BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:2026年、企業のAI活用はどこまで来たか ー この 1年のモデル・エージェント・ローカルAIの変化を総点 検 X-WR-CALNAME:2026年、企業のAI活用はどこまで来たか ー この 1年のモデル・エージェント・ローカルAIの変化を総点 検 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:1002832@techplay.jp SUMMARY:2026年、企業のAI活用はどこまで来たか ー この1年 のモデル・エージェント・ローカルAIの変化を総点検 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20261222T120000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20261222T124500 DTSTAMP:20261113T133742Z CREATED:20261112T061103Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/10028 32?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n✓ 毎月の ように新しいAIモデルの発表を目にするが、自社で使 っているAIを見直すべきか判断できない✓ 社員にAIを 配って使い始めたが、効果が文書の作成や要約の時短 にとどまっている✓ 来年度のAIの予算を、今の料金の まま計画に組もうとしている✓ 自社サーバーで動かす AIや、作業を任せるAI（AIエージェント）を検討すべき か、社内で話がまとまらない\nもし一つでも当てはま るなら、足りないのはAIの性能ではなく、この1年の変 化に合わせて自社の判断基準を見直せていないことで す。2026年に起きたAIモデル、AIエージェント、ローカ ルAI（自社のサーバーで動かすAI）の変化を一次情報で 総点検し、2027年に企業が決めておくべき4つの判断を 整理します。この45分で、来年度のAI活用の方針を社内 で話し合うための判断材料を持ち帰ることができます 。\n■ こんな方におすすめです────────── ──────────────────────✓ 自 社のAI活用の次の一手を判断する経営層・管理職の方 ✓ 新しいAIモデルが出るたびに、乗り換えるべきかの 判断を求められるDX推進・情報システム部門の方✓ 社 員にAIを配ったものの、効果が個人の作業の時短から 先に進んでいないと感じている方✓ 2027年度のAI関連の 予算や投資の計画を立てる立場の方\n■ セッション説 明─────────────────────── ─────────2026年は、OpenAI、Anthropic、Google、Met a、中国の各社が毎月のように新しいAIモデルを出した 年でした。第三者の総合評価では上位モデルの差が数 点に縮み、同じ性能を得る費用は1年で約13分の1のペー スで下がっています。画面やファイルを操作して作業 を仕上げるAIエージェントが業務向けに出そろい、重 みを公開する予定のモデル（自社のサーバーで動かせ るモデル）も総合評価の首位に迫りました。一方、IPA の調査では、AIを導入した企業が挙げた効果の91.6%が業 務の効率化で、売上や利益が向上したと答えた企業は3 .9%にとどまります。\n本セミナーでは、この1年の変化 を一次情報で総点検し、2027年に企業が決めておくべき 4つの判断をお伝えします。自社の業務の問題集でモデ ルを選ぶこと、単価が下がる前提で投資を計画するこ と、重みが公開されたモデルを選択肢に入れるかどう か、作業を任せるAIの確認と権限の線引きです。新し いモデルの発表に振り回されず、自社の判断基準で次 の一手を決められる状態を目指します。\n■ 今回話す 内容────────────────────── ──────────\n\n企業のAI活用の現在地：国内 の公的調査に見る、導入の広がりと効果の中身\nモデ ルとローカルAIの変化：賢さ、価格、自社で動かせる かの3点で、1年で差がどこまで縮んだか\nAIエージェン トの変化：ファイルや画面を操作して作業を仕上げるA Iが、業務向けにどこまで出そろったか\n2027年に企業が 決めておく4つの判断：モデルの選び方、投資の計画、 重みが公開されたモデルの扱い、AIに任せる作業の線 引き\n\n■ 登壇者──────────────── ────────────────三好大悟（株式会 社リベルクラフト 代表）\nデータサイエンティスト出 身。製造業・大手ITを中心に、AI・データ活用のコンサ ルティングと社内研修を手がける。「技術を現場で動 く施策に翻訳する」をミッションに、導入判断から構 築・運用展開まで一気通貫でサポートしている。Python ・SQLによる実装経験と、経営層へのプレゼン・合意形 成の両方を持つ実務家。\nX: https://x.com/daigomiyoshi_ai （ 三好大悟）\, https://x.com/libercraft1202 （リベルクラフト ）\n■ 開催概要───────────────── ─────────日時：2026年12月22日（火）12:00〜12: 45時間：45分（本編35分＋Q&A10分）形式：Zoomウェビナー （参加費無料）対象：自社のAI活用の次の一手を判断 する経営層・管理職、DX推進・情報システム部門の方 （役職は問いません。この1年のAIの変化を踏まえて、 来年度の方針を決めたい方）主催：株式会社リベルク ラフト\n■ 注意事項─────────────── ───────────・当日参加できない方にも、 後日、当日資料のご案内をメールでお送りします。申 し込んでおくだけで受け取れます。・本ウェビナーは ビジネス用途を前提としています。同業他社の方はご 遠慮いただく場合があります。・リクルーティング、 勧誘など、採用目的でのイベント参加はお断りしてお ります。・欠席される場合は、お手数ですがキャンセ ル処理をお願いいたします。・無断キャンセルや欠席 が続く場合、次回以降の参加をお断りさせていただく 場合がございます。・内容は予告なく変更される場合 があります。 LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/1002832?utm_medium=referral&utm_source=ics&ut m_campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR