アシストテクニカルフォーラム2024 開催報告
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お礼
アシストテクニカルフォーラム2024を、10月21日(月)から25日(金)の5日間のライブ配信と、ご好評にお応えして10月30日(水)から11月29日(金)までアーカイブ配信にて開催しました。ライブ配信では1日ごとにアシストの視点、クラウド活用、データドリブン、運用/セキュリティ、データプラットフォームの5つのテーマで弊社技術者がセッションを担当したことに加え、特別講演として株式会社圓窓 代表取締役の澤 円氏の生成AIをテーマとしたセッションをお届けしました。
本年は期間を通して2,000名以上のお客様にご参加登録いただき、セッション視聴者の延べ数は、約6,400名と、非常に多くの方にご視聴いただきました。改めて、ご登録・ご視聴くださいました皆様に、厚くお礼申し上げます。
昨年まで多くの技術セッションでは事前に収録した動画を配信していましたが、今年は全ての技術セッションをライブ配信とし、弊社の技術者からより鮮度の高い企業ITの次世代を見据えた「今」をお伝えさせていただきました、いかがでしたでしょうか。
本イベントが、皆様の企業活動、今後のDX推進やAI活用のヒントになれば幸いでございます。
今後とも変わらぬご愛顧をいただけますようお願い申し上げます。
株式会社アシスト
常務取締役 兼 常務執行役員
技術統括
小林 太一
特別講演

生成AIは
世界をどう変えるのか?
講演概要
生成AIはニュースやメディアで頻繁に取り上げられているものの、実際の活用方法が分からない方が多いかもしれません。本日は生成AIとの付き合い方についてお話しします。
歴史上、人類が何かとんでもない困難に直面すると、テクノロジーが一気に発展するということが繰り返されてきました。COVID-19という、人類史上でも最大規模のパンデミックに見舞われた結果として、リモートワークを可能にする様々なテクノロジーも発展しました。また、生成AIの発展がこの時期に一気に進んだことも、「人類の困難はテクノロジーの発展を促す」ことの証明と言えるでしょう。
ここ数年、とにかく話題に上がるDXの文脈でも、生成AIは存在感を増す一方です。生成AIの急激な進歩をみて、「AIは仕事を奪うのか」という心配をする方も多いようです。その点を考えるために、産業革命の歴史から学んでみたいと思います。第一次産業革命では蒸気機関を使った紡績機が主役となり、紡績業の自動化が進みました。この背景には、急激な都市化に伴う労働人口の減少がありました。労働者の確保ができないから、自動化を推し進めるというのは、現代にも転用できる考え方ですよね。第二次産業革命では自動車が主役でした。最初は「悪魔の乗り物」と呼ばれたりして、大衆に一気に受け入れられたわけではありませんでした。しかし、先見の明があったFordが工場に大型の投資を行い大量生産が可能になったことで、自動車は一気に普及しました。第三次産業革命の主役は諸説あるものの、私はインターネットが主役であると定義しています。米国や中国はインターネットによって一気に経済成長をしましたが、日本はビジネスでの活用に遅れを取りました。現在、AIの登場が第四次産業革命とされており、これは日本にとって巻き返すための絶好の機会とも言えるでしょう。
何かしら「具体的なもの」を提供していれば社会の課題を解決できていたこれまでと違い、現代では具体的なものはすぐに古くなります。明らかに陳腐化のスピードが早くなっています。生成AI時代を生き抜くためには抽象的に考えることが大事になっていきます。ここで、経営そのものを抽象的に三層構造で捉えてみましょう。経営の三層構造とは、経営者は社会貢献を考え、マネージャーは組織の仕組みと他組織との連携を考え、一般社員がタスクを実行することを指します。マネージャーは、経営者の掲げる社会貢献のビジョンを一般社員に通訳する重要な役割を担います。しかし、日本特有のマネージャーは、「優れた結果を出したものにポジションを与える」という「名誉職」になってしまっているので、マネジメントに向いていない人がマネージャーになることがあり、これが三層構造の円滑な運用を妨げることがあります。
マネージャーの役割はあらゆるプロジェクトや業務において、共通の目印となる「ビジョン」を設定し、チームがそのビジョンに向かって全力で取り組める環境を整えることです。管理だけならAIに任せたほうがよほど効率的です。そして、ビジョンがなければAIは何もできません。何のためにやるのか、目標設定をするのは人間の役割なのです。経営者の仕事は「人と会うこと」と「決断すること」に集約されます。そして、大量の「やること」に押し潰されそうになっている社員の方々のために、「やめること」を決断することが重要です。なぜなら、時間は決して増やすことのできない、最も貴重な経営資源だからです。
有限である時間を最大限活用するためにも、AIの活用は必須条件です。AIは仕事を奪うのではなくパートナーとなります。AIを使いこなす人が仕事を奪うのです。ビジネスではお客様、マーケットをよく観察し、全体の状況を把握することが大切です。タスクはAIに任せ、人間はOODA(観察-状況判断-意思決定-実行)という考え方を用いて顧客や市場の理解に力を割きます。AIは大量のデータを分析し、人間には見えないパターンを発見してくれます。AIの助けを借りながら、人間は世の中をよりよくするための仕事をどんどんやっていきましょう。
素敵な未来を一緒につくりましょう。
視聴者の感想
- 業界を問わず、多くの経営者や従業員が見るべき動画だと感じました。この視点で、AIだけでなく今の時代を語る人が増えれば、未来を明るくする事は十分可能だと思います。
- ご講演のなかに出てきたいくつかの言葉、例えば「AIを活用してクリエイティブな仕事のスタートラインを前にする」や「脳内スケッチ」、「未来を予測する最良の方法は未来を創る」などは、自分の思考に刺さる内容でした。
- さすが澤さんといった引き込まれるプレゼンテーションでした。現在自社内でもAIをどんどん活用していこうという流れはできてきているものの、AIに対するイメージはまだまだ漠然としている状況で、どう伝えていったらいいのか、どう働きかけていったらいいのか、試行錯誤しています。今回のプレゼンからいろいろとヒントを得られましたので、より良い未来を自ら創っていけるよう、アクションを起こしていきます。
- 非常に面白かったです。人・組織の話しからAIにつながる、産業革命で日本が取り残されている現実の解を垣間見た気がします。弊社幹部職にも見せたかったですね。
- AIに関する内容もそうですが、ありがちな慣例の問題点の指摘や経営者・リーダー視点での内容も散りばめられており、非常に有意義な時間でした
- AIの世の中における意義や活用方法についてご説明いただき、ありがとうございました。AIは人の仕事を奪うのではなく、仕事の土台を作ってくれるものであると理解することができました。AIの発展は業務効率化だけではなく、新たな仕事の領域を広げるということにも貢献してくれるのではないかと感じます。
テクニカルトラック
アシストの視点
PV-1
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未来を示すテクノロジー ~目利きが紐解く最新トレンド~ |
CX本部 新事業共創推進室 |
松山 晋ノ助 |
PV-2
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生成AIと動画活用が推進する企業変革! ナレッジ活用が未来を創る |
DX推進技術本部 技術統括1部 |
榎本 健人 八木 康介 |
PV-3
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グラフ構造データのビジネスへの活用 | アシストマイスター | 上田 信治 |
PV-4
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未来を切り拓く!2024年運用トレンド最前線 | ITSMマイスター | 中村 利一 |
PV-5
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AI時代到来! これからのビジネスに求められるセキュリティ対策とは |
セキュリティマイスター | 毛利 幹宏 |
視聴者の感想
- 直ちに使わないとしても、世の最先端がどこを走っているか把握することで、アンテナの感度を担保することの大事さを感じることができてよかったです。
- 御社での最新技術への取り組み姿勢が理解でき、内容等に応じて今後も相談させていただきたいと感じました。
- システム運用の観点で視聴させていただきましたが、内容としては、システム運用に限らず、定型的な業務全般に適用できると感じました。マインドを変えることは非常に大変ですが、本日のお話を参考に、取り組んでいきたいと思います。
クラウド活用
CL-1
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Amazon Qで学ぶ!生成AIの基礎と実践 | クラウド技術本部 クラウド技術統括部 |
陳 ぎょうろ |
CL-2
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AWS Backupの基本のキ! ~バックアップ運用に向けた検討ポイント~ |
クラウド技術本部 クラウド技術統括部 |
佐藤 寿紀 |
CL-3
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初心者でもわかる! AWSにおけるDNS管理のキホン |
クラウド技術本部 クラウド技術統括部 |
重野 淳レミー |
CL-4
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クラウド障害時のオペレーションは本当に大丈夫? ~今からできるAWSの信頼性向上対策~ |
クラウド技術本部 クラウド技術統括部 |
嶋津 絵里子 |
CL-5
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クラウドにデータをおく不安を解消! ~Snowflakeのセキュリティ対策を一挙紹介~ |
データイノベーションセンター アーキテクトチーム |
島尻 龍一 |
視聴者の感想
- 社内開発したものをAIに勉強させ、新規開発の工数削減につながれば良いなと思いました。
- 基本的な内容ではあったが、デモにより実際にフェイルオーバールーティングの挙動を確認でき、具体的なイメージができた。
- 机上の空論にならないよう、カオスエンジニアリングを通して実際の挙動を確認する重要性を再認識できた。なかなか実環境に適用することが難しいが、今後構築する環境において本番稼働までのプロセスに導入することを検討したい。
データドリブン
DD-1
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DX最前線レポート!アシストの顧客接点から見る 「次世代データ活用基盤」構築と推進の勘所 |
開発技術本部
開発技術統括部 データイノベーションセンター |
廣 友也
川喜田 秀夫 諸戸 豪 中島 康太 |
DD-2
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理解できれば怖くない!生成AIを乗りこなすコツ | DX推進技術本部 技術統括1部 |
佐久間 拓斗 |
DD-3
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データドリブンの成功のカギは実はデータガバナンス!? その真相に迫る |
DX推進技術本部 技術統括1部 |
上井 ちさと |
DD-4
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DX人財の育成がうまくいかないワケとは? | DX推進技術本部 技術統括1部 |
鈴木 達貴 |
DD-5
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クラウドDWHへのSAPデータ統合におけるミソとコツ | DX推進技術本部 技術統括2部 |
小笠原 憲一 小川原 彰宏 |
視聴者の感想
- 生成AIとは一体何者か、その問いについて体系的にご説明いただけていたように感じました。IT部門ではない方々に同技術を説明する際の具体資料として関係者にも共有させていただきます。ありがとうございました。
- データガバナンスに係る失敗事例を踏まえて、失敗原因・教訓・現実的な解決策が導かれており、非常にわかりやすく理解ができた。
- データ分析をおこなう前段階として、データの整備や人材スキルが不足していることが障壁となる点、共感しました。
運用/セキュリティ
US-1
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本当に必要なオブザーバビリティを解説! クラウドジャーニーを支えるシステム監視のあるべき姿 |
ビジネスインフラ技術本部 システム基盤技術統括部 |
塩澤 正寛 |
US-2
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JP1のプロが徹底検証! クラウドで進化する次世代ジョブ管理の実現手法 |
ビジネスインフラ技術本部 システム基盤技術統括部 |
若月 完 |
US-3
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クラウド移行の落とし穴! 事前テスト不足が招くトラブルを回避する方法 |
ビジネスインフラ技術本部 システム基盤技術統括部 |
若月 恵介 |
US-4
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脱Active Directory! クラウド時代のアイデンティティ管理最前線 |
ビジネスインフラ技術本部 システム基盤技術統括部 |
笹沼 武士 |
US-5
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クラウド時代の新常識: CNAPPとSASEで実現するクラウドセキュリティ |
ビジネスインフラ技術本部 システム基盤技術統括部 |
冨士本 博紀 水野 健人 |
視聴者の感想
- 利用や進め方の具体的なイメージがわかりやすく参考になりました。
- 新しいJP1のデモが見れて大変ためになりました。
- 最新のトレンドについて非常にわかりやすく勉強になりました!
データプラットフォーム
DP-1
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Oracle CloudWorld 2024のハイライトと アシストの注目ポイント |
ビジネスインフラ技術本部 データベース技術統括部 |
栗本 孝治 池田 修 |
DP-2
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PostgreSQLの障害・性能問題解決への道しるべ! 「PWR」徹底解説 |
ビジネスインフラ技術本部 データベース技術統括部 |
中村 玲奈 |
DP-3
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Oracle Database 23ai登場!SQLの進化とは? | ビジネスインフラ技術本部 データベース技術統括部 |
佐々木 友厚 |
DP-4
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サイバー攻撃は対岸の火事ではない! 今だから活用したいOCIセキュリティ |
ビジネスインフラ技術本部 データベース技術統括部 |
渡邊 敦 |
DP-5
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クラウド移行後も安心!AI時代到来! アシスト独自のOCI向けサービスとコスト節約の裏ワザ |
ビジネスインフラ技術本部 データベース技術統括部 |
大濵 杏菜 |
視聴者の感想
- Oracle内でベクトル検索ができるのは非常に魅力的に思いました。
- OracleもAIの時代だなと思いました。ご説明ありがとうございました。
- マニュアル等を見ても使い方が分かりにくい機能、SQLの説明は大変参考になります。
アンケート結果
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