あらゆる業種のお客様に、Agentic RAGを活用した社内情報横断検索システムをご提案します。 ​本システムは、ユーザーとの対話で課題を特定する「意図抽出フェーズ」と、質問内容に応じて最適な情報ソースを自動選択し検索を行う 「ToolCallフェーズ」の2つの革新的なフェーズで構成されています。 ​オープンソースのLangGraph、社内情報検索API、Milvus ベクトル検索を採用し、当社内で試験稼働を開始しています。 ​デモでは、クエリに応じて社内の多様な情報ソースから技術情報を収集し、的確な回答を生成するプロセスおよびノウハウもご紹介いたします。 ​（※デモでは、機密情報およびロゴマークをマスキング処理した上で説明します。）

高地 修平

本デモでは、社内情報を効果的に活用し、柔軟な思考が可能な Agentic RAG チャットボットの動作を紹介します。 LangGraph を基盤とする AI Agent が自律的に作業計画やタスクを立案し Web 検索や Vector DB を用いた RAG により最適な回答を提供します。 従来の一問一答に留まらず、回答後も会話や追加分析が継続できる点が特徴です。 RAG は Web 検索のように、Agent が呼び出すツールのひとつとして位置づけられます。

引野 圭

生成AIを活用してITシステム開発における要件定義・設計作業を効率化するソリューションです。工数削減、開発期間の短縮、品質向上を実現する2つのユースケースをご紹介します。
1）要求仕様書からユースケース記述、機能要件、エンティティ定義、ER図のドラフト版の自動作成
2）機能要件の記述品質・整合性・網羅性の自動レビュー

縞谷 和宏

本デモでは、「見る・聴く・話す」を統合したリアルタイム分析AIアシスタントをご紹介します。 カメラ映像・音声入力・AI対話を同時に処理し、状況に応じたフィードバックや支援を即時に提供します。 デモを通じて、「見る・聴く・話す」AIが現場にもたらす価値を、直感的に体験できます。

上野 闘士

生成AIの活用事例を二つ紹介します。
1.設備の保全業務における熟練技術のナレッジの蓄積とAIアバターによるAIチャットボット
2.経理業務におけるマルチエージェントによるAI自動処理チャットボット

余 正楠

マルチモーダルモデル、OCR、RAGパターンを組み合わせ、Web/PDF内のテキストと画像を統合的に分析し、質問に回答します。テキストだけでなく画像も読み込み、関連する画像を表示可能です。 本デモでは、ESG情報開示や経営戦略等の企業情報業務を対象に、効果的な企業戦略策定のユースケースを紹介します。他社レポートを分析し、自社と比較することで、特定の項目の情報を抽出し、関連画像を表示するシナリオを示します。これにより、より包括的なインサイトを得ることができます。

近藤 仁

マルチモーダルLLMを活用し、画像・音声・テキスト・センサーデータなど複数形式の情報を統合的に処理し、関連性の高い過去事例・類似情報を検索・推論するようなシステムは多くの業種、ユースケースに適用できると考えます。 例えば、PDF上の画像（図表など）に対し、マルチモーダルLLMを用いてテキストの読み取りやキャプショニング等のRAGで扱うためのデータ加工を行い、回答と関連画像を併せて返却・表示するようなマルチモーダルRAG構成をご紹介いたします。

塩谷 和音

問い合わせ対応を半自動化することで、社員と人事担当者の双方の業務負担を軽減することが可能です。 AI人事バーチャル・エージェントは、watsonx Assistantによる会話形式の対応と、 カテゴリー選択や予測変換Watson Discoveryよる質問入力サジェスト機能によって、社員の探しものを見つけやすくするサポートをいたします。 また生成AIによる回答生成により、精度の良い回答を迅速に提供・サポートすることを可能にするソリューションです。

佐藤 舞

本展示では、OpenAIが提供する「Realtime API」と「Computer-Using Agent（CUA）」モデルを組み合わせ、音声入力によるコンピューター操作の自動化を実演します。 「Realtime API」は低遅延のマルチモーダル体験を可能にし、自然な音声対話をサポートします。 一方、「CUA」はGPT-4oの視覚能力と強化学習を組み合わせ、コンピューター上での自動操作を可能にします。 デモでは、音声コマンドを通じてコンピューター上の特定タスク（例：ブラウザーでの検索、フォーム入力、ページ遷移など）を自動で実行する様子をご覧いただけます。 これにより、音声を介してシームレスかつ直感的にコンピューターを操作できる環境を提供し、業務効率化やユーザー体験の向上を支援します。

東 幸宏

機密情報を秘匿化する技術は幾多存在するが、本デモではLLMで実現した事例を実機と共に展示します。 生成AIを利用する上で、テキスト内の機密情報の有無が一つの障壁となりますが、本デモで披露する秘匿化を使うことで、機密情報をマスキングしたテキストを作成できます。 従来技術では秘匿化する内容に合わせてルールベースで実装することが多いですが、本デモでは秘匿化する内容に合わせてLLMをFine Tuningし、秘匿化に特化したLLMを構築しています。オフラインで機密情報を秘匿化する様子を是非ご覧ください。

鈴木 翔大

近年流行するフリースタイルラップやMCバトル。一方で目覚ましい進化や発展を見せる生成AIやLLM。いつか人間とAI・ロボットがラップバトルで対戦する日も来るのではないでしょうか。 このデモでは、LLMにフリースタイルバトルをさせる試みを行います。 審査員はwatsonx.governance。生成内容のガバナンス遵守度によって審査を行います。

野村 有加

昨年IBM Consultingが発表したDSP生成AI拡張機能は様々なお客様先での本番活用を迎え、ご要望の機能を随時取り込んできました。 日本IBMのAI戦略であるAIプラットフォーム・サービスの中核にも位置付けられており、その重要性がより高まっています。 ここではISEの共同開発による、機能強化された最新のApplications、Gatewayを中心に動画を交えてユースケース毎の活用事例をご紹介いたします。

小栗 直樹

Envizi AI Assistのご紹介。AI Assistは、ESG情報開示に必要なScope3排出量の算定を支援するツールです。 ERP・財務システムなどに蓄積された取引・購買データを自然言語処理（NLP）で処理し、自動的にEORAの支出カテゴリにマッピングします。 これにより、手作業による分類の負担を軽減し、作業コストを削減します。Excelテンプレートを活用した簡単なデータ入力で、Envizi内での迅速なマッピングが可能です。

二井谷 美怜

ESG情報開示アドバイザーは、watsonx.aiを活用し、実際のESG業務における課題解決を支援します。 開示フレークワーム毎の評価基準の違いを埋め、自社の情報開示に対する客観的な評価、他社のESG 情報開示と比較精査するため、評価基準を学習した生成AIを利用して、客観的評価と改善点を把握し、 自社の開示レポートの品質を高める手助けをします。

近藤 仁

ISE Conferenceのセッション資料を、生成AIを利用してチェックするツールです。セッション資料はパワーポイントで作成されいますが、用語の使い方や商標の確認、テンプレートの記述に沿っているかなどをレビューアーが人力でチェックしていました。 各種チェック内容を生成AIを使用したチェックツールで事前にチェックさせることでレビューアーの負担を減らしています。 今回は、IBM watsonx.aiの生成AIを利用してIBM Cloud上にツールを構築したので、それをデモでお見せします。

水野 雅裕