AI NIGHT

〜現場で使われているAI事例共有〜

〜多様なドメインの最前線AIが集結〜
 小売、EC、製造、ロボティクス。  業界は違えど、課題はリアル。
 GMOインターネットグループ内外の実務者が、  “実際に現場で回っているAI”の裏側を語ります。

📌 開催概要

• 日時：2026年3月9日（月）19:00–22:00 (受付開始18:30～)
• 形式：オフライン開催（LT＋交流会）
• 会場：GMO Yours・フクラス
• 対象：ML/AI活用に関心のある実務者
• 定員：70名
• 参加費：無料

🎯 目的・狙い

• GMO内外における 実務レベルのAI活用事例の共有
• 技術者コミュニティとの 継続的な接点づくり

🧠 テーマ

現場で使われているAI事例共有

研究やPoCにとどまらない、
「実際のプロダクト・業務でどう使われているか」にフォーカスします。

🗓️ プログラム

タイムテーブル

※ 内容・時間配分は変更となる可能性があります。

🎤 登壇者紹介・アブストラクト

芝田 龍正 様

株式会社USEN WORK WELL (U-NEXT.HD)
AI Lab 企画部部長 兼 開発部部長

発表タイトル（仮）
業務効率化を支えるAI活用事例AIエージェントってなんだろう...
～ バズワードを経ていまいろんな定義を考える ～

アブストラクト
USEN & U-NEXT GROUP内の事例を踏まえて、改めてAIエージェントとはなにかを整理し、戦略的な使い分けを考える

渡辺 龍二

GMOペパボ株式会社
SUZURI・minne事業部 Webエンジニア

発表タイトル
大規模視覚言語モデルによる不適切コンテンツ検出 ― SUZURI byGMOペパボでの挑戦

アブストラクト
SUZURI byGMOペパボは、デザイン画像をアップロードするだけでオリジナルグッズを作成・販売できるマーケットプレイスです。この手軽さゆえに、著作権侵害や公序良俗に反するデザインが登録されることがあり、従来は人力でチェックを行っていました。 本LTでは、大規模視覚言語モデルを活用してこのチェックを自動化した事例を紹介します。検出精度を改善しながら段階的に自動化範囲を拡大してきた導入プロセスと、実運用で見えてきたユーザーコミュニケーションの課題についてお話しします。

高村 大輝 様

株式会社Preferred Networks
リテールソリューションズ事業本部 エンジニア

発表タイトル（仮）
小売業界におけるAI活用事例 ― LLMによる商品データ整備の取り組み

アブストラクト
小売業界では、売上分析や需要予測、売り場づくりなどを目的として日々データ活用が行われています。その基盤となるのが、商品カテゴリ分類や商品情報の正規化です。 しかし実際の現場では、商品名に表記ゆれや略称が混在していたり、カテゴリの定義そのものが曖昧で境界が明確でなかったり、商品名だけでは容量やブランド、種別といった重要な情報を正確に読み取れなかったりと、多くの課題があります。人間であれば「なんとなく分かる」情報であっても、それを明確なルールとして定義することは容易ではありません。その結果、データ活用の前段階である構造化に多くのコストがかかり、十分な分析に至らないケースも少なくありません。 このような曖昧さを含む商品データの難しさをご紹介したうえで、人間の知識を学習した大規模言語モデル（LLM）を活用したアプローチについてお話しします。商品名から必要な情報を抽出し、カテゴリ分類やデータ整備につなげる取り組みを通して、LLMがどのような場面で有効に機能するのか、その可能性と実践例を共有できればと思います。

丸尾 恭四郎 様

燈株式会社
執行役員 DX Solution 事業本部 VPoE

発表タイトル（仮）
「Vertical AIをスケールさせるMLプロセス：ドメインの暗黙知を解釈し産業の現場を改善する」

アブストラクト
燈株式会社ではこれまで、建設・製造業界という職人技や現場の暗黙知が眠る領域において、AI・機械学習技術による現場の生産性改善に取り組んできました。 実際の事例を交えて、Vertical AIの社会実装において避けては通れない産業現場特有の現実的な制約」と、熟練者の「暗黙知」をどうエンジニアリングするかを紹介します。 また、エンジニアの手元で完結させず、非エンジニアのドメインエキスパートが自ら実験・考察を繰り返せるMLOps基盤の構築など、スケールさせるための開発プロセスを紹介します。

真次 彰平

GMOインターネットグループ　エキスパート(AI×セキュリティ)
GMOインターネットグループ株式会社
グループ研究開発本部 AI研究開発室 共同研究推進G リサーチサイエンティスト

発表タイトル
AIエージェントはヒューマノイドロボットのモーションを学習させられるか？

アブストラクト
弊社のグループ会社であるGMO AI&ロボティクス商事株式会社（通称: GMO AIR）では、ヒューマノイドロボットをはじめとしたロボットの二次開発とレンタル事業を行なっております。 GMO AIRでは今年よりフィジカルAI研究に取り組んでおり、強化学習やVLA(Vison-Language-Action)モデルなどの研究開発を日々おこなっており、このようなAI開発においても、AIを活用しております。 強化学習においては、報酬設計と呼ばれるパラメータチューニングが必要ですが、単純にAIに任せると学習が崩壊してしまいます。 本LTでは、ヒューマノイドロボットのモーション獲得におけるAIを用いた報酬設計の課題感と、それにまつわる最新の研究の動向をご紹介します。

✨ 企画者の想い

GMOインターネットグループ エキスパート(データサイエンス)
杉浦 巧

近年、AIを取り巻く技術や活用シーンは急速に広がっています。 その一方で、「実際に現場でどう使われているのか」「どんな試行錯誤があったのか」といった、 リアルな知見を共有する場の重要性を、より強く感じるようになりました。

弊グループ内外で多様なAI活用が進む一方、実践的な取り組みや学びが、 クローズドな情報にとどまってしまう場面も少なくありません。 本イベントは、そうした課題意識を背景に、 AIの最先端研究から、現場に根ざした最先端の活用事例までを幅広く聞ける場として、 現場でAIに向き合う実務者同士がフラットに語り合い、学び合える場として企画しました。

AIの導入・運用にすでに取り組んでいる方はもちろん、 これから活用を進めたい方、 他社・他チームの事例からヒントを得たい方など、 立場や経験を問わず、実務に関心のある方にぜひご参加いただきたいと考えています。

登壇セッションに加え、懇親会では登壇者・参加者同士が直接交流できる時間も設けています。 課題や悩み、工夫を共有することで、 明日からの業務やプロダクトづくりに活かせる気づきを持ち帰っていただければ幸いです。

⚠️ 注意事項

イベント当日、イベント会場の管理上の目的と、参加者同士の安全を考慮した本人確認の目的で、connpassの受付票、本人確認証（年齢のわかるもの）を手元にご準備いただきますようご協力をお願いいたします。
本人確認証（年齢のわかるもの）がない方、または未成年の方にはお酒の提供を控えさせていただきます。

• マイナンバーカード（個人番号カード）※通知カードは不可
• 運転免許証、その他写真付き公的免許証（船舶、航空、建築士など）
• パスポート
• 在留カード（特別永住者証明書）
• 学生証または生徒手帳（在学中に限る）。

当イベントの参加情報は、お客様の安全確保等のため確認や行動を取ることが必要であるとき、GMOインターネットグループ（GMOインターネットグループ株式会社およびその関連会社・子会社を含む）・施設管理者に提供される場合があります。

📣 主催

GMOインターネットグループ株式会社