※現地視聴（抽選制）の申込期限は8月7日(金)までとなります。
AI産業革命時代の「勝ち組の条件」
AI（人工知能）が今、あらゆる産業の構造を変えようとしています。
AIはもはや、業務効率化のツールではありません。
AIによって組織や個人の発想力と行動力を拡張することで、自社のビジネスモデルを変革し、新しい製品やサービスを生み出すことが、日本企業に求められています。
そんなAI産業革命の時代に、どうすれば「勝ち組」として飛躍的な成長を遂げられるのか。「AIリーダーズ会議 2026 Autumn」では、国内外のAIのトップランナーや、様々な企業の経営幹部と共に、その「条件」を多角的に探ります。
名称
AIリーダーズ会議 2026 Autumn
日時
2026年9月1日（火）・2日（水）
開催形式
ハイブリッド開催（現地視聴は抽選制）※現地視聴（抽選制）の申込期限は8月7日(金)までとなります。
会場
大手町近辺
※会場の詳細は当選メールにてご案内いたします。
受講料
無料（事前登録制）
主催
日経BP
協力
日経ビジネス、日経クロステック、日経クロストレンド、日経メディカル、日経BP 総合研究所
パートナー
（ABC順）
アドビ、ベイン･アンド･カンパニー、デロイト トーマツ グループ、dentsu Japan、
ElevenLabs Japan、FIXER、グーグル、博報堂DYグループ、伊藤忠テクノソリューションズ、
レノボ・ジャパン、ミロ・ジャパン、日本HP、NTTデータ、パーソルワークスイッチコンサルティング、
セールスフォース・ジャパン、トレジャーデータ
※現地視聴（抽選制）の申込期限は8月7日(金)までとなります。
※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。
2026.9.1（火）
2026年夏。世界中でAI（人工知能）に対する恐怖心が急速に薄れつつあります。米オープンAIのサム・アルトマンCEO（最高経営責任者）が、AIが雇用を消滅させるという「AI Jobpocalypse（AI雇用崩壊）」の見通しを撤回したのはその一例。ある職種におけるAIの影響の受けやすさは「AI Exposure（AI暴露度）」などと表現されていましたが、米国では暴露度が高い職種ほど求人数が増え始めています。なぜこのような事態が生じているのか。この先、AIによって何が起きうるのか。「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解説します。
AIを導入する企業は急増していますが、成果を出せる企業はごく一部です。両者を分けるのは「AIを使えているか」ではなく「人とAIが協働できているか」です。本講演では、AIに任せる業務、人が担う判断、組織に残す知見の設計を軸に、協働こそが勝ち組の条件である理由を実践事例とともに解説します。
企業におけるAI（人工知能）導入事例が急速に増えている。ただ、その利用実態のほとんどは既存業務の効率化、いわゆる生産性の向上を目的としたものといえる。ビジネスパーソンの補佐的な役割を果たすAIの有効性は認められるが、AIの進化は企業の構造改革にどこまで力を発揮できるのか。企業の中核事業にAIをどう利活用できるのか、それがこれからの企業競争力の決め手となる。AIによる事業創出に成功した企業と、乗り遅れた企業の間では大きな格差が生まれる。AIによって他社にはない製品やサービス、ビジネスモデルをいかに創出するか、これを実現できた企業こそがAI時代の勝者となれる。AIを軸にした事業変革を陣頭指揮する経営トップが、いま、何をなすべきかを徹底闘論する。
ブランドへの投資やクリエイティブAIの活用は増えているのに、成熟度はむしろ停滞。その矛盾の正体から、AI活用を資産に変える道筋、そしてアドビが考える「経営インフラ」の姿までを解き明かす。
AI産業革命に向けて、企業は自社の「AI武装」を進める必要がある。しかしそこには3つの課題がある。「ツール」「データ整備」「人材」だ。これらの課題を克服するためのアイデアや発想法を、全社を挙げたAI変革に挑戦中のCDO（最高デジタル責任者）やCAIO（最高AI責任者）、FDE（フォワード・デプロイド・エンジニア）への転身を遂げた元「プロCIO」、様々な事業会社のAI武装を支えているコンサルティングファームやITベンダーの幹部が議論する。
多くの企業がAI活用を進める一方で、その成果には大きな差が生まれ始めている。本講演では、先進企業の変革を支援してきた実例を踏まえながら、AIを企業変革と競争優位の実現につなげるために押さえるべき論点を整理する。
FDE（Forward Deployed Engineer）を宝の持ち腐れとせず、いかに活用して、経営変革（AIX）を推進し、企業価値の向上に繋げていくか、そのポイントを解説します。
AIブームの過熱が懸念されている。AI関連の半導体やデータセンターへの巨額投資、不透明な評価、ガバナンス不備、技術的限界への理解不足といった論点を、『AIバブルの不都合な真実』著者クロサカタツヤ氏との対談で整理します。そのうえで、バブル崩壊のシナリオと調整局面後に生き残るAIの条件を踏まえ、企業のリーダー層が理解し、備えるべきポイントを議論します。
2026.9.2（水）
AIは「使う」段階から「任せ、動かす」段階へと進化しています。インターメスティックは、店舗での顧客接点の一部をAIエージェントに任せ、購入体験改革を目指しています。本対談では、「人とAIの最適な役割分担」をどのように実現しようとしているのか、そしてどのように実践に落とし込んで改善を進めているのか、その実践論に迫ります。
今日のAI（人工知能）システムは驚くほど流ちょうに言語を扱えますが、流ちょうさは理解そのものではありません。大規模言語モデル（LLM）は次の単語を予測しているに過ぎず、人間や動物が自然に行うような形で物理世界を知覚（Perceive）し、予測（Predict）し、論理的に推論している（Reason）わけではありません。Yann Lecun（ヤン・ルカン）氏とAlex LeBrun（アレックス・ルブラン）氏が共同創業したAdvanced Machine Intelligence（AMI Labs）は「世界モデル」を構築中です。これは「JEPA」のようなアーキテクチャーを用いて学習されたAIシステムで、世界が実際にどのように機能しているのかについての内部表現を形成し、単なるトークン予測ではなく、本質的な計画立案や長期的な論理推論を可能にします。本基調講演では、世界モデル（World Models）という概念を紹介すると共に、それがLLMや次世代AIモデルとは根本的に異なるアプローチである理由を説明し、さらにこの技術が現実世界におけるエージェント型システムの動作をどのように根本から変革していくのかを考察します。
Today's AI systems are remarkably fluent, but fluency is not understanding. Large language models predict the next word; they do not perceive, predict, or reason about the physical world the way humans and animals effortlessly do. AMI Labs, co-founded by Yann LeCun & Alex Lebrun, is building world models, AI systems trained through architectures like JEPA to form internal representations of how the world actually works, enabling genuine planning and long term reasoning rather than token predictions. This keynote introduces the concept of World Models, explains why they represent a fundamentally different path from LLMs and the next generation of AI models, and explores how this technology will fundamentally transform how agentic systems operate in the real world.
AIデータセンターに関連するビジネスが急成長している。世界の市場は2030年に270兆円に達し25年の２倍超に拡大する。AIデータセンターの土地取得から発電所建設、運営や利用、そこに使う電子部品の開発など関係する産業は幅広く、「AIエコノミー」とも呼べる経済圏が膨張している。豪エアトランクとの協業や住友電設の買収で大和ハウス工業はAIデータセンターの建設から運営に注力し、エネルギー問題への打開策として日本郵船は再エネ100％の洋上浮体型のAIデータセンターの開発を進める。AIエコノミーの中核、AI半導体に不可欠な技術を持つJSRはその開発で世界の先陣を切る。持続的な社会を実現しつつ海外展開でいかに収益を上げるか。こうしたディスカッションを聞くことで、視聴者はこのエコノミーへの参加チケットを手にし、より多くの収益機会へのヒントを得ることになる。
AI活用が進むほどトークン従量課金は膨張し、"請求書ショック"が経営を襲います。処方箋は、FinOpsの規律を生成AIへ適用すること。買い切り・オンプレ完結の『Sovereign GaiXer』は、FinOpsが目指す"完全に予測可能なコスト"を最初から実現。AI予算を"読める経営"に変える一手を解説します。
AIの進化が、企業と顧客の接点そのものを大きく変えている。チャットボットやコールセンター、SNSなど、あらゆる場面でのやり取りをAIが正確にテキスト化・分析できるようになったことで、これまで見過ごされてきた顧客の生の声「VoC（ボイス・オブ・カスタマー）」を経営やマーケティングの重要な羅針盤として位置付け直す動きが広がっている。AIを活用して、顧客アンケートでは拾いきれない本音や、購買のきっかけとなる隠れた利用シーンをいかに”発掘”するか───。本セッションでは、キューサイとNISHIKAWAの実践例を起点に徹底議論。AIによって顧客接点全体がどう変わり、その中でVoCをどう位置付け直すべきかを考える。さらに、AI同士が売買を行う「エージェンティックコマース」時代を見据え、人間の顧客の声が持つ意味は変わるのか、AIによる購買判断にどう対応すべきかまで、未来志向の議論を展開する。
AIはいま、企業の業務だけでなく、生活者の意思決定そのものを変え始めています。本講演では、AI時代のマーケティングアプローチ「PSDCA」を軸に、マーケティングの“勝ち筋”がどこへ移るのかを読み解きます。AIによる最適化が進むほど価値を増すのは、人 with AIでしか生み出せない意志と決断力です。明日から実践できるAI時代のマーケティングを勝ち抜くヒントをお持ち帰りいただきます。
企業に最も古くからある顧客接点――電話が、音声AIエージェントによって最先端の経営インフラに変わり始めた。世界ではこの半年で実装が加速し、待ち時間・応対品質・コストの改善は構想ではなく実例となった。最新事例から成果を生む適用領域と実装の勘所を読み解き、日本の経営が今打つべき一手を10分で提言する。
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