試験結果など、重く複雑で、解釈や見落としが許されにくい情報をもとに判断が行われています。こうした業務で必要なのは、一般的な生成AIのような要約や外部知識の補完ではなく、原文に忠実な情報抽出、対象となる文書の範囲に基づいた一貫した情報整理、さらに判断に必要な情報群へ素早く辿り着けることです。 本講演では、複雑な技術文書を扱う実務を前提に、文書構造の理解、情報の範囲を限定した整理、そして単一の答えではなく、その周辺にある判断材料一式にアクセスできる状態をどのように実現するかという観点から、AIに求められる要件を整理します。単なる効率化にとどまらず、意思決定に使える情報活用を実現するための考え方とアプローチを解説します。

14:15~14:45

タイトル調整中

登壇者調整中

14:50~15:20

タイトル調整中

登壇者調整中

15:25~15:55

【主催者講演】

タイトル調整中

IPA(予定)登壇者調整中

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