ストックマークが製造業経営層向け「AI資本経営フォーラム」を初開催、暗黙知の再編と競争優位を議論

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ストックマーク株式会社は2026年4月16日、製造業の経営層・リーダー層を対象としたオフラインイベント「AI資本経営フォーラム」を、2026年5月14日(木)に初開催すると発表しました。AIを経営資本として位置づける「AI資本経営」の考え方を起点に、経営層が向き合うべき論点を整理する場として、日比谷三井カンファレンスにて開催されます。



「AI資本経営フォーラム」が問う製造業の競争優位と暗黙知の再編

生成AIの進化が業務効率化の枠を超え、企業経営の前提そのものを問い直す段階に入りつつある中で、本フォーラムは「AI資本経営」をテーマに据えています。人と組織に蓄積された知や判断を「AI資本」として再編し、持続的な競争優位の源泉へ転換する視点が軸です。

多くの企業では生成AIの活用がPoCや一部門内の効率化に留まり、全社的な変革や業務への定着に至っていないという実情が背景にあります。本フォーラムでは、AIを個別最適や一過性の取り組みに留めず、企業変革へ接続するための視点と実践知を発信する方針が示されました。


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3つの講演プログラムで構成されるタイムテーブル

当日のプログラムは、主催講演・特別講演・パネルディスカッションの3部構成で、14:00から16:00まで実施される予定です。主催講演ではストックマーク株式会社代表取締役CEOの林達氏が登壇し、「AI資本経営」への転換が必要な理由やAI BPRの考え方、PoCから実装へつなげるロードマップを解説する内容となっています。

  • 主催講演:AI資本経営への転換
  • 特別講演:AI時代を勝ち抜く視点と加速競争戦略
  • パネルディスカッション:AI時代にCxOは何を決めるべきか

特別講演には、博報堂DYホールディングス執行役員でChief AI Officerの森正弥氏が登壇し、技術の進化を企業の競争優位につなげるための視座について提言する予定です。パネルディスカッションには株式会社LIXIL常務役員CX部門リーダーの安井卓氏が参加し、AI BPRを進めるための経営判断や組織設計について実践知を交えた議論が行われます。

ストックマークが推進するAI BPRと非構造データの構造化

ストックマーク株式会社は、独自の自然言語処理技術を用いて、テキストだけではなく図面や仕様書、過去の判断ロジックといった複雑な知恵をAIが活用できる形へ構造化するソリューションを提供しています。業務プロセスそのものを再設計する「AI BPR(Business Process Re-engineering)」を推進しており、人が本来注力すべき価値創造や専門性の研磨に集中できる環境づくりを目指す方針です。

  • 非構造データの構造化
  • ナレッジ活用
  • AIエージェントの実装・運用
  • 製造業向けAIエージェント「Aconnect」の提供
  • データ構造化サービス「SAT」の運営

膨大な社内データが構造化されていないことや、ベテラン層の持つ専門知識がAIに組み込まれていない現状が、多くの企業で情報の整理・探索による停滞感を生んでいると同社は指摘しています。単純作業をAIが自律的に担い、人が高付加価値業務へシフトする体制の構築によって、日本企業の競争力底上げを図る考えです。


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AI資本経営フォーラムの開催概要

項目 詳細
イベント名 AI資本経営フォーラム
開催日時 2026年5月14日(木)14:00〜16:00
会場 日比谷三井カンファレンス
開催形式 オフライン開催(事前登録制)
主催 ストックマーク株式会社
対象 製造業の経営層・リーダー層
AI資本経営フォーラムの詳細はこちら

trends編集部の一言

製造業の現場で蓄積された暗黙知をどうAIに引き継ぐかという問いは、日々の業務でナレッジの属人化に悩む感覚と重なる部分がありました。社内のノウハウをドキュメント化しても結局読まれず埋もれていく経験を何度もしてきたので、非構造データを構造化してAIが活用できる形にするというアプローチには具体的な期待が持てます。

PoCで終わらせず実装へつなげるロードマップという講演テーマも、現場で「試したけれど定着しなかった」という状況に直面した経験がある方には刺さる内容だと感じました。経営層向けのイベントではありますが、AI導入を推進する立場の現場リーダーにとっても、上層部を巻き込むための論点整理として活用できる材料が得られる場になりそうです。

References

  1. ^ PR TIMES. 「製造業の経営層向けオフラインイベント「AI資本経営フォーラム」を初開催 AI時代の経営のあり方と競争優位の源泉を問う | ストックマーク株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000382.000024407.html, (参照 26-04-16).

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。

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