BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【象印マホービン×塩野義製薬×AWS】生成AI開 発の現在地とこれから―開発生産性を高める、現場で の生成AI実践知 #Women@AWS Building with Impact X-WR-CALNAME:【象印マホービン×塩野義製薬×AWS】生成AI開 発の現在地とこれから―開発生産性を高める、現場で の生成AI実践知 #Women@AWS Building with Impact 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:987316@techplay.jp SUMMARY:【象印マホービン×塩野義製薬×AWS】生成AI開発の 現在地とこれから―開発生産性を高める、現場での生 成AI実践知 #Women@AWS Building with Impact DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20251112T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20251112T203000 DTSTAMP:20260420T024100Z CREATED:20251006T014504Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/98731 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n変化 の時代に、“現場の変化と向き合い、キャリアを再設 計する”。技術と向き合い、未来を描くエンジニアの ための実践知シリーズ『#Women@AWS Building with Impact』第3 弾。\n生成AIの導入によって、開発工数を大幅に削減で きた──そんな変化がすでに現場では起き始めていま す。開発効率を上げることは、より大きな価値を生み 出すことにつながります。\n本イベントでは、「生成AI ×開発生産性」をテーマに、現場での具体的な実践知 を共有します。\n■象印マホービン　浦﨑氏Amazon Q Devel operを検証導入し、問い合わせ対応やドキュメント整備 など属人的になりがちな運用負荷を軽減したプロセス を共有します。人手が限られる中でも「小さく始めて 成果を生む」リアルな工夫が語られます。\n■塩野義 製薬　山下氏製薬業界特有の文書作成業務における、 生成AI活用のPoC事例を紹介。社内ドキュメント検索や 計画書・報告書作成に生成AIを活用することで業務効 率化を目指した取り組みと、ユーザー部門を巻き込む ための工夫を明らかにします。\n■AWS　森川氏生成AIの 登場により、エンジニアの開発手法は大きく変化して います。本セッションでは、Everything as Code の考え方を 適用することで、コンテキストの欠如や一貫性のない 出力といったAI開発特有の課題をどのように解決した のかを紹介します。プロトタイプ開発の現場で、コー ディング・IaC構築・ドキュメント作成に生成AIを活用 し、約3割の業務効率化を実現。実際の取り組み内容や 苦労した点を振り返りながら、小中規模プロジェクト における生成AI活用のリアルを共有します。\n異なる業 界・現場での実践を通じて見えてきたのは、 生成AIを “業務効率化ツール”にとどめず、 「人がより価値あ る仕事に集中できる環境」をどう作るかという視点。\ n現場での試行錯誤から、開発生産性を高めるためのヒ ントを得てみませんか。\nタイムスケジュール\n\n\n\n時 間\n内容\n\n\n19:00〜19:05\nオープニング\n\n\n19:05～19:25\n\n システム現場発 生成AI実践ロードマップ〜少人数で実 現するAWS内製開発〜\n象印マホービン株式会社 浦﨑 香 菜子\nシステム開発・運用の現場では、生成AI活用への 期待が高まる一方で「どこから始めるか」「どう進め るか」に悩む声をよく耳にします。 本講演では、Amazon Q Developerを活用し、少人数で段階的に発展させた実践 例をもとに、スモールスタートから実用化への道のり をご紹介します。 AWS内製開発体制や継続的な情報キャ ッチアップの仕組みづくりなど、システム現場ならで はの取り組みを通じて、 生成AI時代のエンジニアに求 められる実践的なアプローチについて考察します。\n\n \n\n19:25～19:45\n\n生成AIを活用したSHIONOGIでの価値創出と 実践知\n塩野義製薬株式会社 山下 彩花\n日々進化する 生成AI技術は、製薬企業の様々な業務に変革をもたら すことが期待されています。塩野義製薬データサイエ ンス部 Generative AIグループでは、全社共通のAIインフラ を構築するとともに、事業部門と密に連携しながら医 薬品研究開発の効率化や経営意思決定の高度化など幅 広い応用に取り組んでいます。本セッションでは、医 薬品開発領域で生成AIを活用した事例をもとに、プロ ジェクト推進のポイントやAI時代のエンジニアの役割 についてご紹介します。\n\n\n\n19:45～20:05\n\n生成AI時代 のエンジニアへ：AI駆動開発の実践と学び\nアマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 森川 恵海\n生成AI の登場により、エンジニアの開発手法は大きく変化し ています。しかし、コンテキストの欠如や一貫性のな い出力など、AI駆動開発特有の課題に直面していませ んか。今回は Everything as Code の考え方を適用すること で、これらの課題を解決した実践事例を共有します。 プロトタイプ開発において、コーディング、IaC構築、 ドキュメント作成で生成AIを活用し、約3割の業務効率 化を実現しました。実際の取り組み内容、苦労した点 、そして小中規模プロジェクトにおける生成AIの必要 性について振り返ります。AI時代のエンジニアとして 、変化をチャンスに変えるための実践的なアプローチ を一緒に考えましょう。\n\n\n\n20:05～20:25\n\n質疑応答\n\ n\n\n20:25～20:30\nクロージング\n\n\n\n※ 当日予告なく時 間配分・内容が変更になる可能性がございます。\n登 壇者\n\n\n\n\n浦﨑 香菜子\n象印マホービン株式会社経営 企画部 システムグループ サブマネージャー\n電子情報 系の短期大学校卒業後、金融2社で7年間従事。システ ム部門にて基幹システムや情報系システムの開発運用 を経験。 2023年に象印マホービンに入社し、AWSを主軸 とした開発運用を担当。現在はサーバのクラウド移行 やリプレース案件に参画中。\n\n\n\n\n\n山下 彩花\n塩野 義製薬株式会社DX推進本部 データサイエンス部 Generativ e AIグループ\n2017年塩野義製薬株式会社に入社後、医薬 開発本部で臨床試験のデータマネジャーを経て、2020年 にデータサイエンス室（現データサイエンス部）に異 動し、社内データサイエンス教育の企画・運営、デー タ活用基盤の導入・運用、データウェアハウス構築、 社内外データの活用推進に従事。2024年10月より現職で 生成AIの活用推進に取り組んでいる。\n\n\n\n\n\n森川 恵 海\nアマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社プロ フェッショナルサービス部門 Cloud Infrastructure Architect\n2 021年にAWSにクラウドサポートエンジニアとして新卒入 社し、3年半にわたりAWS LambdaやAmazon API Gatewayなどのサ ーバレスサービスを中心とした技術サポートを担当し てきました。その後、プロフェッショナルサービスに 異動し、現在はクラウドインフラアーキテクトとして 金融業界や電力業界など多様な業界のお客様を支援し ています。システム移行や生成AIを活用した技術検証 まで幅広く対応し、お客様の課題背景を深く理解した 上で技術的解決策とビジネス価値の両面からサポート を提供することに取り組んでいます。\n\n\n\n参加対象\n \n生成系AIやAWSサービスの活用に興味をお持ちの方\n顧 客課題に対して最適なソリューション提供/ビジネス支 援を実現していくために最先端技術についてキャッチ アップしていきたい方\n最先端技術領域を自身の知見 として身に付けていく際の学習ステップやインプット 方法を知りたい方やエンジニアとして今後のキャリア について模索している方も大歓迎です！\n\n参加にあた っての注意事項\n\n参加を辞退する場合は、詳細ページ より申込のキャンセルをお願い致します。\n配信映像 や音声は各自の通信環境に依存します。できるだけ通 信環境の良い状態で視聴ください。\n\n LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/987316?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR