ソブリンAI時代のプライベートAI戦略～なぜ企業は「AIを動かす場所」を考えるべきなのか～

レノボ・ジャパン合同会社

本セミナーはオンデマンド動画配信です。以下の動画をご視聴いただけます。

【動画１】ソブリンAI入門、なぜ企業は「AIを動かす場所」を考えるべきなのか～データ主権・経済安全保障から考えるプライベートAI～

基調講演として、マジセミ株式会社のデジタル寺田が、ソブリンAIの基本概念と、企業がAIを「どこで動かすか」を考えるべき理由について解説します。

【動画２】Lenovo Smarter Technology オンデマンド配信

Lenovoの法人向け製品・ソリューションを、3セッション／各約20分の動画をまとめてご覧いただけます。

お申込み完了後、動画視聴ページをご案内いたします。「lenovo-event.jp」「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認ください。

なぜ今、プライベートAIが注目されているのか

生成AIの活用が広がる中、多くの企業でAI導入は次の段階に入りつつあります。これまでAIは主にクラウド上で利用するものとして捉えられてきましたが、実際に業務へ組み込もうとすると、機密情報をどこまで外部に出せるのか、どの処理をクラウドに任せ、どこから先を社内や現場で完結させるべきなのか、といった新たな課題に直面します。特に、企業独自の業務データやノウハウを活かしてAIを使おうとするほど、閉域環境での活用や、より自社でコントロール可能なかたちでのAI実装に注目が集まっています。こうした背景から、いま「プライベートAI」が改めて注目され始めています。

AI活用のカギは「どこで動かすか」

プライベートAIが関心を集める理由は、単に安全そうだからではありません。クラウドに機密情報を上げることへの不安、応答性が求められる業務、拠点や現場で完結させたい推論処理、そして自社固有のデータを活かした差別化など、企業がAIを本格活用するうえで向き合うべき論点が、すべて「AIをどこで動かすか」という設計に結びついているからです。PC上でAIを実行するローカルAI、現場に近い場所で処理するエッジAI、企業ネットワーク内で閉じて運用するAI基盤など、実行場所の選択肢は広がっています。だからこそ今、AI活用はどのAIを使うかだけでなく、どこで、どのように動かすかまで含めて再考すべきテーマになっています。

閉域環境から見直す企業IT基盤

本セミナーでは、こうした問題意識をもとに、閉域環境におけるAI活用の可能性を、インフラからクライアントまで一気通貫で読み解きます。データセンターからエッジまでを支える基盤はどうあるべきか。ローカルAIを現実のものにするAI PCは企業利用にどのような意味を持つのか。さらに、Copilot+ PCをはじめとする新しいクライアント環境は、業務端末やAI活用のあり方をどう変えていくのか。クラウド一辺倒ではない時代に、企業はどのようにAI活用とIT基盤を設計すべきなのか。プライベートAIが注目される理由を起点に、これからの企業IT戦略を考えるヒントをお届けします。

開催概要

視聴形式

オンデマンド（事前収録）

実施期間

2026年3月24日（火）～5月31日（日）

所要時間

合計 60分（3セッション／各約20分）

対象

法人・団体の情報システム部門／総務・購買／経営企画／現場部門のご担当者さま

費用

無料

主催

レノボ・ジャパン合同会社

協力

インテル株式会社

セッション

セッション１｜データセンターからエッジまでレノボのサーバー・ストレージ

レノボ・エンタープライズ・ソリューションズ合同会社 Japan ISG CTO

早川哲郎

セッション２｜インテルCoreUltraプロセッサーがもたらすPCイノベーション

インテル株式会社アカウント・パートナー事業本部

新谷勉様　　　　 Doorkeeperロゴ

セッション３｜AIが体験に溶け込む時代の到来、クライアントコンピューティングのこれから

レノボ・ジャパン合同会社エバンジェリスト | 製品企画本部プロダクトマーケティング部部長

元嶋亮太

ご視聴、アンケート回答でAmazonギフトをプレゼント

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※Amazonギフトのプレゼントはお一人様1度までとなります。 ※本キャンペーンはレノボ・ジャパン合同会社による提供です。本キャンペーンについてのお問い合わせは、Amazon ではお受けしておりません。レノボ・ジャパン合同会社「Lenovo Smarter Technology for Online ～AIとITで企業をアップデート～事務局」 info@lenovo-event.jp までお願いいたします。 ※Amazon、Amazon.co.jp およびそれらのロゴは Amazon.com,Inc. またはその関連会社の商標です。

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主催

レノボ・ジャパン合同会社（プライバシーポリシー）

協力

インテル株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社インター・ビジネス・ネットワークス（プライバシーポリシー）

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

AI(人工知能）

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【エッジAI開発】個体差や仕様違いによるAIモデル増殖を回避する１つの手法～モデルドリブン...

3.6 株式会社オージス総研

本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

自社製品の付加価値向上のため、増えるマイコンへのAI適用

近年のAI技術の発展は目覚ましく、その話題を目にしない日はありません。

製造業の設計開発現場でも、故障予知、エネルギー効率の最適化、音声認識など、自社製品の付加価値やユーザーエクスペリエンスを向上させるため、マイコンへのAI導入ニーズが高まっています。

マイコンにおけるAI実装、製品のばらつき対応の課題

しかしながら、マイコンへAIモデルを適用するには、さまざまな課題が伴います。

そもそも、マイコンには処理能力やメモリ容量、消費電力など、ハードウェアの制約があり、軽量化や最適化といった工夫が必要です。

しかし、課題はそれだけではありません。適切なAIモデルが構築されたとしても、量産の準備段階では、製品の個体差や使用環境の違いによるばらつきへの対処も必要になります。PoCや事前のシミュレーションで正常に動作していたとしても、実機検証で精度が低下し、予測精度の低下や誤検知が発生してしまうこともあるのではないでしょうか。

これらの問題を追加学習やパラメーターのチューニングで解決したとしても、製品のバリエーションや仕様変更のたびにAIモデルの再調整が必要になり、結果として複数のAIモデルを管理・運用しなければならないといった状況が生じてしまいます。

このようなAIモデルの増殖という問題に対しては、AIモデルをファインチューニングするモデルドリブンでのバリエーション対応では解決が困難です。

個体差や仕様違いによるAIモデル増殖を回避するテクニックを紹介

オージス総研は、AIモデルと組み込みソフトの両方に精通した技術者が在籍しており、マイコン上でのAI活用に向けた多彩なサービスを展開しています。

本セミナーでは、マイコン上のAIモデルの量産適用時に直面する自社製品の個体差や使用環境、仕様バリエーションによる管理対象AIモデルの増加の問題に焦点を当て、入力データの前処理での工夫や局所解を回避する学習手法など、モデルドリブンではなくデータドリブンでAIモデルの増殖を抑えるテクニックを紹介します。

マイコンへのAI適用を検討している制御設計エンジニアの方で、量産時の個体差、環境のばらつき、製品のバリエーションへの対応に課題を感じている方、などに特におすすめです。

講演プログラム

10:45～11:00　受付

11:00～11:05　オープニング（マジセミ）

11:05～11:45　【エッジAI開発】個体差や仕様違いによるAIモデル増殖を回避する１つの手法

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社オージス総研（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー）マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー） ※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

製造DX

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複雑なエッジAIまでは必要ない、分類や異常検知などを小型なデバイスで実現する「TinyML」...

3.6 アナログ・デバイセズ株式会社

本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

進む組込み製品のスマート化と高機能化

近年、IoT、AI、センシング技術の向上といった技術革新が、製造業界での製品の高機能化を加速させています。

ニューラルネットワーク技術の導入が進み、以前には複雑なセンサー処理が必要だった製品のアルゴリズムがAIで実装されています。これにより、製品開発が大幅に効率化されるとともに、製品機能の向上が期待されています。

求められるシンプルなAIタスクと省電力化

しかしながら、AIの技術革新が急速に進む一方で、多くの組込み開発の現場では実用的でシンプルなデバイスレベルのAIタスクへの需要が高まっています。

組込みシステムは限られた計算資源（CPUの速度、メモリ、電力）を持つため、複雑なAIタスクは設計上の課題となります。その一方で、シンプルなタスクは開発が容易であり、テストやデバッグにかかる時間も短くなります。これにより、開発がスムーズに進み、製品を素早く市場に投入できます。

さらに、組込みAIの市場ニーズを見ても複雑なAIモデルが必要とされるケースは限定的です。画像検知や温度監視、簡単な異常検出のような基本的な分類や閾値設定であれば、シンプルなモデルで十分に対応可能です。

このため、開発効率だけでなく、運用コストやパフォーマンスの面でも、非常に低いエネルギー消費で製品やサービスをスマート化する「TinyML」というエッジAIテクノロジーが注目を集めています。

IoT時代に対応する「超低消費電力AIマイコン」とは

本セミナーでは、アナログ・デバイセズが提供する、革新的なAIアクセラレータ付き低消費電力マイコンである「MAX78000シリーズ」を通して、組込み機器にシンプルなAIタスクを実行させる上で、どんな活用方法があるのか、その特徴や利点を具体的な事例を交えて詳しく解説します。

「MAX78000シリーズ」は、エッジのIoTデバイスに低消費電力・低遅延な人工知能の実装を可能にした畳み込みニューラルネットワーク（CNN）アクセラレータ付きマイコンです。一般的な汎用マイコンと比較して100倍以上のエネルギー効率と100倍の高速推論を実現しており、プロセッサーと比較しても非常に高いコスト効率が実現できます。このため、低コストで高効率のAI処理が可能となります。

エッジデバイスや組込みシステムでAI機能を実装したい方で、シンプルなAIタスクを実行させるための低コストで高効率のバランスの良いAIマイコンを求めている方に特におすすめです。