本記事では、生成AI関連の展示会に関心のある方向けに、おすすめの生成AI関連の展示会5選を、特長や参加方法などとともにわかりやすくご紹介します。

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【2024年最新】おすすめの生成AI関連の展示会５選

おすすめの生成AI関連の展示会として、以下の5つが挙げられます。

• ①AI・人工知能EXPO：最新AI/生成AIが一堂に会する日本最大の展示会
• ②AI World：最新AI/生成AIソリューションを直接体験できる展示会
• ③AI・業務自動化展：業務自動化ソリューションの専門展
• ④ものづくりAI/IoT展：製造業向けAI/生成AIソリューションの展示会
• ⑤AI博覧会：ChatGPTや生成AIなど最新情報が満載の展示会

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①AI・人工知能EXPO：最新AI/生成AIが一堂に会する日本最大の展示会

AI・人工知能EXPOは、RX Japanが主催する出展社数で日本最大の展示会です。ディープラーニング、機械学習、エッジAI、自然言語処理、画像・音声認識、対話AIなどAIや生成AIに関するサービスが一堂に出展し、商談や情報交換が活発に行われます。

また、会場内には生成AIに特化したエリアである「生成AI World」が開設され、生成AI開発企業が多数出展します。

＜展示会の概要・特徴＞

• ビジネスに活用できる最新AIの展示
• AIの導入事例や最新動向が分かるカンファレンス
• 生成AIに特化した特設エリア「生成AI World」の開設

＜詳細＞

• 日程
  • 2024年5月22日（水）～24日（金）
• 会場
  • 東京ビッグサイト
• 参加費・参加方法
  • 無料
  • ホームページより申込み
• 対象者
  • AI/生成AIのビジネス活用を検討している企業担当者
  • AI/生成AIに関する知見を深めたいビジネスパーソン

②AI World：最新AI/生成AIソリューションを直接体験できる展示会

AI Worldは、ビジネスイノベーションJapanが主催する最新AI/生成AIソリューションの展示会です。ビジネス変革、DX、業務効率化を加速させる最新のAI/生成AIソリューションが一堂に集い、商談や情報交換が行われます。

＜展示会の概要・特徴＞

• 最新AI/生成AIソリューションの直接体験・情報収集・比較検討が可能
• リアル展示会とオンラインセミナーのハイブリッド形式
• プロバイダーの製品・サービス資料のダウンロードが可能

＜詳細＞

• 日程
  • 2024年6月11日（火）～13日（木）
• 会場
  • 東京ビッグサイト
• 参加費・参加方法
  • 無料
  • ホームページより申込み
• 対象者
  • 最新のAI/生成AIソリューションのビジネス活用を検討している企業担当者
  • 業界トップ企業の担当者の講演等を通じてAI/生成AIに関する知見を深めたいビジネスパーソン

③AI・業務自動化展：業務自動化ソリューションの専門展

AI Worldは、RX Japanが主催するAI/生成AIやRPA、チャットボットなど、業務を自動化するソリューションが一堂に出展する専門展です。AI/生成AI活用やDX推進に関心のある企業経営者・担当者が多数来場し、出展企業との間で商談や受注が行われます。

＜展示会の概要・特徴＞

• AI/生成AIやRPAなど業務自動化に関する製品が多数出展されており、比較検討が可能
• 業界トップ企業の担当者によるセミナーの開催

＜詳細＞

• 日程
  • 2024年4月24日（水）～26日（金）
• 会場
  • 東京ビッグサイト
• 参加費・参加方法
  • 無料
  • ホームページより申込み
• 対象者
  • AI活用やDX推進に関心のある企業経営者・担当者
  • AIやDXソリューションの商談や受注を行いたい担当者

④ものづくりAI/IoT展：製造業向けAI/生成AIソリューションの展示会

ものづくりAI/IoT展は、RX Japanが主催するIoTプラットフォーム、AI/生成AIソリューション、セキュリティ、通信機器など製造業向けIoT・AI/生成AIソリューションに特化した展示会です。製造業界の企業担当者が多数来場し、出展企業との間で商談や情報交換を行います。

＜展示会の概要・特徴＞

• 製造業に特化したAI/生成AIソリューションの展示
• 個別デモを見た上での比較検討や技術相談、見積りの依頼が可能

＜詳細＞

• 日程
  • 2024年6月19日（水）～21日（金）
• 会場
  • 東京ビッグサイト（大阪、名古屋、九州でも開催）
• 参加費・参加方法
  • 無料
  • ホームページより申込み
• 対象者
  • AI/生成AIやIoTソリューションに関心がある製造業界の企業担当者
  • AI/生成AIソリューションの導入を検討している製造業界の企業担当者

⑤AI博覧会：ChatGPTや生成AIなど最新情報が満載の展示会

AI博覧会は、アイスマイリーが主催するAI/生成AIに関する最先端技術・サービスの展示会です。ChatGPTや生成AIなど最新のAI技術や革新的なサービスなど、専門性の高いAIイベントが行われます。

＜展示会の概要・特徴＞

• ChatGPTや生成AIなど今最も注目されている最新AI技術に関する情報が満載
• 専門家による最新技術や最新活用事例に関するカンファレンス

＜詳細＞

• 日程
  • 2024年3月14日（木）～15日（金）
• 会場
  • 御茶ノ水ソラシティカンファレンスセンター
• 参加費・参加方法
  • 無料
  • ホームページより申込み
• 対象者
  • ChatGPTや生成AIなど最新AI技術に関心のあるビジネスパーソン
  • 商談よりも情報収集や意見交換をメインに行いたい企業担当者

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企業が生成AIを活用する６つのメリット

企業が生成AIを活用する際の代表的なメリットとして以下の６つが挙げられます。　

• ①業務自動化による人手不足解消・コスト削減
• ②業務サポートによる品質・スピードの向上
• ③社内知見の共有・業務の標準化
• ④マーケティングの最適化・費用対効果向上
• ⑤顧客体験のパーソナライズ・自動化
• ⑥新規商品・サービスの創出

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①業務自動化による人手不足解消・コスト削減

生成AIを活用することで、リサーチや分析、メール分・資料作成など様々な社内業務を自動化することができ、人手不足解消やコスト削減を実現することができます。

特に定型的な業務は生成AIによる自動化が容易で、それらの業務担当を従業員から生成AIに置き換えることで、コストを削減したり、より重要な業務に注力してもらったりと、企業の競争力強化に繋げることができます。

コンサルティング会社のニールセン・ノーマン・グループの調査によると、顧客対応・ビジネス文書作成・コーディングの業務に生成AIを活用したところ、従業員の生産性が66%向上したとの結果が得られました。

②業務サポートによる品質・スピードの向上

各種業務に生成AIを活用することで、効率化だけでなく、アウトプットの品質やスピードを向上させることができます。

生成AIは膨大な学習データから最適なアウトプットを生成できる点が特徴であり、また人間と異なり24時間365日疲労せずに稼働し続けることが可能です。

生成AIを各社の独自のデータや知見を組み合わせて活用することで、経験の浅い従業員でも、一定以上のアウトプットを作成できるようになります。

ボストンコンサルティンググループの調査によると、製品開発におけるアイデア創出・企画業務に生成AIを活用したグループは活用しなかったグループと比較して、40%高い成績を納めたとのことです。

③社内知見の共有・業務の標準化

これまで、社内の各所に文書やPDFデータの形で点在していた知見を、生成AIを活用し構築したデータ基盤に統合することが可能です。

従業員は自分の置かれた状況や知りたい知見をチャット形式で入力することで、業務マニュアルやノウハウなどの最適な知見に即座にアクセスすることが可能となります。

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④マーケティングの最適化・費用対効果向上

生成AIは、データ分析と文章・画像などのクリエイティブ作成を得意としており、マーケティング業務と非常に相性が良いです。

生成AIを活用することで、個々のユーザーの行動や興味に基づいてパーソナライズされた広告・クリエイティブを生成可能です。

これにより、ターゲット層へのアピールが強化され、より高いエンゲージメントとコンバージョン率を期待できます。

米国のマーケティングテクノロジー企業のOmnekyによると、生成AI活用により広告業務の8割を自動化し、ROIを従来の3.5倍まで向上させられるとのことです。

⑤顧客体験のパーソナライズ・自動化

生成AIと社内データを活用し、顧客対応向けの独自のチャットボットなどを構築することで、顧客からの問い合わせ等に対して、24時間365日自動対応し、パーソナライズされた回答やサポートを行うことができます。

AIと人間が適切な分担を行うことで、従来よりスムーズできめ細やかな顧客が提供可能となり、顧客/ユーザーの満足度が向上します。

コールセンター大手のトランス・コスモスは、生成AIの活用により、最初に電話を受けた担当者が専門知識を有する別の担当者に質問を引き継ぐ「エスカレーション」の件数を6割削減する見込みとのことで、顧客の待ち時間の大幅な短縮が期待されています。

⑥新規商品・サービスの創出

生成AIは膨大なデータに基づき、従来の人間の発想に囚われないクリエイティブや商品やサービスの企画や設計/デザインなどが可能です。

また、生成AIの特徴として、多様なパターンの企画案や設計/デザイン案を即時に出力可能な点が挙げられます。　

幅出しのプロセスは生成AIを活用し、評価・選定の部分は人間が担うというサイクルを回すことで、従来のアプローチよりも、よりよい商品やサービスを創出することができます。

セブンイレブンは、生成AIを活用した店舗の販売データやSNS投稿データの分析の実施を発表しており、商品企画にかかる期間が最大で従来の90%短縮される見込みとのことです。

企業が生成AI活用を成功させるための５つのポイント

企業が生成AI活用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の５つです。

• ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
• ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

生成AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成AIを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいたコンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自社の業務の現状や生成AIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

生成AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業が生成AIの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されている生成AIを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

生成AIの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、生成AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員が生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が必要となります。

企業が生成AIを活用するための４つのステップ

企業が生成AI活用を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜Step1：活用方針の検討＞

• 最新の市場動向のキャッチアップ
• 自社の活用可能性の整理
• 生成AIの活用目的・ゴールの設定

＜Step2：利用環境構築＞

• セキュリティ・データ管理体制の強化
• ガイドライン・マニュアルの策定
• 社員向けのAIリテラシー研修
• 社内業務での試験運用

＜Step3：試験開発・運用(PoC)＞

• PoCを行うユースケースの検討
• 要件定義・プロトタイプ開発
• 運用と評価

＜Step4：本開発＞

• 本開発を行うユースケースの検討
• 要件定義・本開発

• 運用と評価
• 活用方針・内容の継続的なカイゼン

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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Step1：活用方針の検討

1つ目のステップは、自社として生成AIをどのように活用していくかの大方針の検討です。

生成AIは社内業務効率化や顧客体験の向上、新規事業創出など様々な目的で活用が可能だからこそ、自社の課題にマッチした目的とユースケースで活用することが、投資対効果を大きく左右します。

最新の技術や競合の動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、生成AIをどのような領域で、どの程度ダイナミックに活用していくかの目的やゴールを初期的に設定しましょう。

Step2：利用環境構築

2つ目のステップは、生成AIを安全かつ効率的に活用できる、社内のシステムやルールなどの利用環境の構築です。

企業が生成AI活用に踏み切れない理由として、機密情報漏洩などのセキュリティリスクの懸念が挙げられますが、適切なシステム設計・データ管理やガイドラインの策定などを行うことで、それらのリスクに対処しながら、業務効率化に繋げることが可能です。

社員に対し、生成AIをリサーチや文書作成などの日常的な業務に安心して活用できる環境を提供することで、自社のどのような業務と生成AIの相性が良いのかという現場からの示唆を得ることができ、プロトタイプ・本開発の企画への重要なインプットとなります。

Step3：試験開発・運用(PoC)

3つ目のステップは、自社にマッチするユースケースの検証に向けた、プロトタイプの開発と運用です。

顧客対応支援や社内のナレッジ検索、新機能・サービスの実装などの生成AIの幅広いユースケースの中から、自社の経営課題解決にマッチするいくつかのユースケースに絞り込み、プロトタイプを開発し、実際の業務で運用します。

PoCを実施することで、コストを抑えながら生成AI活用のインパクトを検証しつつ、見えてきた改善点から本開発の精度を高めることが可能です。

Step4：本開発と運用

4つ目のステップは、本格的な生成AIを活用したシステムの開発と運用、継続的なカイゼンです。

自社独自のデータ基盤の構築・連携や活用シーンに特化したアウトプット精度の改善などを実施し、自社の目的達成に特化した生成AIシステムを開発します。

PoCの結果を踏まえ、本開発を行うユースケースや活用範囲を決定することで、生成AI活用の費用対効果を最大化することが可能です。

また、開発しっぱなしで終わるのではなく、本開発したシステムを運用し上がった成果や改善点、技術進化などを踏まえて、活用方法や内容を継続的にカイゼンしていくことが重要です。

このプロセスを通じ、生成AI活用のポテンシャルを最大限に発揮することで、業務生産性や顧客への提供価値の観点から、大きな競争優位性を構築することに繋がります。