AI Agent Dev Forum organized byAI Market AIエージェント開発の手法・事例・ソリューションを深く知るオンラインフォーラム

13:00 − 16:10 Online Live

受付終了

お申し込み者限定|後日アーカイブ視聴特典付き

AI Market Focusは、AIの特定テーマに絞り、業務活用のヒントを短時間で集中的に深く知るオンラインフォーラムです。

株式会社Hakky ロゴ
株式会社フツパー ロゴ
株式会社リベルクラフト ロゴ
株式会社ルートチーム ロゴ
アポロ株式会社 ロゴ
日本マイクロソフト株式会社 ロゴ
AI Market ロゴ

登壇企業は、公開準備が整い次第、順次追加いたします。

AIエージェント開発・実装を、技術と事例から具体的に学ぶ
オンラインフォーラム

生成AIの活用が広がる一方、AIエージェントを業務に組み込み、継続的な成果につなげるには、複数の実装課題があります。LLMやAPIの選定だけでなく、現場の業務知識や判断基準を設計へ落とし込み、外部システムや装置と連携させ、実行結果を組織のナレッジとして蓄積することが重要です。

本フォーラムでは、属人的な業務知識をAIエージェントに組み込む考え方、ナレッジが蓄積される専門業務AIエージェントの設計、高いセキュリティが求められる環境でのローカルLLM活用、チームでのAIエージェント活用などを取り上げます。RAGの構築、GPU・ハードウェア選定、応答速度の検証を含め、現場で機能させるための技術と実装プロセスを、登壇各社の事例から紹介します。

AIエージェントの概念理解にとどまらず、どの業務をどの判断基準で任せ、クラウド/ローカルを含めてどのような構成で実装するかを整理し、自社のPoCや本番導入に活かせる知見を得たい方におすすめです。

こんな方におすすめ

  • AIエージェントを自社業務へ組み込むための実装パターンを整理したい方
  • 現場の業務知識や判断基準をAIエージェントへ反映する方法を知りたい方
  • RAGや外部システム連携、ナレッジを蓄積・活用する仕組みに関心がある方
  • ローカルLLMやGPU選定など、高いセキュリティが求められる環境での実装を検討している方
  • AIエージェントのPoCから本番導入に向けて、要件や技術構成を具体化したい方
受付終了

お申し込み者限定|後日アーカイブ視聴特典付き

Timetable タイムテーブル

13:0013:05

オープニング・参加案内・当日のテーマ説明

13:0513:35

その "泥臭い業務知識" が、AIエージェントの強さになる
〜自律型アプリケーションへの進化〜

「SaaS is dead」—この言葉が意味するのは、単なるソフトウェアビジネスの転換ではなく、「人間がUIを操作して仕事をする時代」の終焉です。2026年現在、Claude CoWorkやGemini Sparkに代表されるように、AIエージェントはクラウド上でトリガーやスケジュールを基に自律的に業務システムを操作し、タスクを代行するレベルへと進化しています。さらにAI自身が「いつ人間に判断を仰ぐべきか」を理解し、承認プロセスすらも賢く制御し始めています。
しかし、この変化の本質的な障壁は、APIやMCPといった技術的な接続ではありません。「どの業務を、どんな判断基準でAIに任せるか」という現場に眠る業務知識の欠如です。カスタマーサクセスやベテラン担当者が培ってきた "泥臭い" 判断基準こそ、AIエージェントを自律稼働させる最強の教師データになります。
本セッションでは、AIがシステムを直接操作する時代におけるアプリケーションの新たな価値定義を提示し、属人的な業務知識をAIエージェントのスキルへと型化していく実践的なアプローチを解説します。

齋藤 和正氏
株式会社Hakky
代表取締役社長
齋藤 和正氏
13:05 〜 13:35

その "泥臭い業務知識" が、AIエージェントの強さになる
〜自律型アプリケーションへの進化〜

齋藤 和正氏
株式会社Hakky
代表取締役社長
齋藤 和正氏

講演概要

「SaaS is dead」—この言葉が意味するのは、単なるソフトウェアビジネスの転換ではなく、「人間がUIを操作して仕事をする時代」の終焉です。2026年現在、Claude CoWorkやGemini Sparkに代表されるように、AIエージェントはクラウド上でトリガーやスケジュールを基に自律的に業務システムを操作し、タスクを代行するレベルへと進化しています。さらにAI自身が「いつ人間に判断を仰ぐべきか」を理解し、承認プロセスすらも賢く制御し始めています。
しかし、この変化の本質的な障壁は、APIやMCPといった技術的な接続ではありません。「どの業務を、どんな判断基準でAIに任せるか」という現場に眠る業務知識の欠如です。カスタマーサクセスやベテラン担当者が培ってきた "泥臭い" 判断基準こそ、AIエージェントを自律稼働させる最強の教師データになります。
本セッションでは、AIがシステムを直接操作する時代におけるアプリケーションの新たな価値定義を提示し、属人的な業務知識をAIエージェントのスキルへと型化していく実践的なアプローチを解説します。

登壇者プロフィール

大阪大学でコンピューターサイエンスと機械学習を学び、株式会社ABEJAに2018年新卒として入社。ABEJAでは、国内シェアNo.1の小売向けデータ解析SaaS事業のプロダクトオーナーと開発マネージャーを兼務し、データ分析・基盤の開発などに従事。Classi株式会社へ転職後、データエンジニアとして社内のデータ基盤やデータ関係のプロダクト開発を担う。2021年、株式会社Hakkyを立ち上げる。

13:3514:05

答えるから業務を実行するAIへ!
使うほどナレッジが貯まるAIエージェントとフィジカルAIの最前線

生成AIを導入したものの、「調べる・要約する・文章を整える」で止まっていませんか。
多くの企業でAI活用が“便利なチャット”から先に進まないのは、使い方が足りないからではありません。生成AIは問いに答えることはできても、業務プロセスそのものに入り込むことができず、やり取りした内容も組織に残らないためです。

この壁を越える手段がAIエージェントです。AIが資料を探し、データを処理し、判断し、成果物としてまとめるまでを実現。
さらに、業務を実行するたびに、その結果と判断の根拠が自社固有のナレッジとして蓄積されていきます。使うほどに参照できる自社の知見が積み上がり、次の業務の精度が上がっていく。AIを“便利なツール”から“企業の資産”へと変える設計です。
そしてその先には、デジタル上の処理だけでは完結しない領域、現実世界の装置や設備とつながるフィジカルAIの広がりがあります。
本セミナーでは、製造業の現場でAI実装を重ねてきたフツパーが、専門業務AIエージェントと実際に実験装置を動かすフィジカルAIの最前線をご紹介します。

岡澤 友広氏
株式会社フツパー
エンタープライズAI事業部 営業部 部長 / 関東支社長
岡澤 友広氏
13:35 〜 14:05

答えるから業務を実行するAIへ!
使うほどナレッジが貯まるAIエージェントとフィジカルAIの最前線

岡澤 友広氏
株式会社フツパー
エンタープライズAI事業部 営業部 部長 / 関東支社長
岡澤 友広氏

講演概要

生成AIを導入したものの、「調べる・要約する・文章を整える」で止まっていませんか。
多くの企業でAI活用が“便利なチャット”から先に進まないのは、使い方が足りないからではありません。生成AIは問いに答えることはできても、業務プロセスそのものに入り込むことができず、やり取りした内容も組織に残らないためです。

この壁を越える手段がAIエージェントです。AIが資料を探し、データを処理し、判断し、成果物としてまとめるまでを実現。
さらに、業務を実行するたびに、その結果と判断の根拠が自社固有のナレッジとして蓄積されていきます。使うほどに参照できる自社の知見が積み上がり、次の業務の精度が上がっていく。AIを“便利なツール”から“企業の資産”へと変える設計です。
そしてその先には、デジタル上の処理だけでは完結しない領域、現実世界の装置や設備とつながるフィジカルAIの広がりがあります。
本セミナーでは、製造業の現場でAI実装を重ねてきたフツパーが、専門業務AIエージェントと実際に実験装置を動かすフィジカルAIの最前線をご紹介します。

登壇者プロフィール

埼玉県出身。早稲田大学政治経済学部経済学科卒業。在学中はラクロス部に所属。 新卒で博報堂に入社し、約12年半にわたり大手企業のマーケティング戦略・コミュニケーション設計を担当。その後、ユニコーン製造業ベンチャーTBMにて約5年間、新規事業立ち上げ・営業組織マネジメントに従事。 2023年よりNew InnovationsでAI無人コーヒースタンド事業の開発・運営を推進し、OMOソリューション提案も担当。2025年1月、フツパー入社。

14:0514:35

ローカルLLMでAIエージェントは動くのか:実現場のPoC検証から見えたこと

クラウドLLMは便利ですが、患者データや工場の閉域網環境ではそのまま使えない、という壁にぶつかる企業は少なくありません。
本セッションでは、医療・製造業・官公庁等のお客様と実際に取り組んでいるローカルLLM導入プロジェクトを題材に、モデル選定やGPU・ハードウェア選び、応答速度の壁とその突破策、RAGやデータ照合の仕組みを組み合わせてAIエージェントとして機能させるまでの実装プロセスを、実測データを交えて具体的に解説します。「ローカルLLMは遅くて使い物にならない」という思い込みを、検証結果ベースで見直していきます。

三好 大悟氏
株式会社リベルクラフト
代表取締役
三好 大悟氏
14:05 〜 14:35

ローカルLLMでAIエージェントは動くのか:実現場のPoC検証から見えたこと

三好 大悟氏
株式会社リベルクラフト
代表取締役
三好 大悟氏

講演概要

クラウドLLMは便利ですが、患者データや工場の閉域網環境ではそのまま使えない、という壁にぶつかる企業は少なくありません。
本セッションでは、医療・製造業・官公庁等のお客様と実際に取り組んでいるローカルLLM導入プロジェクトを題材に、モデル選定やGPU・ハードウェア選び、応答速度の壁とその突破策、RAGやデータ照合の仕組みを組み合わせてAIエージェントとして機能させるまでの実装プロセスを、実測データを交えて具体的に解説します。「ローカルLLMは遅くて使い物にならない」という思い込みを、検証結果ベースで見直していきます。

登壇者プロフィール

株式会社リベルクラフト 代表取締役 Founder/CEO 慶應義塾大学で金融工学を専攻。卒業後はスタートアップのデータサイエンティストとしてコンサルティング事業などに従事。その後、株式会社セブン&アイ・ホールディングスにて、小売・物流事業におけるAI・データ活用を推進。株式会社リベルクラフトを設立し、生成AIやデータサイエンスを中心とした領域に関する受託開発・コンサルティング事業やAIプロダクト事業、法人研修・スクールなどの教育事業を展開。JAXA、防衛省を始めとする大手組織の生成AI開発支援も多数手がける。主な著書として『生成AI&ナレッジ活用の教本』『統計学の基礎から学ぶExcelデータ分析の全知識』『IT基礎教養 自然言語処理&画像解析「生成AI」を生み出す技術』など多数。

14:3515:05

AI活用が「個人の工夫」で止まる理由——チームで使いこなすための「業務を渡す順序」と「権限設計」

手軽にAIエージェントを作れるようになった一方で、現場では「詳しい人が自分のパソコン上で作り、他の人には直せない・引き継げないAI」が増えがちです。これでは個人レベルで便利になっても、組織全体の成果にはなかなかつながりません。
累計1,500+社が利用するSaaSを運営するルートチームでは、個人の環境ではなく「共通基盤」にエージェントを集約するアプローチを取りました。適切なアクセス権限と実行ログをチームで管理することで、誰でも安全に共有・引き継ぎができる環境を整えています。
この仕組みにより、Claude Codeなどを触ったことがない社員でも、まずは「育て役」としてAIと働き、業務のコツを掴んだ人から「次のエージェントを作る側」へ回って自動化の領域を自ら広げられます。だからこそ、ビジネスサイドわずか4〜5名でも30体以上のAIエージェントを使いこなし、大きな業務を回すことができています。

本セッションでは、1年間で数百体のAIを作り直し見えてきた「業務の切り分け」「権限・ログ設計」、そして実際に稼働しているエージェントを交えた運用の裏側をお話しします。

澤居 宏紀氏
株式会社ルートチーム
代表取締役
澤居 宏紀氏
14:35 〜 15:05

AI活用が「個人の工夫」で止まる理由——チームで使いこなすための「業務を渡す順序」と「権限設計」

澤居 宏紀氏
株式会社ルートチーム
代表取締役
澤居 宏紀氏

講演概要

手軽にAIエージェントを作れるようになった一方で、現場では「詳しい人が自分のパソコン上で作り、他の人には直せない・引き継げないAI」が増えがちです。これでは個人レベルで便利になっても、組織全体の成果にはなかなかつながりません。
累計1,500+社が利用するSaaSを運営するルートチームでは、個人の環境ではなく「共通基盤」にエージェントを集約するアプローチを取りました。適切なアクセス権限と実行ログをチームで管理することで、誰でも安全に共有・引き継ぎができる環境を整えています。
この仕組みにより、Claude Codeなどを触ったことがない社員でも、まずは「育て役」としてAIと働き、業務のコツを掴んだ人から「次のエージェントを作る側」へ回って自動化の領域を自ら広げられます。だからこそ、ビジネスサイドわずか4〜5名でも30体以上のAIエージェントを使いこなし、大きな業務を回すことができています。

本セッションでは、1年間で数百体のAIを作り直し見えてきた「業務の切り分け」「権限・ログ設計」、そして実際に稼働しているエージェントを交えた運用の裏側をお話しします。

登壇者プロフィール

立教大学社会学部卒業後、独学でエンジニアリングを習得しITベンダーに入社。2015年にベトナムでオフショア開発会社を創業しexit。2018年に株式会社ルートチームを設立。2019年にリリースした法人向け動画配信SaaS「OneStream」は、医療・フィットネス・エンタメなど累計1,500社に導入されている。2025年、JETRO「JstarX」に選出され米国500 Globalに参加。世界最前線の起業家・投資家と対峙するなかで「AIが次の産業基盤になる」と確信し、帰国後は自社をAIネイティブカンパニーへ転換した。現在は社内で30体を超えるAIエージェントを運用しながら、AI受託開発・AI教育/人材事業を展開。日米二拠点で活動する。

15:0515:35

大量データ分析もAIエージェントに任せるには。
~AI Readyなデータ基盤・エージェント構築のベストプラクティス~

生成AIを活用した業務効率化ツールは日々進化しており、様々なシーンでの導入も進んでいますが、社内データベースにある大量のデータからのデータ抽出・解析はまだAIエージェントには任せられない、専門スタッフが実施しないといけないという課題が近年よく聞かれるようになりました。
本セッションでは、データ解析をAIエージェントで自動化する際のデータ基盤、AIエージェント構築の成功事例と、業務適用を実現する際のベストプラクティスについて説明します。
特に、セマンティックレイヤー、RAG、マルチエージェントといった構築手段のみではなく、業務ニーズにあったAIエージェント構築方法の選定観点と、継続的な利用を実現するための運用プロセスの構築方法についてお話しします。

小川 祐樹氏
アポロ株式会社
取締役/AI Division Head
小川 祐樹氏
15:05 〜 15:35

大量データ分析もAIエージェントに任せるには。
~AI Readyなデータ基盤・エージェント構築のベストプラクティス~

小川 祐樹氏
アポロ株式会社
取締役/AI Division Head
小川 祐樹氏

講演概要

生成AIを活用した業務効率化ツールは日々進化しており、様々なシーンでの導入も進んでいますが、社内データベースにある大量のデータからのデータ抽出・解析はまだAIエージェントには任せられない、専門スタッフが実施しないといけないという課題が近年よく聞かれるようになりました。
本セッションでは、データ解析をAIエージェントで自動化する際のデータ基盤、AIエージェント構築の成功事例と、業務適用を実現する際のベストプラクティスについて説明します。
特に、セマンティックレイヤー、RAG、マルチエージェントといった構築手段のみではなく、業務ニーズにあったAIエージェント構築方法の選定観点と、継続的な利用を実現するための運用プロセスの構築方法についてお話しします。

登壇者プロフィール

東京大学大学院卒。市場調査会社で統計解析業務に従事したのち、データ分析企業の立ち上げに参画。その後、PwCコンサルティング、アクセンチュアにて様々な企業のDX推進企画・AIモデル開発PJTを担当。 2020年7月にアポロ株式会社の設立メンバーとして参画。取締役・AI Division長としてクライアント向けのAI導入や自社プロダクト開発をリード。 また、ANA X株式会社とアポロ株式会社の合弁会社のOrbitics株式会社の立上げにも参画し、データサイエンス・AI開発の組織化も手がける。

15:3516:05

Copilot・AIエージェント・開発まで!自分の仕事に合うAIを優しく解説
~ Microsoft 製品で作るAIエージェント ~

企業でのAI活用が広がる一方で、「何に使えるのか分からない」「安全に運用できるのか不安」「誰が開発・運用を担うのか」といった課題に直面するケースは少なくありません。本セッションでは、Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio、Microsoft Foundry の使い分けを分かりやすく解説しながら、業務効率化から組織横断のAIエージェント開発までの実践アプローチをご紹介します。営業支援、提案書作成、問い合わせ対応などの具体例を交え、AI活用をスモールスタートで進める方法や、セキュアかつ拡張性の高いMicrosoft プラットフォームの価値、AI推進体制の構築ポイントをお伝えします。

大森 彩子氏
日本マイクロソフト株式会社
ソリューションエンジニア 兼 エヴァンジェリスト
大森 彩子氏
15:35 〜 16:05

Copilot・AIエージェント・開発まで!自分の仕事に合うAIを優しく解説
~ Microsoft 製品で作るAIエージェント ~

大森 彩子氏
日本マイクロソフト株式会社
ソリューションエンジニア 兼 エヴァンジェリスト
大森 彩子氏

講演概要

企業でのAI活用が広がる一方で、「何に使えるのか分からない」「安全に運用できるのか不安」「誰が開発・運用を担うのか」といった課題に直面するケースは少なくありません。本セッションでは、Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio、Microsoft Foundry の使い分けを分かりやすく解説しながら、業務効率化から組織横断のAIエージェント開発までの実践アプローチをご紹介します。営業支援、提案書作成、問い合わせ対応などの具体例を交え、AI活用をスモールスタートで進める方法や、セキュアかつ拡張性の高いMicrosoft プラットフォームの価値、AI推進体制の構築ポイントをお伝えします。

登壇者プロフィール

Coming Soon

16:0516:10

アンケート等の案内/クロージング

※講演の追加・変更に伴い、終了時刻が変更される場合があります。

受付終了

お申し込み者限定|後日アーカイブ視聴特典付き

Application Closed 参加申込受付終了

本イベントの参加申込受付は終了しました。

たくさんのお申し込みをいただき、誠にありがとうございました。

Overview 開催概要

DATE開催日時
2026年9月8日(火) 13:00〜16:10
※講演の追加・変更に伴い、終了時刻が変更される場合があります。
STYLE開催形式
オンライン開催(Zoom Live)
※登壇企業によって、録画配信となる場合があります。
FEE参加費
無料(事前申込制)
TARGET対象者
AIエージェントの開発・導入を検討する企業のエンジニア、開発責任者、プロダクトマネージャー、情報システム・DX推進部門、技術選定や本番運用に関わる方
HOST主催
BizTech株式会社(AI Market 運営)
受付終了

お申し込み者限定|後日アーカイブ視聴特典付き

AI特化の知見を保有するAI Marketが主催

8,000名以上 主催イベント累計参加者
1,000社以上 AI導入・活用相談実績
100社以上 AIパートナーネットワーク

AI Marketは、AI導入を検討する企業とAIソリューション提供企業をつなぐ支援を行っています。 本イベントは、そのネットワークと知見を活かし、実務に近いAI活用情報をお届けします。

FAQ よくある質問

Q参加費はかかりますか?

A無料でご参加いただけます。事前申込制となりますので、参加をご希望の方はフォームよりお申し込みください。

Qオンラインで参加できますか?

Aはい。ZoomでのオンラインLive配信を予定しています。視聴URLは、お申し込みいただいた方にメールでご案内します。

Q視聴URLは共有できますか?

A視聴URLの共有はご遠慮ください。必ずお一人ずつお申し込みをお願いいたします。

Qアーカイブ配信はありますか?

Aイベント開催の約1週間後から開催1か月後まで、お申し込みいただいた方限定のURLでアーカイブ配信を公開します。視聴URLは、ご登録のメールアドレス宛にご案内します。

AIソリューション提供企業の方へ

AI Market Focusに登壇しませんか?

AI Market Focusでは、特定テーマに関心を持つ企業担当者に向けて、AIサービス・導入事例・実装ノウハウを発信いただける登壇企業を募集しています。

自社のAIソリューションを、具体的な課題意識を持つ参加者へ届けたい企業様は、登壇・協賛についてお気軽にお問い合わせください。

イベント詳細はこちら
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