第6回 AI/実行知能 Expo【秋】参加の記録

ーSaaS、AI Agent、RAGー

プロローグ

2025年10月8日(水)〜10日(金)に幕張メッセで開催された Next Tech Week 2025[秋] の一環、AI・人工知能 EXPO に参加してきました。
僕が会場に足を運んだのは、10月9日の午後です。

AIは日々の業務で活用していることもあり、「実際にどんな製品やソリューションが出てきているのか?」をこの目で見てみたい、というのが参加のきっかけでした。

最初のブースでカバンをもらい、立ち見でセッションをひとつ聞いたあと、そこからはとにかく会場をひたすら歩き回りながら──

「どんなサービスを、どういう形で提供してるんですか?」

と、ひたすら話を聞いて回るモードに突入。

チラシやパンフレットを片手に、ブースをひとつずつ見て回った中で印象に残ったこと、メモとして残しておきたいことを、今回のEXPO参加の後記として、以下にまとめてみました。

SaaS+AIエージェント系サービス

  • 各種テンプレートを選択し、自ら必要な情報を登録することで利用を開始できる。
  • テンプレートは約100種類もあると自慢するところも。。
  • 議事録のサマリや企業内資料からQ&A対応など

SaaS+ノーコード型AIエージェント構築サービス

  • ノーコードでAIエージェントを構築可能。

総合AIサービス

  • 企業の業務全体を診断し、AI導入による効率化の可能性を提示する。
  • コンサルティングを含み、業務改善の起点やROIなどを含めて提案を行う。

AI活用に関する教育サービス

  • AIの具体的なユースケースを通じて活用方法を学習させるなど。
  • AIツールの使い方に関する研修やワークショップも提供さなど。

AIに学習させるためのデータクレンジング

  • データの整備・クリーニングを行い、AIが正確に学習できる状態にする。
  • ノイズ除去、形式統一、欠損補完などを含む。

AI社員のようなサポートAI

  • 部長や課長といった管理職の業務を支援する。
  • チャートの分析・評価などを実施する機能を持つ。

RAG型を前面に出したAIサービス

小さなブースでしたが興味があっていろいろ聞いてみました。

  • ユーザーの質問をベースに高品質のプロンプトを仕上げてくれる(プロンプトの生成をサポート)。
    • しかも、パブリックLLMを使わないらしく、ローカルでやるとか
      • それ以上は、言えない(企業秘密らしい)
      • 何かのローカルLLM??、Fine Tuning??
      • まるでパブリックLLMのように見えた
  • 膨大な文書をローカルでサマリーし、プロンプトとともにLLMへ入力する仕組みがある
    • 最適な内容を特定できるらしい
      • この特定も、パブリックLLM使わず
      • データはS3上に保存されているようだが、それ以上の詳細は企業秘密らしい
      • AWSナレッジベース使うのかということも回答得られず
      • データレイクのファイルを沢山おいて、瞬時に最適な内容をサマリできる?!

既存サービスにAIを部分的に追加したサービス

  • 既存のBIツールなどにLLMを組み込み、チャット対応やレポート作成とかを可能にする。

エピローグ

自分にとって今回の EXPO を一言でまとめるなら、SaaS・AIエージェント・RAGの三本立て。
まさに「AIエージェント元年」と言ってもいいかもしれません。

大規模言語モデルがもたらす変革について、誰もが熱く語っていました。
私自身も業務で大いに活用しています。
それでも、ワクワクだけでなく、どこか不安が混じるのも正直なところです。

「自分の仕事には、どんな影響が出てくるのだろう?」

便利に使いながらも、心のどこかで「AIは脅威になるかもしれない」と感じている。
そんなとき、「AI社員」というチラシを配っているブースに出会いました。
思わず「もうできたんですか?」と聞いてしまいましたが、
そこにあったのは、私が思い描いていた完成形にはほど遠いものでした。

未来はもう始まっている。
でも、そこにはまだ、私たち自身の手で選び、形づくる余地がある――
そんなことを考えながら、私は会場を後にしました。

Author

モダンアーキテクチャー基盤のソリューションアーキテクトとして活動しています。

[著書]
・Amazon Cloudテクニカルガイド―EC2/S3からVPCまで徹底解析
・Amazon Elastic MapReduceテクニカルガイド ―クラウド型Hadoopで実現する大規模分散処理
・Cypherクエリー言語の事例で学ぶグラフデータベースNeo4j
・Neo4jを使うグラフ型データベース入門(共著)
・RDB技術者のためのNoSQLガイド(共著)

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