製造業AI実装フォーラム2026とは？国内主要企業が語るAI実装の最新動向を徹底解説

製造業AI実装フォーラム2026がオンライン開催

生成AIの登場以来、AI技術は急速な進化を遂げています。これまでの実証実験（PoC）の段階を経て、現在は実際の業務へいかに組み込むかという「実装」のフェーズへと移行しているのが現状です。

日本の製造業は世界トップクラスの品質を誇る一方で、急激な市場変化に伴い、現場の高負荷や熟練者の「属人化」といった課題に直面しています。このような状況において求められているのは、単なる効率化だけではありません。熟練者が持つ「暗黙知」を組織全体の「形式知」へと変換し、AIを実装することで、人間が新たな挑戦に向き合える基盤を創り出すことが重要視されています。

本フォーラムでは、AIの実証を超えた「AI実装」をテーマに、日本を代表する大手製造業や最先端テック企業のキーパーソンが招聘されます。データ戦略、組織設計、AIを前提とした業務プロセスの再設計（AI BPR）、さらには物理世界を動かす「フィジカルAI」に至るまで、経営・現場・技術の多角的な視点から、日本のものづくりをさらに強化する「AI実装」の現在地と可能性が探求されます。

開催概要

• イベント名：製造業AI実装フォーラム2026 〜日本のものづくりを支える、AI実装の最前線〜

• 開催日時：2026年6月29日(月) 9:00～15:00

• 開催形式：オンライン開催(EventHub)

• 参加費：無料(事前登録制)

• 定員：4,000名

• 主催：ストックマーク株式会社

• イベントサイト：https://stockmark.co.jp/ai-forum-2026/

注目ポイント

① 産官のトップランナーが描く「日本の勝ち筋」

パナソニックのグループCTOや経済産業省のAI政策統括調整官、東芝のCEOらが登壇し、AIの進化によって競争ルールが変わる中で、日本が磨くべき独自の強みや、経営視点での実践知が深掘りされます。

② PoCの壁を破る「AI BPR」とデータ戦略の提示

ライオンが推進する「未来予測型経営」を支えるAI-Readyなデータマネジメントの実践や、三井化学による現場に根差した具体的なDX/AIの取り組みと成果が公開されます。さらに、AWSを交え、AIを前提に業務プロセスそのものを再設計する「AI BPR」のアプローチが深掘りされます。

③ 次世代ものづくりの鍵「フィジカルAI」とAI技術の現在地

NVIDIAを交え、デジタル空間から物理世界（ロボティクス・工場環境など）へと広がる「フィジカルAI」の最前線に迫ります。Preferred NetworksによるTech Sessionを通じて、最先端知能を日本の製造業の競争優位性に昇華させる仕組みが紐解かれます。

プログラムの紹介

基調講演 09:00～09:40

AI時代、日本の製造業に残された勝ち筋とは〜今、磨くべき強みと変えるべき構造〜

• 講演者：小川 立夫 氏(パナソニック ホールディングス株式会社 執行役員 グループCTO)、奥家 敏和 氏(経済産業省 大臣官房審議官 商務情報政策局担当 大臣官房 AI政策統括調整官)

• 概要：AIの進化は競争ルールそのものを激変させています。これまで優位性だった技術やノウハウがコモディティ化する中で、日本の製造業が「自国・自社の強み」として研ぎ澄ますべき領域と、変革すべき構造について徹底的に議論されます。

AIトレンド講演 09:45～10:15

製造業AI活用の最前線〜各社の取り組み＆いま何が足りないのか〜

• 講演者：林 達(ストックマーク株式会社 代表取締役CEO)

• 概要：数多くの製造業の現場で生成AI・LLMの実装を支援してきた独自の視点から、AI活用のリアルな現在地と、現場浸透を阻むボトルネック、それを打破するための処方箋が整理されます。

企業事例講演 10:20～10:50

AI資本経営へ、どう転換するか〜データ戦略と組織の動かし方〜

• 講演者：島田 太郎 氏(株式会社東芝 代表取締役 社長執行役員 CEO)

• 概要：経営・DX戦略の全体像から現場浸透の難しさまで、経営視点での実践知が掘り下げられます。データ連携を見据えた今後の展望について語られます。

企業事例講演 10:55～11:20

未来予測型経営を支えるAI-Readyなデータマネジメントの実践

• 講演者：中林 紀彦 氏(ライオン株式会社 執行役員 全社デジタル戦略担当)

• 概要：AIを強力な武器にするためにはデータ環境が不可欠です。未来予測型経営の実現に向けた、AI-Readyなデータマネジメントの重要性と組織的アプローチが解説されます。

企業事例講演 11:30～12:50

三井化学のDX AI実装で加速する『グローバル・スペシャリティ・カンパニー』への変革

• 講演者：三瓶 雅夫 氏(三井化学株式会社 常務執行役員 CDO デジタルトランスフォーメーション推進本部長)

• 概要：現場で成果を上げているAI実装事例が公開されます。全社規模でのDX推進におけるリアルな現在地と、AI活用を真の企業変革へつなげる実践知が紹介されます。

AIBPR講演 13:00～13:30

AIを前提に、業務をどう再設計するか〜AIプロジェクトの成否を分ける、AI BPRとは〜

• 講演者：久保 隆宏 氏(アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 シニア機械学習デベロッパーリレーションズ)、西村 元一(ストックマーク株式会社 PaaS事業 プロダクトマネージャー)

• 概要：既存業務にAIを「足す」だけでは変革は起きません。AIと人が最適な役割分担をしながら業務を再設計する「AI BPR」について、製造業の課題や現場の事例を交えて説明されます。

AIトレンド講演 13:35～14:05

フィジカルAIの可能性〜物理世界のAIを動かすデータと仕組み〜

• 講演者：平野 一将 氏(エヌビディア合同会社 ロボティクス事業部 事業部長)

• 概要：デジタル空間に留まらず、工場やロボティクスなど物理世界を動かす「フィジカルAI」の最前線に迫ります。次世代のものづくりを支えるデータとシステム構築の仕組みが紹介されます。

テック講演 14:10～14:40

AI技術の現在地～最先端知能を日本の「勝ち筋」に変える、ラストピースとは～

• 講演者：福田 昌昭(株式会社Preferred Networks エンジニアリング担当VP(VPoE) 技術企画本部本部長)、有馬 幸介(ストックマーク株式会社 取締役CTO)

• 概要：急速に進化を遂げる最先端AI技術の現在地を踏まえ、それらをいかにして日本の製造業の文脈に適応させ、独自の競争優位性（勝ち筋）へと昇華させるべきかが技術的視点から総括されます。

イベントへの参加は無料、事前登録制です。詳細および申し込みは以下のイベントサイトをご確認ください。

• 製造業AI実装フォーラム2026 イベントサイト

ストックマークのソリューションについて

AI活用は競争力維持のために不可欠な要素となっています。しかし、多くの企業が「データが整備されていない」「現場への定着が進まない」「具体的な成果に繋がらない」といった課題に直面しているのが実情です。ストックマークは、こうした課題を包括的に解決するため、以下の6つのソリューションを提供しています。

ストックマークは、独自の自然言語処理技術などを用いて、テキストだけでなく図面や仕様書、過去の判断ロジックといった複雑な知恵をAIが活用できる形へと構造化します。これにより、単なる効率化の枠を超え、人が本来注力すべき「価値創造」や「専門性の研磨」に没頭できるよう、業務プロセスそのものを再設計する「AI BPR（Business Process Re-engineering）」を推進しています。

AIが「停滞感を生む単純作業」を自律的に担い、人は「高付加価値業務」へとシフトし、「シゴトを心から楽しめる」状態を創り出すことで、日本企業の競争力を底上げしていくことを目指しています。

• ストックマークソリューション

ストックマーク株式会社について

ストックマーク株式会社は「価値創造の仕組みを再発明する」をミッションに掲げ、最先端の生成AI技術を活用し、多くの企業の企業変革を支援しています。

製造業向けAIエージェント「Aconnect」及び、あらゆるデータを構造化し企業の資産に変える「SAT」を運営しています。さらに、企業特化生成AIの開発や、独自システムの構築も支援しています。

• 会社名：ストックマーク株式会社

• 所在地：東京都港区南青山一丁目12番3号 LIFORK MINAMI AOYAMA S209

• 設立：2016年11月15日

• 代表者：代表取締役CEO 林 達

• 事業内容：最先端の生成AI技術を活用した、企業のナレッジマネジメント・生成AIの業務適用を支援するサービスの開発・運営

• URL：https://stockmark.co.jp/

AI Workstyle Lab編集部コメント

「製造業AI実装フォーラム2026」は、AIが単なる効率化ツールから、企業の競争力を左右する戦略的資産へと進化している現状を明確に示しています。特に、熟練者の「暗黙知」をAIで「形式知」に変換し、業務プロセスを再設計する「AI BPR」は、人手不足や生産性向上に悩む多くの製造業にとって、具体的な解決策となるでしょう。今後は、フィジカルAIによる物理世界との連携も進み、新たなビジネスモデル創出の可能性が広がると考えられます。各社の実践事例から、自社でのAI導入・活用に向けた具体的なヒントが得られるはずです。

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