2025年3月27日（木）、28日（金）の2日間、東京・浜松町の産業貿易センター4F・5Fで開かれた「AI博覧会 Spring 2025」にBusiness Architects（以下BA）のメンバーが潜入！加速するAI技術の最先端をレポートします！

イベント概要

• 展示会名：
  • AI博覧会 Spring 2025
• 開催日：
  • 2025年3月27日（木）/28日（金）
• 会場：
  • 東京都立産業貿易センター浜松町館 4F・5F展示室
• 来場者数：
  • 3月27日（木）：3,241名
  • 3月28日（金）：3,073名
• 出展企業数：
  • 85社　約200製品以上
• 出展対象品目：
  • AIエージェント、生成AI、LLM、RAG構築、ファインチューニング、マルチモーダルAI、ChatGPT連携、ライティング支援、画像生成AI、動画生成AI、議事録作成AI、画像認識、需要予測、アノテーション、AI-OCR、AI受託開発、ボイスボット、バーチャルヒューマン、エッジAI、データ分析、リスキリング、外観検査、顔認証 等
• 主催：
  • 株式会社アイスマイリー
• 後援：
  • 一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）
  • 一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）
  • 一般社団法人Generative AI Japan（GenAI）
  • 一般社団法人金融データ活用推進協会（FDUA）
  • 一般社団法人リテールAI研究会
  • 一般社団法人データサイエンティスト協会
• 公式サイト：
  • https://aismiley.co.jp/ai_hakurankai/2025_spring/

注目ブース

最新のAI技術や製品に焦点を当てた展示会には、約80社・200製品以上が出展。その中からBAメンバーが注目したブースをピックアップしてご紹介します。

「PKSHA AIヘルプデスク」／株式会社PKSHA Workplace

サービス概要
社内のバックオフィス向けFAQソリューションを提供。ポイントはRAGを使うことで、社内のドキュメントからAIが回答文章を生成できる点にあります。RAGや問い合わせログを貯めれば貯めるほど、生成AIによる回答精度が高められるとともに、新たにFAQを自動生成することもでき自己解決力がアップしつづける仕組みが構築できます。社内に散在するナレッジを蓄積、管理、活用するフローにより有人対応の負荷を軽減することができます。

▼サービスサイト
https://aisaas.pkshatech.com/aihelpdesk/

「AI Tuber」／株式会社Pictoria

サービス概要
デジタルサイネージなどを使って「紡ネン（つむぎねん）」をはじめとするAIキャラクターが、人の代わりにPRや接客を行ってくれます。例えば、アルバイトがいない時間帯でも店頭のサイネージで人を認識して客の呼び込みをしたり、接客の待ち時間にキャラクターが音声で商品案内をしたりといった導入事例があります。1問1答形式の従来型のチャットボットに比べ、AIキャラクターが回答を考え会話するように返答してくれるため、顧客体験の付加価値向上につながっているそうです。「人の代替としてのAI」ではなく「人が届かないところを埋めるAI」という、他社とは視点の異なるAIの活用法を提案しています。

▼サービスサイト
https://www.pictoria.co.jp/

「TACT SEO」／株式会社ウィルゲート

サービス概要
生成AIを使ってSEOの課題抽出や競合分析、記事作成などができるツール。AIによる記事作成においては、新規作成時の43％でトップ10を獲得、リライト時では55％がトップ10にランクインするなど上位化の実績もあり、6,200社以上の導入実績を誇る国産SEOツールとして支持を集めています。

▼サービスサイト
https://tact-seo.com/

「イルシル」／株式会社イルシル

サービス概要
イルシルは、生成AIを活用してスライド資料作成を自動化するサービスです。これにより、誰でも簡単にスライドやPowerPointの資料を作成できるようになります。
サービス内には、約1,000種類以上のテンプレートが用意されており、お好みのテンプレートを選んで適用することが可能です。キーワードや文章を入力すると、その内容を要約してスライドを自動生成できます。
さらに、自動生成されたスライドは編集可能で、不備があった場合は手動で修正できます。このプロセスにより、従来の手作業で資料を作成する時間を最大で1/3に削減することが可能となります。

▼サービスサイト
https://irusiru.jp/

「AIリスク簡易診断サービス」／株式会社 世良

サービス概要
AIリスク簡易診断サービスは、生成AIを導入したばかりの企業に対し、現在使用している生成AIにどのようなリスクがあるかを診断し、活用状況や課題をヒアリングした上で、リスク対策案を提案します。
現在、さまざまな生成AIが登場している中で、生成AIに関するセキュリティリスクが重要な問題として取り上げられています。特に、生成AIへのプロンプトが自動学習されることにより、社内の機密情報が学習されてしまうと、重大なインシデントにつながる可能性があります。
このサービスを活用することで、企業は生成AIを安全に導入・活用するためのサポートを受けることができます。

▼サービスサイト
https://www.sera-inc.co.jp/

「Universal AI」／SmoothieStudio

サービス概要
Universal AIは、ChatGPTをベースとした生成AIツールで150種類以上のプロンプトテンプレートが用意されています。議事録作成やSNS投稿、メール文作成など多岐にわたる業務をサポートします。また、企業の業務フローに合わせたテンプレートの実装や、RAGを活用した独自のAIチャットボット構築を可能にするため、他社のAIプラットフォームと比較しても導入のしやすさやカスタマイズ性の面で優れた強みを持っています。さらに、UI面でも直感的な操作が可能で、事前学習なしで即座に利用が開始できます。

▼サービスサイト
https://univ-ai.com/

注目カンファレンス

開催期間中、2日間にわたり39本のカンファレンスが開かれました。その中から興味深かったテーマのカンファレンスについて、その概要をレポートします。

生成AIが変える検索の未来！

■登壇者

• 堀江　康太郎（Sparticle株式会社）

■概要
AI検索エンジン「Felo」の開発を手がけるSparticle社が語るAI検索の未来について、カンファレンスの内容を一部要約して編集しレポートします。

まず生成AI検索とは何かを検索の歴史からひもときます。
検索の歴史は「キーワード検索」から始まりました。検索対象にキーワードの一部が含まれている場合にヒットしますが、同義語や多義語への対応が難しく曖昧な検索に弱いという弱点がありました。
その後、2018年頃にGoogleが開発したBERTなどのTransformer型自然言語処理モデル（NLP）が登場し「簡易セマンティック検索」が可能に。セマンティック検索とは、調べたい言葉の前後の並びからその意味を理解することで検索意図を把握し、最適な検索結果を表示する技術です。ただ、これにも弱点があり、新しい言葉やリアルタイムな情報、検索クエリの複雑化には対応できませんでした。
そして、2023年に登場したのがChatGPTをはじめとするLLMモデル。これにより検索は「生成AIによるRAG検索時代」へと突入しました。RAG検索では、社内外のデータソースから動的に情報を取得し、最新情報やドメイン固有の情報に基づいて回答を出すことが可能になりました。

堀江氏によると、こうした生成AIによる検索の特長は大きく2つあると言います。
1つ目は、「個別検索」から「クロスボーダー検索」に変わること。
これまでの検索は各データソースを個別に検索する「個別検索」であり、各データソースの検索機能にも依存していました。それが、今後は「クロスボーダー検索」になるといいます。生成AIがAPIを通じてWebだけでなくドキュメントやデータベース、ローカル端末にある内部情報まで横断的に検索できるようになります。私たちがすべきことはたった1つ。検索専用のAIエージェントに質問を投げかけるだけ。そんな時代がすぐそこまで来ているのだと堀江氏は語ります。

そして2つ目は、AIが人間に代わり検索クエリを思考すること。
従来は、必要な情報にたどり着くために検索クエリを工夫する必要がありました。例えば「ECサイト 売上 あげる方法」などのように、複数のクエリをどのように組み合わせれば良い検索結果が得られるかは、個人のスキルに頼る部分が大きかった。
しかし、これからはAIが調べるべきことを自立的に考え、時には逆質問をしながら実行する時代になるのだと言います。例えば「ECサイトの売上をあげたいです。どうすればいいですか？」というユーザーの問いに対し、「特に課題に感じている指標は？アクセス数、離脱率、リピート率など」と逆質問を交えつつ、AIが検索クエリを生成。それはまるで人間のコンサルタントに相談しているような体験に近いのではと語ります。

検索の未来は、生成AIおよびRAG検索の活用によりさまざまな業務が劇的に効率化していくだろうと堀江氏は予測します。

生成AIと構造化データを組み合わせた分析の自動化

■登壇者

• 山縣　一慶（日清食品ホールディングス株式会社）
• 金牧　伸弥（株式会社soda）

■概要
約40分間のカンファレンスの中で、山縣氏が話す「日清食品グループのデータ統合戦略」と「生成AIとデータを掛け合わせた活用」に焦点を当てて一部編集を加えてレポートします。

日清食品グループでは、2019年に「DIGITIZE YOUR ARMS（デジタルを武装せよ）」をスローガンに掲げ、2030年に向けた中長期戦略を策定。その中で強化すべき5つの柱として以下を掲げました。

1. サイバーセキュリティ
2. グローバルITガバナンス
3. 現場部門主導のデジタル活用
4. 先進ネットワーク/モバイルデバイスの活用
5. “データドリブン”経営に寄与する基盤の整備

マイルストーンとして「2025年までにデータドリブン企業としてのスタートラインに立つことを目指す」としたが、5番目の「“データドリブン”経営に寄与する基盤の整備」が大きな課題だったそうです。

社内には、出荷や販売などビジネスプロセスごとにさまざまなデータが散在し、データを扱うツールもバラバラ。その結果、データがサイロ化され業務効率の低下を招いていたそうです。そこで着手したのが、全社統合データベースの構築でした。ビジネスプロセス横断でデータを集約し、用途に応じて整備。最終的にBIツールなどにアウトプットすることで、社内のコミュニケーションが円滑になったそうです。

その上で、生成AIの活用に進みました。2023年4月1日にプロジェクトを立ち上げ、約4週間で日清食品グループ専用のChatGPT環境「NISSIN AI-chat」をリリース。機能追加やChatGPTのモデル変更などを繰り返し、ツールは成長しつづけていると言います。

アプリの利用状況をPowerBIで可視化しながら、データの自動分析とBIツールを活用した分析業務のサポートに活用するための検証も欠かしません。統合されたデータベースに生成AIを連係させたことで、データに隠れたインサイトをAIが提示し、データの利活用を加速させることができているそうです。

ただ、生成AIならではの課題もありました。誤った情報を生成してしまう「ハルシネーション」です。その課題を解決するためには、生成AIが解釈しやすいデータを準備する必要があり、3つのステップで取り組んだそうです。

1. ノイズを除去
2. 解釈させる範囲を限定したり、サマリー情報を追加したりする
3. AIが読みやすいデータ構造に置き換える

その結果、「適切なアウトプットにはデータ整備が重要だ」という気付きを得ることができたと言います。そうして得られたデータはPowerBIで可視化され、そのレポートにはAIが注目すべき商品やその理由をアウトプット。レポート出力には、2つの重要なポイントがあるそうです。

1. データを観察し分析要件に適した設計にすること
2. 業務ニーズを満たす出力内容の定義とビジネスアクションのイメージをもつこと

それに加えて「ビジネスとIT、両面のナレッジを補完できる体制作り」がプロジェクト推進のキーポイントだと言います。

最後に、現在はAIを使ったデータ分析が中心ですが、今後はAIから知見を得ながら、どのようにインサイトを発掘して提供していくか、ユースケースを見据えた上で技術を使っていきたいと締めくくりました。

業界特化型AIエージェントで創る次世代の業務改革

■登壇者

• 渡久地　択（AI inside株式会社）

■概要
AI Inside代表取締役社長の渡久地氏は、今回のカンファレンスで、生成AIの進化と業界特化型AIエージェントがもたらす業務改革の重要性をテーマに講演を行いました。

渡久地氏は、生成AIが近年急激に進化していることに触れ、特にAI Insideが2023年6月に自社開発した140億パラメータの大規模言語モデル（LLM）の開発成功例を紹介しました。
このモデルは、自然言語処理の精度や応用範囲を飛躍的に高め、多くの企業が業務効率化や顧客サービス改善などの分野で成果を挙げています。特に、日本企業が自社でAI技術を持ち、自由に運用することで、世界的な競争力を向上させている状況を詳しく解説しました。

次に渡久地氏は、AI技術が次の進化段階であるAGI（汎用人工知能）のレベルに達しつつあることを述べ、具体的な根拠として、以下の3点を挙げました。

• 計算リソースの飛躍的な増加
• アルゴリズムの革新的な改善
• 利用可能なデータ量の大幅な増加

これらが揃ったことにより、今後3〜4年以内に人類の知性を超える可能性があると指摘しました。

また、従来のツール型システムからAIエージェントベースのシステムへの移行が企業にとって不可欠であるとも強調しました。AIエージェントとは、自ら情報収集・判断・行動を行うことが可能な高度なAIシステムです。
具体的な企業導入事例として、顧客対応や在庫管理、製造プロセスの効率化など、多岐にわたる分野での活用例を挙げ、AIエージェントの導入により、業務プロセスの効率化や生産性の向上が劇的に進む可能性を示しました。

今後、AIエージェントがさらに進化を遂げることで、次のような展開が予想されると渡久地氏は言います。

• AIエージェントが広範囲に普及し、多くの業務が自動化されることで、人間が担当する業務はより高度な判断力や創造性が求められるものにシフトする。
• AIエージェント同士がネットワークを形成し、複雑な業務や意思決定をリアルタイムかつ自動的に処理できるようになる。
• 新しい環境に対応するために、企業はAIエージェントの監督や管理を行う専門人材の育成が重要になる。

渡久地氏は、最後に「この3年間が企業にとって非常に重要な転換期となるため、AI技術の迅速な導入と柔軟な対応力が企業の将来を決定する」と強調し、企業がAIを戦略的に活用する必要性をあらためて訴えました。

私は生成AIを単なる便利なツールとして考えていましたが、AIエージェントが今後人類の能力を超える可能性についての話を聞き、認識が浅かったことに気づきました。これからの業務では、生成AIを補助ツールとしてではなく、共創パートナーとして活用する未来が来ることに備え、AIの活用環境整備やデータ管理、プロジェクト全体を見通せる人材の育成が不可欠だと実感しました。

生成AI×データ活用のプロジェクトを成功に導く方法とは？

■登壇者

• 大川　祥一（KDDI Digital Divergence Holdings株式会社）
• 松浦　大貴（株式会社ELYZA）
• 大柳　岳彦（株式会社フライウィール）

■概要
「生成AI×データ活用のプロジェクトを成功に導く方法とは？」では、3名の生成AIの専門家が最新の事例と具体的な取り組み方を共有しました。

KDDI Digital Divergence Holdings株式会社の大川氏は、生成AIが1960年代の研究から現代の急速な普及に至るまでの進化を詳しく解説します。また、AIプロジェクトを成功させるためには以下の4つのポイントが重要であると強調しました。

1. プロジェクトの適切な範囲（スコープ）設定
   プロジェクトが複雑になりすぎないよう、実現可能で具体的な範囲を設定することが重要。
2. 現場との連携
   実際にAIを使用する現場のスタッフからのフィードバックを取り入れ、業務とのギャップを減らすことが不可欠。
3. データ整理と構造化
   AIが効果的に働くためには、データを適切に整理し、AIモデルが理解しやすい形に構造化する必要がある。
4. 目的に合わせたAIモデル選定
   課題解決に最も適したモデルを選ぶことで、精度と効率性が大幅に向上する。

次に株式会社ELYZAの松浦氏は、自社が取り組む生成AI導入プロジェクトで直面した課題と解決策を具体的な事例を通じて紹介しました。
特にコールセンターでの導入事例では、AIが顧客対応の効率を大きく改善しただけでなく、収集された顧客データを構造化して分析可能にしたことで、業務改善につながった具体的な成果を挙げました。
その中で、生成AIとデータ活用のプロジェクトを成功させるためには、「どのような課題を解決したいのかを明確にすること」や「具体的な業務課題をはっきりさせること」が欠かせないと強調しました。また、課題設定が曖昧だとプロジェクトが停滞する可能性があるため、最初に明確な目的を設定することが非常に重要だと述べました。

最後に株式会社フライウィールの大柳氏は、AIを活用したDXを実現するAIプロジェクトにおいて、データ戦略が重要な理由を深掘りし、AIエージェントの効果的な活用方法を解説しました。
データエンジニアリングを通じてデータを最適な形で準備し、そのデータをもとにAIエージェントが業務の一部を自動化することで、生産性の向上と人材の有効活用が実現できると説明しています。さらに、データを扱う上で「どのデータが本当に価値を生むのかを見極める力」が成功への鍵だと語りました。

このカンファレンスを通して、大川氏は生成AIとデータ活用プロジェクトを成功させるには、技術だけでなく、現場とのコミュニケーションを重視し、明確で具体的な目標設定、質の高いデータ管理と活用方法についての理解が必要だとおっしゃっていました。これらを総合的に実行することで、企業は生成AIを最大限に活用し、競争力を高めることが可能になると大川氏は語っています。

「生成AI×データ活用」のカンファレンスを通じて、AI活用には技術的な理解だけでなく、プロジェクトを成功に導くための多面的なアプローチが必要だと学びました。今後は、AIとの共存を意識し、業務課題の整理やデータ活用スキルを高めるとともに、AIマネジメントについても深く学んでいきたいと考えるようになりました。

編集後記

両日合わせて6,000名を超える来場者で賑わった今回のAI博覧会。トピックキーワードとしては「AIエージェント」と「RAG」が多く聞かれ、出展企業が話す導入事例に熱心に耳を傾ける来場者の姿が見られました。今回の取材で強く感じたのは、AIを活用している企業とそうでない企業とで、すでに大きく差が開いているということです。カンファレンスで登壇した企業の話では、すでになくてはならないツールとして数多くの成果をあげていました。

AIの活用領域としては、今はまだバックオフィスやマーケティングの効率化、生産性向上などが主流ですが、AIの利活用は急速に拡大しています。今後は企業だけでなく個人としてもAIのリテラシーが必須になることは間違いないと確信しました。

BAでは、生成AIを活用したマーケティングを進めています。お客さまの課題に合わせたAIの活用法のご提案やデータ分析など、ぜひご興味がありましたらお問い合わせください。