生成AIエージェント時代のAI戦略 ── 失敗の根本原因は『組織の記憶』にある

「ChatGPTを毎朝リセットして使い続けていませんか？」
──多くの企業がAI活用でつまずく根本原因は、ツールの選び方ではなく『組織の知能を個人の頭から外に出す設計』が欠けていることにあります。
東京大学松尾研発スタートアップ・累計数千人への生成AI研修を実施したパンハウス代表・岡本が、生成AIエージェント時代の『AI戦略』を20分でお届けします。
『AI活用の競争優位は、もう《何を使うか》ではなく《何を覚えさせたか》で決まる』──この一言を起点に、
(1)記憶の設計
(2)人材戦略(FDE型＝顧客現場で自社AIを実装・改造する常駐型人材)
(3)律速のシフト(作業量から判断の質へ)
の3論点から、経営判断のフレームワークをお伝えします。
3年後、御社の取引先リストから「AIを使わない会社」が消える前に──分岐点となる打ち手をお持ち帰りください。

登壇者プロフィール

岡本 弘野（おかもとひろの）
株式会社パンハウス　代表取締役

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東京大学理学部物理学科を卒業後、同大学の人工知能を研究する松尾研究室の共同研究プロジェクトに参画。
その後、松尾研の博士課程に進学し、生成モデルや異常検知の研究に携わる。
博士課程修了後は株式会社パンハウスを創業し、多数のAIプロジェクトにて、画像・動画を中心としたAIモデルの作成の実装と統括を担当する。

6名で残業0＆過去最高売上を達成した、”失敗しないAI活用”の進め方
── 経営者が自ら手を動かしてわかった、組織に根づく4つの設計原則

「AIを入れたのに、業務は変わらなかった」──多くの企業がここで止まります。
原因はツールではなく、目的・業務・現場・運用が”接続されていない設計”にあります。
弊社HMitは、エンジニア不在の少人数体制で経営者自らが生成AI活用を1から推進。
6名体制で残業0、2025年5月には過去最高売上を達成しました。
本セッションでは、その実体験から見えた「失敗するAI活用」と「成功するAI活用」の構造的な違いを解剖。
①目的の言語化
②業務の解体
③現場への接続
④運用の習慣化
4つの設計原則で、明日から動ける”進め方”を提示します。
AI導入を「やったつもり」で終わらせず、本当に成果につながる地図を持ち帰ってください。

登壇者プロフィール

濱崎 宰 (はまさき つかさ)
株式会社HMit　代表取締役　社長

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大手EC企業にてマーケティングに従事したのち、
ECコンサルティング企業 株式会社HMitを創業。
「Help Me!をITで解決する」というMissionで事業拡大中。
しかし急成長したが故、業務効率化や仕組み化が後回しに。社内ハレーションが起こり、
方向性の違いから社員は一気に19名→6名へ。
課題感のみが残り、エンジニアもいない状況で自ら生成AIを用いた開発や効率化に１から着手し社内推進。
6名体制になりつつも残業0かつ売上維持、2025年5月には過去最高売上を7人のまま達成。
この経験をサービス化し、ECだけではない、「Help Me!をITで解決する」Missionを掲げ、AIコンサルティングを行う。

失敗するAI導入と、成果を生むAI活用の分かれ目

AI導入でつまずく企業の多くは、AIの可能性を過大に見積もったり、逆に過小評価したりと、現在のAIの「できること・できないこと」を正しく捉えきれていないことが共通の要因です。
本講演では、ディープラーニングから生成AI、近年急速に実用化が進むAIエージェントまで、
いまのAIが本当に得意なこと・苦手なことを技術的背景とともに整理します。
あわせて、外観検査、社内データ分析・文書チェックなど、登壇者がこれまで携わってきた複数の導入事例から、
PoCで止まらず現場に根づかせるための勘所、
データの電子化やドメイン知識活用といった前提条件、
そしてハルシネーション・情報漏洩・プロンプトインジェクション・「ワークスロップ」（AI任せによる業務の質低下）
といった見落としがちなリスクまで具体的に扱います。

登壇者プロフィール

五木田 和也（ごきた かずや）
ガルム株式会社　代表取締役

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千葉工業大学で数値計算、機械学習、画像認識の研究に従事。
組合せ最適化、画像認識、自然言語処理分野を中心に機械学習を使ったソフトウエア開発を行う。
ディープラーニングをはじめ従来の特化型AI開発、脳の再現を目指した汎用AIについての研究開発にも取り組む。
著書に「コンピュータで脳がつくれるか」「OpenCVではじめよう ディープラーニングによる画像認識」などがある。

AIを”仕組み”に ― 「導入したけど使われない」にならないための、AI活用の進め方

「AIを導入したのに、一部の人しか使いこなせない」「PoCはやったが全社に広がらない」
「ナレッジが属人化し、組織の成果につながらない」——
AI活用がうまくいかない企業には、共通したつまずき方があります。
本セッションでは、デジタルマーケティング支援会社・グランネットが自社で実践してきた
「AIを”個人の道具”で終わらせず、組織の”仕組み”に変える方法」を解説します。
なぜ多くの企業が定着でつまずくのか、
「個人のAI活用」と「仕組みとしてのAI活用」は何が違うのか。
そして、バラバラだった社内情報をAIで横断検索できる基盤づくりや、
自社の実践から得た”失敗しないための原則”を共有します。

登壇者プロフィール

安田 一平（やすだ いっぺい）
株式会社グランネット　マーケティング部 部長

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大学卒業後マーケティングの事業会社に経営層（COO）として参画。
月間100万PV、利益1億円以上の複数メディアを運営。その後、起業／事業売却を経験。
グランネットではCSOとして自社マーケティング／自社採用／採用支援の責任者を務める。

「コストの壁」と「現場の反発」を突破する！
人材開発支援助成金をフル活用した「AI×DXリスキリング」成功のロードマップ

AI導入を成功させるカギは、技術の選定だけでなく、それを使う「人」への投資と「コスト」の最適化にあります。
どれほど高機能なAIを導入しても、現場が使いこなせなければ投資は無駄になり、
一方で手厚い研修には多額の費用がかかります。
本セクションでは、助成金と労務の専門家が、国から大きな支援を受けられる「人材開発支援助成金（事業展開リスキリング支援コース）」を活用し、実質的なコスト負担を最小限に抑えながら現場のAI活用スキルを引き上げる具体策を伝授します。
単なるお金の話にとどまらず、AI導入時に起こりがちな「現場の反発」を未然に防ぐ労務管理のポイントや、全社展開へ向けた意識改革の進め方まで、組織が自走するためのリアルなアプローチをお届けします。

登壇者プロフィール

井上　拡（いのうえ　ひろき）
株式会社ワンディーティー　コンサルタント

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コンサルタントとして、中小企業から大企業まで労務環境の整備から助成金申請までを一貫対応。最新の制度を踏まえた的確なアドバイスと、実務に強いサポートで、スピーディーかつ安心の申請をサポートをしております。