従来の静的解析では把握できない「コードの意図や意味」をLLMが理解し、真に必要な仕様書を自動生成します。
BoBでも仕様書作成は可能ですが、本プロダクトをMCPとして連携させることで、現場ニーズを踏まえた緻密で多様な仕様書を高精度に作成可能となりBoBを強化します。
IBM Cloud上に完全に閉じた構成でセキュリティにも対応します。
IBM内試用実績があり、外部企業様とのトライアル検討も進行中です。
IBMとの協業により「形式的」ではなく「業務の本質を捉えた仕様書」という革新的な価値を実現し、C++等への拡張で幅広い業界に対応します。

永易 武

インスターナで発生する障害を自動検知し、Bobが原因特定からコード修正、PR作成までを自律的に実行するデモです。運用担当者が対応しづらい休日や夜間でも安定した復旧を実現し、運用負荷を大幅に低減します。

長田 晃

IBM Bobを活用して、お客様自身での継続的な改善をサポートする提案です。導入ハードルを下げるため、専門性がなくても一貫した開発が可能な環境を提供するだけでなく、PoC期間中にワークショップを実施し、「自分たちでも開発・改善ができる」という成功体験を提供します。
なお、PoCとして開発するプロトタイプは最小構成のため、本番運用に必要な非機能要件（セキュリティ・認証・可用性等）については含まれていません。本番化を検討される段階では、これらの設計・実装をIBMがご支援します。

武富 卓三

本デモでは、Agent Skills を活用して、AI を業務に合わせて運用しながら改善していく方法を紹介します。Agent Skill によって、特定業務に必要な判断基準や対応手順を再利用可能な形で管理でき、実際の利用結果をもとに継続的に見直すことができます。AI に任せる範囲と人が判断する範囲を整理しながら、業務に合った形へ育てていける点が本デモの特徴です。

曽田 俊明

BobなどのIDEやClaude、SlackなどAIを用いたアプリケーションはそれぞれコンテキストが閉じており、それぞれ跨ると今までの会話内容などの前提がなくなってしまう。
複数のクライアントに対応した共通コンテキスト、MCP基盤を実装し、アプリケーションを跨いでもコンテキストが維持されるような環境の構築、およびその環境でのワークフローやビジネスケースを展開する。

福井 義春

Computer Use技術（AIによるブラウザ画面の視覚/DOM認識・直接操作）を活用し、APIのない業務システムの操作を自動化するAgentを構築する。
従来のRPAではコスト・保守面で対応が困難だったアドホック業務や複数システム横断の業務プロセスを、AIが画面を認識しながらEnd-to-Endで遂行する。RPAスクリプトと異なり画面変更にも柔軟に対応でき、保守コストを大幅に削減する。Agentの管理ダッシュボード（タスク進捗のリアルタイム可視化・操作ログ・承認ゲート）を備え、企業の実運用に耐えるアーキテクチャを提示する。

徐 一涵

本作は、プロンプトでAIエージェントに指示を与え、バトルユニットを操作するターン制バトルゲームです。ユーザーはゲームを通じて、AIエージェントへの目的に応じた適切な質問方法を実践的に学ぶことができます。試行錯誤を重ねながら理解を深める設計により、初心者でも楽しみながらAI活用スキルを身につけられる、エンドユーザー向けの教育ツールです。

田中 大稀

昨年のISE ConfでRAGアプリの品質向上がGraphRAGを通じて可能になることをお示しした。今回はGraphRAGの抽出内容をAgentic RAGと組み合わせることで、どのようなユーザー体験が可能になるか、ご覧いただきたいと思っています

西浦 悠晴

AIエージェントが自ら状況を解釈し、原因分析・対応判断・改善提案までを一連で行う自律改善型AI運用を目指します。エージェントの推論や行動はLangfuseで可視化され、判断根拠を追跡可能です。改善内容はプロンプトやスキルとして管理され、次回以降の判断に反映されます。人の承認やガバナンスを前提に、AIを「信頼して使い続けられる」運用へ進化させる点が特徴です。

塚原 朋也

Zabbix監視データとIoT稼働情報を活用し、設備保全における属人化や対応遅延の課題を解決する。Agentic RAGとAgentic Workflowを備えたAIエージェントが、異常検知からナレッジ検索、手順生成、チケット更新までを自律実行し、さらにアラーム検証やIoT機器制御も統合的に実施。監視・判断・制御を一体化した次世代の運用自動化基盤により、一次対応時間短縮と対応品質の平準化を実現します。
 

林 徹之

長期実行を要する複雑なAI処理をJobとして管理し、イベント駆動により安定的かつスケーラブルな並列実行を可能にします。AIエージェントの完了をユーザーが待つ必要はなく、DBをSource of Truthとした実行ステータス管理とリアルタイム通知により、優れたユーザー体験を実現します。また、AIエージェントは入れ替え可能な設計とし、既存アプリケーションやプロジェクトへの高い統合性を確保し、実運用を見据えた拡張性を備えたアーキテクチャとなっています。

星野 寛太

企業専用の生成AIを開発（トレーニング）することによりAIエージェントはより業務に合った動作をしてくれるようになります。ただ、生成AIの開発は複数のツールを専門家が使いこなす必要があり、ハードルが高いです。
このソリューションでは、データの収集から整形、学習、評価、運用、改善のライフサイクル全体をまとめて簡単に扱えるツールを提供します。このツールによりお客様が容易に企業専用AIを開発できるようになります。

水野 雅裕

マルチモーダル入力（音声・表情・テキスト・センサー情報）を感情分析AIが推論し、心理状況を出力するデモです。
従来の感情分析AIと比較し、多様な情報から状況を理解した感情分析が可能となり、コールセンターでの柔軟な対応や医療・メンタルヘルスの現場での症状の検出が期待されます。
また、マルチモーダル（特にセンサー情報）を生成AIにインプットする技術は、製造現場でPhysical AIやロボットによる自律制御を導入する際の必須技術であり、その基盤技術を披露します。

鈴木 翔大

Local AI × MCP Appsによるマルチモーダル現場支援は、さまざまな産業現場で扱われるデータを、現場近傍で動作するLocal AIで読み取り・解析し、業務判断を支援する展示です。
MCP Appsにより、AIモデル単体ではなく、業務アプリとして現場で使える形で提供できる点が特長です。
産業現場でのユースケースを通じて、マルチモーダルAIの実用性と、閉域・低遅延・柔軟連携が可能なLocal AI活用を紹介します。

加藤 浩介

法規制対応での業務対応補助や対応業務の効率化、作業の自動化を支援します。自動レーダー化：法改正・新規施行を人が探しに行かなくても、自動で「法規の気象レーダー」のように検知し、法規監視コンソールにて最新法規速報を確認できるデモンストレーションを目指します。

菅原 健次

製造業の購買領域を対象に、熟練者に依存していた製品の価格査定業務をAIエージェントで自動化します。
価格査定AIエージェントがが原材料の特定、原価費用構成比率の推定、市場価格の取得、価格変化率の算定を一連で実行。購買担当者のドメイン知識を埋め込み、属人的な査定業務を再現可能な形で標準化できます。
都度見積される製品には詳細な査定を実施し、SAP Aribaに登録されるような数万点規模の製品群に対しては簡易な査定を実現します。

管東 遼

LangGraphを用いたマルチエージェント構成の生成AI自動応答システム。音声・チャット両モードに対応し、AIモデルによる怒り判定とフロントエンドの状態管理を組み合わせることで、ストレスレベルの高い顧客はSalesforce Live Agentへ自動的に接続し、オペレーターが直接対応する。これにより、人間にしか担えない判断・共感・交渉といった高付加価値業務へリソースを集中可能とする。
通常時はRAGや雑談処理に加え、エージェント経由で業務APIを実行し、属性変更や属性情報に基づく回答などの業務処理を自律的に実施する。アセットは既にデリバリー可能な品質に到達しており、流通・保険業界の顧客への導入を前提に、IBM ConsultingおよびIBM CIC Philippinesと連携して開発を進めている。
また音声による操作を前提とした設計により、視覚や手の操作に制約のある利用者にも対応可能なユニバーサルデザインを実現しており、業務効率化とアクセシビリティ向上を同時に達成するソリューションである。

安田 遼平

購買BPOの見積受領から査定までを一気通貫で効率化するソリューションです。
AribaやServiceNowと連携し、取引先の見積書を自動受領・データ化します。見積書は生成AIで明細情報を抽出し、過去の類似見積検索や協定単価との自動比較を即座に実施できます。これにより、従来30分以上かかっていた作業を数分に短縮します。
査定プロセスでデータが蓄積されるため、見積・査定結果をDB化して継続的に精度改善できるサイクルを回せます。クラウド上で稼働し、セキュリティとコンプライアンスにも配慮した構成です。

高橋 由真

BPO業務で多用されているExcel管理とOutllo処理。Agentによる業務自動化に取り組む際、Excel処理に時間がかかる点と既存のExcel管理との共存への課題を解決するソリューションです。
チャットの指示でSharepoint/ICOSのExcel操作 + Outlook送信を非同期ジョブで確実に実行, 結果はpostgreSQLに蓄積し, 結果は後からチャットで確認できるデモになります。

松川 祐子

昨年のISE Conferenceで発表したLLM同士のラップバトル。今度はあなたもその輪の中に入ってみませんか？
本デモでは、去年からさらにパワーアップしたLLM同士のラップバトルに加え、ラッパーに扮したAIエージェントとあなた自身が直接ラップバトルを繰り広げる体験ができます。今回もジャッジはもちろん watsonx.governance。AIに負けない人間のガバナンス遵守力を見せつけましょう。

野村 有加