AI実装は「実証」から「実践」へ：製造業AI実装フォーラム2026が示す日本のものづくりの未来

「製造業AI実装フォーラム2026」開催レポート

ストックマーク株式会社は、2026年6月29日に製造業に特化したオンラインフォーラム「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〜」を開催しました。本フォーラムは募集開始直後から大きな反響を呼び、最終的に3,800名を超える参加登録者を集め、国内を代表する製造業・テック企業のキーパーソンが登壇し、盛況のうちに閉幕しました。

フォーラム開催の背景

今回のフォーラムに3,800名もの参加登録者が集まった背景には、日本の製造業全体が直面する「生成AIをいかに実業務に組み込むか」という課題意識と高い期待があります。生成AIのトレンドは、これまでの実証実験（PoC）のフェーズを終え、実際の業務へ確実に組み込む「実装」のフェーズへと移行しています。

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う現場の高負荷や、熟練者の「属人化」といった課題に直面しています。現場が求めているのは、単なる部分的な効率化ではなく、熟練者の「暗黙知」を組織の「形式知」へと変換し、人間が新たな挑戦に向き合える土台をAIの実装によって創り出すことです。本フォーラムは、この「実証を越えたAI実装」というテーマを掲げたことで、多くの企業の意思決定者や現場リーダーの共感を呼びました。

主要セッションのハイライト

フォーラムでは、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（AIBPR）、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もう一段強くするための「現在地」と「勝ち筋」が提示されました。

主な登壇者とテーマは以下の通りです。

• 基調講演: 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）

  • AI時代における日本の製造業の強みと変革すべき構造について議論されました。

• AIトレンド講演: 林達（ストックマーク株式会社 代表取締役CEO）

  • 製造業におけるAI活用の最前線と、現場浸透を阻むボトルネック、その処方箋が整理されました。

• 企業事例講演: 島田太郎氏（株式会社東芝 代表取締役 社長執行役員 CEO）

  • 経営・DX戦略の全体像から現場浸透の重要点まで、経営視点での実践知が掘り下げられました。

• 企業事例講演: 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）

  • 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と組織的アプローチが解説されました。

• 企業事例講演: 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）

  • 現場で成果を上げているAI実装事例が公開され、全社規模でのDX推進における実践知が共有されました。

• AIBPR講演: 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）

  • 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事例を交えて紹介されました。

• AIトレンド講演: 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）

  • 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」の最前線が紹介されました。

• テック講演: 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）

  • 最先端AI技術の現在地を踏まえ、日本の製造業の文脈に適応させ、競争優位性へと昇華させるべき点が技術的視点から総括されました。

本イベントの一部セッションは、2026年7月29日までの期間限定で無料アーカイブ配信されています。当日参加できなかった方も、この機会にぜひご視聴ください。

• 「製造業AI実装フォーラム2026」アーカイブ動画のご視聴はこちら: https://sat.stockmark.co.jp/seminar/AI-forum-2026/

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

ストックマーク社のソリューション

ストックマーク社は、AI活用における「データ整備不足」「現場への定着の難しさ」「具体的な成果への繋がりの欠如」といった企業の課題に対し、独自の自然言語処理技術を用いてソリューションを提供しています。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」へとシフトすることで、日本企業の競争力向上を目指しています。

• ストックマークソリューション: https://stockmark.co.jp/solution/

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、多くの企業の変革を支援しています。製造業向けAIエージェント「Aconnect」や、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。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。

• 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、生成AIが単なるPoC（概念実証）の段階を越え、いかに実業務へ「実装」していくかという、企業の喫緊の課題に光を当てました。熟練者の暗黙知を形式知へ転換し、業務プロセスをAI前提で再設計する「AI BPR」の考え方は、日本の製造業が直面する人手不足や生産性向上の課題解決に直結します。これにより、企業は高付加価値業務に人材をシフトさせ、競争力を強化できるでしょう。AIの導入は、単なる効率化に留まらず、新たな価値創造の機会を生み出す重要な経営戦略となることを示唆しています。

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