MSIISM（エムエスアイイズム）Conference は、ビジネス課題のボトルネックを、数理科学とAIで解決していく筋道を指し示し、AIプロジェクトの推進を活性化させるためのイベントです

Now Going のAIプロジェクトの取り組みや、数理科学技術のアプローチ・活用方法について深掘りします。単なる技術紹介にとどまらず、課題の本質をどう見極め、どう形にしていくのか。
数理科学の最前線に立つ企業が、どう適材適所に技術を活用し、解決してきたのか、その具体的な取り組みをご紹介します。
ぜひ、課題解決に向けたアクションにつながる“きっかけ”をお持ち帰りください。

• Now Goingの数理科学と
  AI開発・活用事例

  

  直近数年を見据えた、具体的なAI開発・活用事例を、講演や展示ブースで展開します。
  他社動向や、トレンド把握から、自社課題との比較により、解決策の糸口がみつかります。

• ライトワークショップ型
  パネルディスカッション

  

  AIにおける課題解決やプロジェクト推進において必要不可欠な、技術ナレッジ、プロジェクトマネジメント等、自社で不足しているものは何か？パネルディスカッションとライトなワークショップから導き出します。

• 講演者、来場者をはじめとした、
  技術者とのつながり

  

  プロジェクト推進のボトルネックになりがちな、費用対効果の見通し、技術ナレッジ不足、フィジビリティチェックのリソース過多など、他社はどのようにしているんだろう、といった気になる疑問を解消します。

• データ・知識基盤

  • セマンティック情報処理
  • オントロジー
  • 意思／行動決定データ基盤

• AIプロジェクト推進

  • AI活用の現在地診断
  • 成果創出に向けた課題整理
  • 課題起点の技術選定

• 生成AI活用

  • 生成AIによる業務変革
  • AIエージェント活用
  • 生成AI×既存技術連携

• 機械学習

  • 需要予測
  • セキュリティ／秘密計算
  • 時系列データ分析／サーベイ

• 数理最適化

  • 差配／シフトスケジュール
  • ブラックボックス最適化
  • 生産計画最適化

• シミュレーション

  • デジタルツイン
  • AGV運用最適化
  • 生産オペレーション最適化

• 10:00

  10:25

  

  株式会社NTTデータ数理システム

  代表取締役社長

  奥田 良治

  社長挨拶

  進化するAI時代における、
  これからのNTTデータ数理システム

  2026年6月に代表取締役社長に就任した奥田より、皆様にご挨拶申し上げます。
  NTTデータにてAI関連事業の中核を担ってきた経験を踏まえ、企業がAIによるビジネス変革を進める中で直面する課題に、NTTデータ数理システムがどう向き合い、お客様のビジネス課題の解決と成果創出に貢献していくのか。
  その方向性と想いについてお話しするとともに、本イベントの見どころをご紹介いたします。

• 10:30

  11:20

  

  日本マイクロソフト株式会社

  クラウド＆ AI ソリューション事業本部
  クラウド＆ AI プラットフォーム技術統括本部
  データソリューションエンジニア

  Yang Jiayi 様

  

  株式会社NTTデータ数理システム

  取締役
  生成AI推進室 室長

  田辺 隆人

  特別講演

  データを経営の共通言語へ
  ―信頼できる意思決定の新基盤

  企業でエージェントを実用化する鍵は、モデル性能だけでなく、信頼できるデータ基盤と、企業固有の意味や関係を共有する業務文脈にあります。
  本講演では、実際の基盤検討事例を通じ、データ、分析、リアルタイム情報、エージェントを一体でつなぐMicrosoftの強みと、データ分析やセマンティック情報処理を得意とするNTTデータ数理システムとのコラボレーションもご紹介します。
  Fabric IQがオントロジーによって人とエージェントの理解を揃え、次の意思決定と行動を支えるデータ基盤の未来をご紹介します。

• 11:25

  12:05

  

  株式会社NTTデータ数理システム

  シミュレーション＆マイニング部
  マネージャー
  （兼）生成AI推進室
  マネージャー
  上席研究員

  伊藤 孝太朗

  基調講演

  生成AIと数理科学による
  企業意思決定・実行の高度化

  生成AIは、答えを生み出す技術から、企業の意思決定と実行を支える存在へ進化しています。
  本講演では、機械学習・数理最適化・シミュレーションとの連携による現在進行形の活用と、2～3年先の可能性を展望します。
  AIが提示する選択肢をどう評価し、事業成果につなげるか。人とAIの新たな役割分担と、実装に向けた道筋を考えます。

• 13:00

  13:40

  

  東京ガス株式会社

  DX推進部
  データ活用統括Ｇ

  飯野 佑樹 様

  講演1

  数理最適化をビジネスに活かす
  業務自動分担システムの導入から定着への実践

  当社ではインフラ事業者として古くからアセットの最適稼働を目指し、数理最適化技術の活用を進めてきました。
  本講演では、当社における数理最適化の活用事例に加え、巡回業務自動分担システムを題材に最適化技術の業務導入、導入後に見えてきた課題や改善のポイント、現場で継続的に活用されるための取り組みについてご紹介します。

• 14:00

  14:40

  

  株式会社NTTデータ数理システム

  数理計画部 マネージャー
  主任研究員

  石橋 保身

  講演2

  数理最適化の思考を
  ビジネスフレームワークへ

  数理最適化は定義された問題を解くだけの技術なのでしょうか。
  生成AIにより、数理最適化の定式化や利用の入口は広がりつつあります。
  一方、モデルを作りやすくするだけでは事業価値につながる問題設定は自動的には生まれません。
  本講演では数理最適化の思考を手がかりに業務上の意思決定を構造化し、関係者が現時点の認識と方向性を共有するためのフレームワークを提示します。

• 15:10

  15:50

  

  株式会社NTTデータグループ

  Innovation技術部
  イノベーション技術担当
  シニア・エキスパート

  河森 大樹 様

  講演3

  PoCからビジネス価値創出へ
  ～デジタルツイン活用のリアルな壁と実践知～

  自動車業界をはじめとする製造業において、デジタルツインの価値は広く認知され、PoCや実証実験も増えています。
  一方で、本番運用まで見据えると、インフラ整備、既存システムとの連携、現場運用への定着、投資対効果の説明など、現場で導入・活用されるまでに乗り越える必要があるリアルな壁も見えてきました。
  本講演では、複数の大手製造業・物流業におけるデジタルツイン活用の取り組みに参画してきた実事例やヒアリングを通じて得た学びを踏まえ、デジタルツインをビジネス価値に繋げるために解決すべき課題とその解決策についてお話しいたします。

• 16:10

  16:50

  

  株式会社NTTデータ数理システム

  シミュレーション＆マイニング部
  グループリーダー
  主任研究員

  豊岡 祥

  講演4

  生成AIを活用した製造・物流領域における
  デジタルツイン自動構築

  実業務における物や情報の流れを再現するデジタルツインは構築にあたり
  (1)現場を再現するモデル構築
  (2)正確なモデルパラメータ設定
  が不可欠であり、変動の大きい実業務に対してすみやかに更新を行うことが難しい点が課題です。
  本講演では、自動車業界や産業用機械工場でデジタルツイン活用の推進プロジェクトに参画した経験を踏まえ、生成AIを用いて特に (1) のモデル構築を自動化するための可能性についての取り組みを紹介します。

• 17:10

  17:50

  

  株式会社NTTデータ数理システム

  数理計画部
  主席研究員

  藤井 浩一

  講演5

  Claude Code と 数理最適化
  ―製造業の意思決定をどう変えるか

  活用が広がるAIエージェントについて、入門的な内容と数理最適化との関連をご紹介します。
  そのうえで、製造業における意思決定を中心に、AIエージェントと数理最適化をどのように組み合わせられるのかを解説します。
  両者の役割分担や連携の考え方、活用によって広がる可能性を、具体例を交えながらわかりやすくお伝えします。

講演者Q＆A 名刺交換会

登壇者と直接つながる貴重な機会

講演で得た気づきや疑問を、登壇者との対話でさらに深掘りしてみませんか？

特別講演・基調講演をはじめとする各講演の登壇者との名刺交換や対話の機会を、各講演の終了後にご用意しています。
講演では聞ききれなかったことや、自社の取り組みに引き寄せたご質問、実際の現場での工夫などについて、直接お話しいただけます。

新たな気づきや次のアクションにつながるきっかけとして、ぜひご活用ください。

• Q

  当日必要なものはありますか？

  A

  イベント当日の2日前までにメールでお送りいたします「QRコード」※、及び「お名刺2枚」をお持ちください。
  ※QRコードは紙での出力、デジタルデバイスでのご持参のどちらでも構いません

• Q

  途中参加・途中退出可能ですか？

  A

  はい、開催時間内であればいつでもご来場いただけます。
  ただし、講演会場への途中入場、途中退出はできるだけご遠慮願います。

• Q

  当日の参加ができなくなった場合は？

  A

  ご連絡をいただく必要はございません。（懇親会のみのご欠席の場合でも同様です）

• Q

  申し込み後、予約完了メールが届かない場合は？

  A

  お手数ですが、mc26@ml.msi.co.jpまでメールでご連絡ください。