企業実装が進むローカルLLMと生成AI、成功の鍵を握る「オンプレミス環境」最前線
～国内外の生成AIプラットフォームからフィジカルAIまで～
企業におけるローカルLLM（大規模言語モデル）と生成AIの業務活用が加速しています。特に機密性や柔軟な制御が求められる現場では、オンプレミス環境が導入の鍵を握ります。
そこで本セミナーでは、企業における生成AI活用の実装フェーズに焦点を当てて、国内外の最先端生成AIプラットフォームの動向から、最新のLLMやRAG、チャットボット、フィジカルAIに至るまで、具体的なユースケースやソリューションを紹介します。 また基調講演では、早稲田大学の速水 悟教授が生成AIとローカルLLM活用の過去・現在・未来をたどりながらその広がりや可能性を解説します。
LOB（Line of Business）部門やDX/IT部門それぞれの立場から、導入にあたっての課題や戦略的価値、成功に導くポイントを体系的につかめます。これからの生成AI活用を推進する企業にとって必要な知見をお届けします。
開催概要
| 日時 | 2026年4月23日（木）13：00～14：55 |
|---|---|
| 会場 | Webセミナー |
| 主催 | 日経クロステック Active |
| 協賛 | 日本ヒューレット・パッカード、エヌビディア |
| 受講料 | 無料／事前登録制（先着順） |
| 問い合わせ | 日経BP読者サービスセンター セミナー係 https://www.nikkeibp.co.jp/seminar/atcl/bp/faq/ |
| 備考 | 定員になり次第締め切らせていただきます。 スケジュール・内容は予告なしに変更する場合がございますので、予めご了承ください。 ※フリーアドレス、協賛企業の競合企業にお勤めの方、個人事業主の方などは受講をお断りする場合がございます。予めご了承ください。 |
プログラム
人工知能の進化と企業のAI活用の現状：エージェント/世界モデル/フィジカルAI
登壇者
知覚情報システム研究所
招聘研究員
概要
この講演では人工知能分野の技術の進化と企業におけるAI活用の現状を解説します。検索拡張生成（RAG）による企業内データの利用、質問応答システム、エージェント型AIへとつながる技術の進化を解説し、企業のAI活用と社会実装の動向を紹介します。最近の話題として世界モデル、フィジカルAIの方向性を解説します。
事業成長に必要なフィジカルAIとは？
登壇者
ソリューション営業本部 第1統括部 営業第1部 部長
概要
「フィジカルAI」が企業の事業成長にどう貢献するのかを、最新事例を交えてお伝えいたします。”言われているほど簡単ではない”フィジカルAIで、人手不足や技術継承などの現場課題を乗り越えるための、実践的なアプローチを紹介します。
※2026年4月1日より、菱洋エレクトロ株式会社はリョーサン菱洋株式会社として新たに発足いたしました。
フィジカルAI実装戦略 ―フィジカルAI プロジェクト推進に必要なフレームワークとケーパビリティ
登壇者
AI＆Dataユニット
シニアスペシャリストリード
概要
企業のAI投資は、生産性向上を目的としたAgentic AIから、物理プロセスの自律化を実現するPhysical AIへと拡大しています。本ウェビナーでは、現場業務を変革する「Physical AI」導入の鍵となるフレームワーク、推進のポイントを解説します。
国産LLM tsuzumiの技術特性とAI活用基盤の構築
登壇者
エンタープライズビジネス営業部
デジタルビジネス推進部門
デジタルデータビジネス担当
概要
高い日本語処理精度とソブリンAIとしての安全性を備える国産LLM tsuzumiの特徴を解説します。また、GPU環境の整備からシステム導入・運用定着までを一貫して支援する体制の全体像と、実際の導入事例を通じて得られた知見をご紹介します。
ローカルAIで“違い”を生み出すHPE厳選おススメAI基盤
登壇者
デジタルセールス・コンピュート事業統括本部
技術本部 コンピュート技術部
概要
プライベートAIインフラで業界をリードするHPEは、エッジからスーパーコンピューターまで幅広いAI基盤を提供しています。今回はその充実のラインナップから、特に注目の製品にフォーカスし、その魅力をお伝えします。片手で持てる小型サーバーから、メモリ不足危機に強いサーバーまで、いま欲しいAIインフラをご紹介いたします。
NVIDIA最新動向：AIエージェント時代の到来と実用化の転換点
登壇者
エンタープライズ事業部 データセンターGPU営業推進 シニア・マネージャ
概要
AI市場の最新動向とNVIDIAのロードマップを概観し、GTC 2026で発表された次世代GPU Vera Rubinやソフトウェアスタックの進化を解説。AIエージェント時代の本格到来を見据え、企業が実用化の壁を越えるために押さえるべきインフラとプラットフォームの全体像を整理します。