日本製紙が語る、生成AIを全社展開へ導く実践ステップ〜停滞を乗り越え、活用が動き出した社内変革の舞台裏

2月4日(水)12時より、無料ウェビナー
「日本製紙が語る、生成AIを全社展開へ導く実践ステップ〜停滞を乗り越え、活用が動き出した社内変革の舞台裏」を開催いたします。

ウェビナー概要

生成AIの全社活用を目指す企業が増える一方で、PoC止まりで利用が広がらない、コスト管理が難しい、RAGの精度が業務に耐えないといった理由から、活用が停滞・断念されるケースも少なくありません。

日本製紙様でも、2024年度に約250名規模で生成AIを導入したものの、UIの難しさやコスト超過、RAG精度の問題に直面し、全社展開は困難と判断しました。

しかしその後、ツール選定や導入設計、現場への向き合い方を見直したことで、生成AI活用は再び動き出しています。

本ウェビナーでは、同社でプロジェクトを推進してきた生成AI推進の担当者様に登壇いただき、なぜ最初の活用は失速したのか、何を基準に再選定したのか、全社展開に向けた現在地までを、失敗も含めて深堀りしていきます。

生成AI活用を「次のフェーズ」に進めたい企業に向けた、実践的な示唆をお届けします。

こんな方におすすめ

  • 生成AIを導入したが、利用が定着せず悩んでいる方
  • RAGや全社展開に一度トライし、うまくいかなかった経験がある方
  • PoC後の判断(継続/見直し/撤退)に迷っているDX・IT部門の方
  • 現場の利用とコスト管理を両立させたい方
  • 経営層を巻き込んだAI活用推進のヒントを探している方

詳細

  • タイトル   :日本製紙が語る、生成AIを全社展開へ導く実践ステップ〜停滞を乗り越え、活用が動き出した社内変革の舞台裏
  • 主催     :株式会社Lightblue
  • 開催日時   :2026年2月4日(水)12:00~13:00
  • 参加費    :無料(事前申込制)
  • 定員     :200名(先着順)
  • 申込     :登録ページよりお申し込みください。詳細をメールでご連絡します。
  • 参加方法   :オンライン(Zoom)
    ※同業他社さまや、フリーメールアドレスでのご登録者様にはご参加をご遠慮いただく場合があります。

プログラム(予定)※パネルディスカッション形式

  1. 開場・注意事項
  2. 各社企業紹介
  3. 対談
    • 初回導入時に直面した主な課題とその要因
    • RAGツール見直しを決断した背景と判断基準
    • ツール再選定において重視した評価ポイント
    • コスト管理と利用促進を両立させるための工夫
    • 現場での活用が進展したポイントと成功要因
    • 全社展開を目指す企業へ向けた実践的なアドバイス
  4. 質疑応答
  5. 事後案内
    ※内容は予告なく変更する場合がございます。ご了承ください。

パネリストプロフィール

  • 半田 哲也
    日本製紙株式会社 情報システム部所属
    経歴:生販在系システムおよび工場生産管理システムの開発を担当。直近は生産計画・出荷計画のアルゴリズム開発に加え、生成AIの全社普及を推進。静岡県在住。2004年から東京へ通勤。趣味は新幹線での読書。
  • 川俣 彰広
    株式会社Lightblue 執行役員・営業部長
    経歴:株式会社ワークスアプリケーション、Wovn Technologies株式会社の営業、営業支援のフリーランスを経て、2023年にLightblueの営業部長として入社。

視聴方法

  • 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」にて実施します。
  • メールにて視聴用URLをお送りいたします。
  • 開始5分前を目途にご参加ください。
    ※インターネット環境があればどこでも視聴可能です。
    ※パソコンからのご参加の場合、Zoomのアプリあるいはインターネットブラウザからのご視聴が可能です。
    ※スマートフォン・タブレット端末の場合は、 専用アプリ(無料)が必要となります。

お申し込み方法

  • 本ページ下部の登録フォームよりお申し込みください。
  • 複数名ご参加の場合は、お手数ですが1名ずつフォームからお申し込みください。
    *頂きました個人情報は、セミナーに関する連絡及び株式会社Lightblueからの情報提供のために利用し、同意なく他に提供することはありません。

株式会社Lightblue

Lightblue はAIの民主化を目指し、画像解析・自然言語処理AIを軸にソリューションを開発している東大発スタートアップ企業です。
生成AI・LLMの研究開発に特化したチーム「LLab」を設立し、安全性と透明性を重視したAIモデルの開発に取り組んでいます。AI技術の活用範囲を広げ、社会にポジティブな変革をもたらすことを目指しています。

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