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会場となった大手町プレイス イーストタワー（東京都 千代田区 大手町）
一般社団法人 日本ディープラーニング協会（※1）が主催する大規模イベント「JDLA Connect x CDLE All Hands～AI共創社会、学びが日本の実装を加速させる～」が2026年3月19日（木）に開催されました。
本イベントは、JDLAの会員企業や資格試験合格者コミュニティ（CDLE）が一堂に会し、AIの社会実装に向けた最前線の議論とネットワーキングが行われる場です。
JDLAは現在、会員企業数が170社に拡大し、G検定（※2）などの合格者はまもなく15万人に達する規模にまで成長しています。会場では、参加者が首から下げるストラップの色（黄色：JDLA会員企業、赤色：CDLE合格者、白色：その他）を分け、異なる属性の参加者同士が積極的に交流し「白が赤や黄色に染まる」ようなネットワーキングが推奨されました。
また、 高専DCON（ディープラーニングコンテスト） から起業したスタートアップ企業のブース展示なども行われました。
※1 一般社団法人 日本ディープラーニング協会（Japan Deep Learning Association、以下 JDLA）：ディープラーニングを中心とする技術を通じて日本の産業競争力向上を目指し、人材育成、産業活用促進、提言、国際連携、社会との対話などに取り組む団体。2017年6月1日に設立。
※2 G検定：JDLAが実施する、AIやディープラーニングに関する基礎知識を問う資格試験。
（掲載開始日：2026年4月10日）
1. 基調講演・トークセッション「AI共創社会へ、日本の展望」
日本のAI戦略と企業に期待される具体的なアクションについて語る、各氏の基調講演。
登壇者：
・松尾 豊 氏（東京大学 大学院工学系研究科 教授、JDLA理事長）
・村上 明子 氏（AIセーフティ・インスティテュート 所長）
・江間 有沙 氏（東京大学 国際高等研究所東京カレッジ 准教授、JDLA理事）
基調講演では、AIの社会実装を通じた日本の経済成長とグローバルな展望について具体的な議論が交わされました。
松尾氏は、日本全体でAIを適切に活用すれば、国内総生産（GDP）の成長率を年に0.2パーセントから1.3パーセント押し上げる効果があるというマクロ経済の試算を発表しました。
この経済効果を実現するためには、全企業の80パーセントにAIを定着させ、主要業務の作業時間を10パーセントから20パーセント削減するという高い目標の達成が不可欠であると説明しています。
また、長きにわたり経済が停滞している日本の現状を病気にかかっている状態と表現し、優秀な人材が能力に見合った役割を担うことができるように組織の仕組みを見直す必要性を訴えました。
続いて村上氏は、企業におけるAI実装の壁として、短期間で担当者が変わる日本の人事ローテーションの文化を指摘しました。
進化の速いAI技術で成果を出すためには、専門知識を持つ人材が継続的に事業へコミットできる環境整備が急務であると述べています。
さらに、グローバルな競争環境において、日本企業は海外の事例を待つのではなく、自らの手で事例を作り出し、世界に向けて積極的に発信していく姿勢が重要であると強調しました。
江間氏からは、AIの安全性や倫理に関する国際的な枠組みの動向が紹介されました。
特に、G7での合意形成を目指した広島AIプロセス（※1）AIガバナンス（※2）責任あるAIの考え方が世界的な潮流となる中、日本がどのような役割を果たしてゆくべきかが探られました。
これらの国際的なルール作りの場において、日本人特有の調整力や他国に安心感を与える信頼性が高く評価されている点について、松尾氏は日本が独自のリーダーシップを発揮できていると分析しています。
国内での着実なAI実装を通じた経済成長と、国際社会での信頼構築を両輪として進めることが、日本がAI共創社会において進むべき道として示されました。
※1 広島AIプロセス：2023年に日本がG7の議長国を務めた際に議論された、AIの「責任あるガバナンス」を推進するための枠組みのこと
※2 AIガバナンス：企業や組織がAIを安全且つ倫理的に活用するために、自社のポリシー決定、組織体制の整備、リスク評価などを行う管理体制・ルールのこと
本講演を通じて、日本が直面する課題と今後の明確な方向性を深く認識しました。数年で担当者が変わる現行の人事制度を見直し、専門人材が腰を据えて新技術に向き合える環境の構築は急務です。大多数の企業が業務にAIを定着させることで、確かな経済成長の実現が見込まれます。
さらに、国際的な枠組み作りにおいて、日本が長年培ってきた高い信頼感や調和を重んじる国民性が世界から高く評価されている点は、大きな希望です。今後はグローバルな視点を取り入れ、組織の枠を超えた連携を推進することが競争社会を生き抜く鍵となります。
2. 特別トークセッション：テーマ「知能と身体が融合するAGI ― ロボット基盤モデルがカギとなる」
フィジカルAIやアバターが日常に溶け込む未来のタイムラインと、AI社会実装に向けた課題について熱い議論が交わされるトークセッション。
登壇者：
・尾形 哲也 氏（早稲田大学 基幹理工学部表現工学科 教授、AIRoA理事長）
・石黒 浩 氏（大阪大学 大学院基礎工学研究科 教授）
・岡田 陽介 氏（株式会社ABEJA 代表取締役CEO、JDLA理事）
本セッションにおいて、フィジカルAI（※1）の社会実装をテーマに議論が交わされました。
議論の焦点は、AIが物理的な身体を持つことで社会にどのような変革をもたらすかという点です。
長年ロボット研究に携わる登壇者らは、ここ1～2年における技術の進化スピードは想像を絶すると驚きを語ります。
尾形氏は、以前は基礎研究の段階だったものが、現在ではAIとハードウェアの連携が容易になり、ロボット実装のハードルが劇的に下がったと指摘しました。
一方石黒氏は、2000年代からアバター研究を続けてきた背景に触れ、コロナ禍を経てリモートで働くことに対する社会の受容性が大きく変化したと語りました。
大規模な基盤モデル（※2）の進化により、数年後にはロボットやアバターが日常業務を担う未来が現実味を帯びています。
また、すべての作業を一度に自動化するのではなく、個別のタスクを着実にAIへ置き換えていくことで総合的な自動化に到達できると説明し、まずは普及に向けたキラーアプリケーションを生み出す重要性を説きました。
後半の質問コーナーでは、尾形氏が実世界のデータを直接収集し学習させることがAIの進化に極めて重要だと強調しました。
AI社会の若手においてスキル面で求められることは、「共感力」や周囲と良好な人間関係を築く能力が挙げられました。
また参加者からロボット開発における「日本の強み」を問われると、登壇者は人間らしいロボットを自然に受け入れる日本独自の「社会的受容性の高さ」と、AIとハードウェアを組み合わせて実用的なシステムを作り込む「ものづくり」の力が明確な勝ち筋になると力強く語りました。
※1 フィジカルAI：AIをロボットやアバターなどの物理的・仮想的な身体（ハードウェア）に組み込み、現実空間や仮想空間で人間と相互作用しながらタスクを実行する技術のこと。
※2 基盤モデル：膨大なデータを用いて学習され、自然言語処理や画像認識など、多様なタスクに汎用的に適用できる大規模なAIモデルのこと。
欧米が人間と機械を明確に区別するのに対し、日本には新技術を日常的な存在として社会に柔軟に受け入れる独自の文化的土壌があることに、大きな可能性を感じました。この特長と、長年培われた高度な製造業の知見が有機的に結びつけば、実社会への技術導入において日本が世界を牽引していけると確信しています。
次世代の高度な基盤モデルと連動する新たな物理的インターフェースの創出に向けて、我が国の確かな優位性と明るい展望を実感し、非常に勇気づけられました。
3. 特別トークセッション：テーマ「AI人材育成の最前線 ― 個の学びは、企業の競争力につながるのか」
AIを単なるツールではなく新たな経営資源として捉え、業務プロセスを根本から作り変えるための「人」の評価と育成について、熱い議論が繰り広げられた。
登壇者：
・江本 鎮男 氏（野村證券株式会社 IB企画部 デジタルITグループエグゼクティブ・ディレクター）
・荻野 綱重 氏（株式会社博報堂DYホールディングス テクノロジーR&D戦略室BPR推進G GM）
・吉成 雄一郎 氏（三菱商事株式会社 AIソリューションタスクフォース AIインテリジェンス・ハブ室長 （兼） デジタル事業部長）
・竹川 隆司 氏（株式会社 zero to one 代表取締役CEO、JDLA理事）
日本のAI実装を牽引するトップ企業が集結した本セッションでは、AI人材の育成が企業の競争力にどのようにつながるのかをテーマに議論が交わされ、組織を動かすための実践的なアプローチが共有されました。
議論の基盤として、JDLAが策定中の「AI実践人材ラダー（※1）」が提示されました。
AIの技術的知識とプロジェクト推進力は別軸であり、既存のマネジメント力があればAI実装のプロジェクトを推進できるケースも多いと指摘されました。
また、人材評価において重要なのは、優れたプロンプト（※2）を隠し持つのではなく、周囲に積極的に共有してチーム全体の生産性を高める「利他的なホスピタリティ」です。
さらに、リーダー層が率先してAIに触れる姿勢が組織変革の鍵を握ることが強調されました。
議論の中で強く主張されたのは、AIを新たな経営資源として捉え、AIを軸にして業務プロセスそのものを根本から作り直すアプローチです。あえて最初の数ヶ月間はAIに触れず、社員に対して現場の課題を徹底的に言語化させる育成プログラムの事例が紹介されました。
また、若手社員が役員にAIを教える取り組みも注目を集めました。AIの平均的な回答に対し、経験豊富なベテランが自身の視点で「ダメ出し」を繰り返すことで、オリジナルなクリエイティビティを生み出すことができ、AIは創造性を拡張するパートナーとして機能します。
「将来的にAIは企業のメイン業務に入り込むか」という問いには、全員が「確実に入ってくる」と断言しました。
一方で、海外のフロンティアモデル（※3）に対して機密性の高いデータを入力するセキュリティ上の懸念も議論されました。企業が前に進むためには、G検定を目標に設定し、社外コミュニティと知見を共有することが重要だと結論付けられました。
※1 AI実践人材ラダー：AI人材のスキルや実務経験を可視化するための段階的な評価基準。
※2 プロンプト：AIに対して指示や質問を出すために入力する文章。
※3 フロンティアモデル：最先端の技術を用いて開発された、非常に高性能で大規模なAIモデル。
人工知能を単なる道具としてではなく、新たな経営資源へと昇華させて業務プロセスを根本から再構築する戦略に、大変感銘を受けました。熟練者が持つ暗黙知を解像度高く分析した上で形式知へと変換し、システムの基盤に組み込んでいく手法は極めて示唆に富んでいます。
実社会での技術導入を加速させるためには、専門能力を測る階層的な評価軸の活用と、組織内で互いに知見を共有し合う文化の醸成が不可欠であると痛感しました。同時に、機密情報を安全に扱うための国内での計算環境の確保といった実務的な壁も認識でき、次世代の技術定着に向けて多角的且つ深い洞察を得ることができました。
4. 特別トークセッション：テーマ「AIガバナンス入門 ― イノベーションと両立させる体制構築の第一歩」
企業におけるAIガバナンス体制の構築と、安全かつ迅速なAI社会実装のあり方について語る登壇者たち。
登壇者：
・井上 顧基 氏（株式会社Elith 代表取締役CEO&CTO）
・古川 直裕 氏（株式会社ABEJA 弁護士）
・八木 聡之 氏（富士ソフト株式会社 常務執行役員CTO、JDLA理事）
イベントの最終セッションにおいて、企業におけるAIガバナンスの実践と新たな認証制度の創設について深い議論が展開されました。
まず焦点が当てられたのは、生成AI利用時の法的リスクへの対応です。
社内規定で個人情報入力を一律禁止している企業は少なくありませんが、古川氏によれば学習を防ぐDPA（※1）を結んだ有料プランを適切に利用していれば、個人情報を入力しても法的な問題は生じないことが明言されました。また、著作権侵害の懸念についてもAIへのデータ入力行為自体が直ちに著作権侵害になるわけではないという見解が示されました。
法的に問われるのは、出力結果が既存作品と類似しているかという点にあり、要約やアイデア出し等の用途であれば、安全性が非常に高いと指摘されました。
話題は管理体制の構築へと移ります。現在、AIのリスク管理に関する国際規格（ISO 42001）が存在するものの、取得準備に半年以上を要するため、多くの企業にとってハードルが高すぎる実態があります。
そこでJDLAは、規格のコアである「リスクアセスメントとリスク対応」に絞り込んだ、独自の「AIガバナンス認証」の新設を発表しました。
この新制度は、最初から100点満点を目指すのではなく、「30点」でも確実な第一歩を踏み出せるよう設計されています。
JDLA独自の「AIガバナンス認証」について、先行導入している富士ソフト株式会社、株式会社Elithから導入の規模感について共有がありました。
富士ソフト株式会社は事前の社内説得や規定変更等の調整に約2ヶ月を要したものの、AI利用の棚卸し作業自体は約3週間で完了しています。一方、株式会社Elithは、密かに使われるシャドーAI（※2）の把握等を迅速に進め、数週間で基準をクリアしました。
両社とも国際規格の取得準備に要する半年以上という時間を大幅に下回る期間で完了しており、独自の認証制度を活用することで、より短期間で適切な管理体制を構築できることが示されました。
基調講演で提言されたGDPを押し上げる経済効果を実現する為には、日本の8割の企業がAIを本格導入することが求められます。この負担の少ない新認証制度を活用し、各社が安全且つ迅速に適切な管理体制を構築して社会実装を進めることが重要であると結論付けられました。
※1 DPA（Data Protection Act）：データの保護や取り扱いルールを定めたデータ処理契約。
※2 シャドーAI：企業側が把握・管理せず、従業員が無断で使用しているAI。
AIを用いた社会実装を加速させるためには、積極的な技術活用と、著作権や個人情報などの適切なリスク管理を両立するガバナンスが重要であると再認識しました。しかし、国内総生産の向上を目指して大多数の企業が新技術を導入するうえで、要求水準の高い国際規格を一律に適用することは現実的ではありません。
そのため、過度な萎縮を防ぎつつ、コアとなる保護機能を担保するJDLA独自の軽量な認証制度には、大きな希望を感じています。リスク評価の核心部分に絞ったこの新たな枠組みは、企業が安全且つ迅速に体制を整え、次世代技術を業務へ定着させるためのとても実効性が高いアプローチであると確信しました。
おわりに
AIの社会実装に向けた圧倒的な熱気と、産学官の枠を超えた活発な交流に、大きな刺激を受けました。
JDLA会員企業やCDLEのメンバーをはじめ、多様な背景を持つ人々が最新ソリューションの展示ブースで熱心に議論を交わす姿から、日本の産業を前進させようとする力強いエネルギーを感じます。
特に印象深かったのは、この開放的な活気が「博士人材のキャリアパス」という国内の壁を打破する希望を与えてくれたことです。現在、産業界では高度な専門性に対する理解が十分に浸透しておらず、将来への不安から進学を断念する学生も少なくありません。研究に没頭するあまり学外との接点が乏しくなり、幅広いネットワークの形成に苦慮する問題も深刻です。
しかし、多様なステークホルダーが交わり、既存の枠を超えたロールモデルに触れられるこのコミュニティは、孤立しがちな研究者が実社会とつながるための貴重な契機になると確信しました。
現場が真に求めているのは、彼らが持つ「複雑な課題に対する課題設定・解決能力」と「卓越した発明生産性」です。新技術の導入には、単なる開発スキルを超え、ビジネスプロセスそのものを再構築する論理的な思考が欠かせません。未知の領域において本質的な課題を見極め、多角的な解決策を導き出す知見は、停滞した事業を動かす強力な推進力となります。
さらに入社直後から高い成果を出し、長期的に成長し続ける特性は、変化の激しい分野において持続的な競争優位性をもたらします。
こうした専門家が周囲と有機的に結びつき、才能を存分に発揮できる環境が整えば、日本の産業はさらなる飛躍を遂げるはずです。本イベントは、単に技術の展望を知るにと留まらず、今後の躍進に大きな期待を抱かせる、非常に有意義な時間となりました。