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AIデータ社が提案する次世代のデータ活用

AIデータ社は、企業内のデータ活用を進化させるための新たなプラットフォーム「AI孔明™」を中心に、R&D部門の競争力を高めるためのフォーラムを開催しました。このフォーラムでは、先進的なAIやデジタルトランスフォーメーション（DX）の活用方法についてさまざまな専門家が集まり、貴重な知見が共有されました。

フォーラムの背景

近年、日本のR&D部門は世界的な競争力を失いつつあり、その原因としては投資の停滞や人材不足、さらには知財戦略の脆弱さなどが指摘されています。これを受け、AIデータ社は「R&D部門の生成AI活用」をテーマに掲げ、オープンイノベーションの重要性やデータ駆動型のAI活用を提案しました。

セッションの概要

セッション1: データと知財を使ったR&D活用例

AIデータ社のCTOである志田大輔氏は、企業がどのように社内データを統合し、知財戦略を強化するかについての具体例を示しました。生成AI「AI孔明™」は、特許検索や侵害リスクの回避を行うことで、企業内の知財を活かしながら新たな研究方向を決定する手助けをします。

セッション2: AIエージェントの業務影響

Exa Enterpriseの部長である駒谷徹氏は、AIエージェントの実用例を紹介。特定業務を代行するAIエージェントの利点を説明し、営業部門における提案作成の自動化など、業務効率化につながる可能性を強調しました。

セッション3: 生成AI人材の育成

小村亮氏（GUGA）は、生成AI活用のために求められる人材の重要性を論じました。技術を使うだけでなく、高いリテラシーを備えた人材が企業にとって必須であると指摘し、生成AIパスポートの導入についても触れました。

セッション4: R&Dの出口戦略

松下享平氏（ソラコム）は、AIを活用したR&Dの事例を示し、IoTとAIの連携によるデータ分析や業務プロセスの自動化が新規ビジネス創出につながると述べました。

セッション5: 地方企業のAI導入の課題

Zeptの榎氏は地方企業が抱える導入の障壁を解説し、より手軽に利用できるAIツール「ミカタAI」を紹介。企業が抱える問題に対して、シンプルな解決策を提案しました。

セッション6: 業務自動化の実現

Omura氏（データセクション）はAI導入における課題と活用成果について講演。業務効率化が可能である一方、導入には明確な戦略が必要であると強調しました。

セッション7: 最先端の生成AI活用事例

下野祐太氏（エムニ）は、研究領域での生成AI活用事例を共有。AIが業務の効率化を進め、新たな価値創造に寄与する可能性を示しました。

セッション8: NotebookLMの活用法

平塚知真子氏（イーディーエル）は、NotebookLMによるデータ分析の方法を紹介しました。このツールの特異性を生かすためのステップを提示し、実際の活用方法について触れました。

まとめ

AIデータ社主催のフォーラムは、データとAI、知財戦略を融合させる新しい視点やソリューションを提示し、多くの示唆に富んだイベントとなりました。このような取り組みを通じて、日本のR&D部門が再生し、競争力を取り戻していくことを期待しています。

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