プログラム詳細は随時更新いたします。

＜会場① ＞

• 11:50-12:15
  「SASプラットフォームのこれからを考える」
  コムチュア株式会社
  データ＆AIインテグレーション本部 データサイエンス・AI部
  グループ長
  豊田 洋平 氏
  
  
• 12:25-12:50
  「SASユーザーのためのデータ拡張および意思決定高度化の方法」
  日本マイクロソフト株式会社
  クラウド＆AIソリューション事業本部 クラウド＆AIプラットフォーム統括本部 Azure 金融サービス本部
  Solution Specialist
  薮谷 俊 氏

＜会場②＞

• 12:25-12:50
  「AI が変える "意思決定" の現場 — SAS と AWS で実現する、信頼できるインテリジェンス基盤」
  アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社
  パートナー技術統括本部 テクノロジーソリューション本部
  シニア Data & Analytics パートナーソリューションアーキテクト
  吉田 成利 氏

プログラム詳細は随時更新いたします。

• 11:45-13:00
  開発者・データサイエンティスト・Data&AIに関わる皆様向けに、ランチタイムのライトニングトーク「Snackable Tech Noon」を開催。様々なバックグラウンドの皆様に、最新SASプロダクトやOSSツール、分析・開発現場のリアルな事例を短時間でシェアしていただきます。気軽に知見を深め、技術仲間とのつながりも広がる、そんな刺激的な時間をお楽しみください。
  
  
  • 【ご登壇】※ご登壇順
    オープニング：高橋 柊 SAS Institute Japan株式会社 / 河野 貴文 氏 データサイエンティスト / 田原 裕士 氏 TOYO TIRE株式会社 / 森岡 裕 氏 イーピーエス株式会社 / 藤田 登 氏 株式会社ELYZA / 牧野 慎吾 氏 株式会社マーブル / 守時 義晶 氏 株式会社りそなホールディングス / 開米 雄太 氏 株式会社Freewill / 長谷川 大地氏 株式会社WorkX　

プログラム詳細は随時更新いたします。

• 11:40~12:50
  Women's Initiatives Network (WIN)　【招待制】
  多様な人材が組織を強くする ― SMBCにおけるダイバーシティと組織のレジリエンス
  イノベーションの原動力となるのは、テクノロジーだけではありません。多様な人材が互いの強みを生かし、新たな価値を創出できる組織文化こそが、企業の持続的な成長を支えます。
  
  本セッションでは、三井住友銀行 データマネジメント部 副部長の矢田様をお迎えし、ダイバーシティを「組織の競争力」と捉えたSMBCの取り組みをご紹介いただきます。
  中途・グローバル人材を含む多様な人材の活躍推進や、変化に強い組織づくりへの考え方に加え、ご自身のキャリア形成やリーダーとしてのご経験も交えながら、これからの時代に求められる組織とリーダーシップについてお話しいただきます。
  
  WIN（Women's Initiatives Network）の枠を超え、すべてのビジネスパーソンに新たな視点と気づきをお届けするセッションです。
  
  株式会社三井住友銀行
  データマネジメント部
  副部長
  矢田 麻衣子 氏

本トラックでは、SASのエグゼクティブビジョン、製品ロードマップ、そして銀行業界における実践的なユースケースを通じて、AI主導の意志決定が銀行ビジネスをどのように進化させているのかを解説します。

リスク管理、不正対策、財務・コンプライアンスといった主要領域におけるアーキテクチャの考え方や優先事項を俯瞰しながら、銀行を「守り」「運営し」「成長させ」「進化させる」ためのAI活用の全体像を提示します。

高度化する規制・リスク環境の中で、信頼できるAIと統合された意志決定が、スピードとレジリエンスをいかに両立させるかを理解できるトラックです。

【AI同時通訳サービスのご案内】
本イベントでは、AI同時通訳サービスを導入しております。
会場にてご案内するQRコードをお手持ちのスマートフォンで読み取るだけで、専用アプリをダウンロードすることなく、リアルタイム翻訳（字幕および音声）をご視聴いただけます。
※音声での聴講をご希望の方は、ご自身のスマートフォン用イヤホンをご持参ください。

• 15:00-15:55
  Banking in AI Era　～新たな潮流、そして銀行のリーダーと実務家が挑むべき課題
  本セッションでは、SASのお客様がAIファースト・アプローチを確立するために、どのようにAI戦略を展開しているかを深く掘り下げます。2つの先進的銀行へのインタビューをはじめ、実践的なケーススタディとそこから得られた示唆をお届けします。
  • データ戦略： ガバナンス、コントロール、そしてシンセティックデータ（合成データ）の活用に焦点を当て、より優れた成果を創出するためのデータ戦略の変革
    
    
  • ビジネス成果を実現したユースケース： 量子コンピューティングを活用した倒産予測の精度向上、担保運用の最適化など、先進技術の具体的なビジネス適用事例
    
    
  • 生成AIによる価値創出： 生成AIを活用することで、ビジネスソリューションの開発をいかに加速させ、市場投入までの期間（Time to Market）を短縮できるか
    

さらに、これらのイノベーションを推進しながら、“統合型AIガバナンス”を通じて、銀行がリスクを抑制しながら成果を実現するためのアプローチについても考察します。

Paul Jones Global Head of Financial Services Customer Advisory, SAS
Stewart Jardine   Aldermore Bank UK
Dr Ahmet Sidhu   Scotia Bank Americas

• 16:10-16:30
  新たなビジネスニーズへの対応 — AIによる意志決定インテリジェンスでAIFULのレジリエンスを強化
  クレジット・スコアリングは責任ある融資の中核を担う重要な要素です。
  AIFULでは、強固なリスクガバナンスとインテリジェント意志決定の融合により、この機能をレジリエントに構築しています。
  本セッションでは、特にデータドリフトの検知および管理に焦点を当て、クレジット・スコアリング・モデルの安定性と信頼性を継続的に確保するために、AIFULがどのようにモデル情報を活用しているかをご紹介します。
  また、AIおよび大規模言語モデル（LLM）が組織全体でどのように活用され、意思決定インテリジェンスの強化に寄与しているかについて、具体的なユースケースを通じてご紹介します。
  最後に、クレジット・スコアリングの今後の展望と、進化するリスク環境においてAIFULのレジリエンスをさらに高めるための継続的なイノベーションについて考察します。
  
  AIFUL Corporation
  Group Data Analytics
  Data Scientist
  Akshat Tiwari 氏
  
  
• 16:40-17:00
  りそなホールディングスにおけるAML高度化への挑戦
  ～Agentic AIによる次世代AML実現への道
  手口が巧妙化するマネロン対策において、従来型の運用は限界を迎えつつあります。
  本セッションでは、りそなホールディングスのAML高度化へのリアルな挑戦をご紹介します。ネットワーク分析×機械学習によるアラート検知の高度化と、さらに、ケース調査から報告書作成を支援する自律型”AIエージェント”の実用化に向けた現在の取組みについてもお伝えします。
  
  株式会社りそなホールディングス
  コンプライアンス統括部　AML金融犯罪対策室
  アドバイザー
  迫田 真幸 氏
  
  SAS Institute Japan株式会社
  Head of AI/Analytics Delivery Practice, AP Consulting
  高橋 柊
  
  
• 17:10-17:30
  金融AIパラダイムシフト　～Human-out-of-the-loop時代に求められるAIガバナンスとIT要件
  金融機関におけるAIの活用はHuman-in-the-loopからHuman-out-of-the-loopへとシフトしようとしています。自律的なAIエージェントが拡大し、多数のAIが業務横断的に連繋する世界がやってきます。
  そういった将来、求められるAIガバナンスの本質とは？金融機関に求められる対応とは？求められるITとは？
  AIのリスクを抑え、成果を最大化するためのAIガバナンスの本質について、FDUA岡田代表に伺います。
  
  一般社団法人 金融データ活用推進協会（FDUA）
  代表理事
  岡田 拓郎 氏

本トラックでは、価格競争の激化やリスクの不確実性、透明性と業績に対する要求の高まりといった環境変化に、保険会社がどのように対応しているのかを解説します。

SASの戦略的ビジョンと製品ロードマップを軸に、プライシング、引受、保険金支払、不正対策、財務・数理領域におけるAI活用の方向性を紹介します。

信頼できるAIと統合データ基盤が、迅速な意志決定、強固なガバナンス、そして持続的な収益成長をいかに支えるかを理解できるトラックです。

【AI同時通訳サービスのご案内】
本イベントでは、AI同時通訳サービスを導入しております。
会場にてご案内するQRコードをお手持ちのスマートフォンで読み取るだけで、専用アプリをダウンロードすることなく、リアルタイム翻訳（字幕および音声）をご視聴いただけます。
※音声での聴講をご希望の方は、ご自身のスマートフォン用イヤホンをご持参ください。

• 15:00-15:30
  Insure the future
  ～SAS AI-Ready Platformによる保険ビジネス全体最適（Live Demo）
  SASの最新のAIテ本セッションでは、SASの新しいAIテクノロジが、アンダーライティング、マーケティング、保険金請求管理など、保険業務のさまざまな部門における業務プロセスをどのように最適化するかをご紹介します。
  マルチモーダルデータへの対応によってデータ活用を最大化しつつ、専門AIエージェントが連携することで個客レベルで最適化された意思決定、アクションが可能となります。また、事例を交えながら、合成データの活用についても取り上げます。
  SAS AI-Ready Platformが、単なる業務効率化にとどまらず、持続可能な競争優位性をどのように実現するのか、ぜひ本セッションで体感してください。
  
  SAS Institute Inc
  Insurance Solutions Leaders
  Sr. Manager
  Oana Avramescu
  
  
• 15:40-16:00
  欧州大手保険が実証したAI変革の勝算
  ～HUK、Ergoのプロジェクトから学ぶ、成果の出し方
  世界をリードする保険会社は今、いかにしてAIで業務を自動化し、顧客体験を革新し、成果を実現しているのか。本セッションでは、HUKやErgoといった先進的保険会社におけるアンダーライティング変革、カスタマーエクスペリエンス変革等、実際にビジネス成果を創出したAIエージェントおよびMLの活用事例をプロジェクト担当者が解説します。
  
  SAS Software Ltd,
  Sales Solutions Northern Europe
  Director, 
  Paul Ridge
  
  
• 16:10-16:30
  お客さまファーストのビジネスモデル変革
  ～MS&ADが考えるお客さまの体験価値を変えるAI活用
  保険業界ではビジネスモデルの変革が求められています。MS＆ADグループでは、AIを活用することでお客さま体験を変える業務プロセスの再設計を進めています。
  また、これまで十分に活用しきれなかった多様なデータを分析・活用することで従来の保険の枠を超えた新たなお客さま価値を目指しています。
  
  MS&ADインシュアランス グループ ホールディングス株式会社
  ビジネスデザイン部AIDX推進グループ　グループ長
  竹内 浩気 氏
  
  
• 16:40-17:00
  AI時代だからこそ必須とされるデータ活用人材の育成
  多くの企業がAI導入を進める一方で、期待した成果に結びつかないケースも少なくありません。その背景には、AIの問題ではなく、人間側の思考やコミュニケーションの課題が存在しています。
  本セッションでは、浜銀総合研究所の知見と横浜銀行の実践をもとに、AI時代だからこそ求められるデータ活用人材のスキルを定義しその重要性を掘り下げることで人材育成の本質に踏み込みます。現場でどのようなことが起きているのか、そして企業はどのように人材育成に取り組むべきなのかを、具体的な取り組みとともに紹介します。
  
  ＜パネリスト＞
  株式会社横浜銀行
  リテール戦略部 データサイエンスグループ グループ長 兼
  ITソリューション部 データマネジメントグルー プ 副グループ長
  妹尾 康平 氏
  
  株式会社浜銀総合研究所
  情報戦略コンサルティング部  担当部長 兼
  株式会社横浜銀行
  ITソリューション部 エグゼクティブプロフェッショナル
  影井　智宏 氏
  
  ＜モデレータ＞
  SAS Institute Japan株式会社
  カスタマーアドバイザリー事業本部 事業本部長
  諏訪 達也

かつて、臨床統計解析はSASを中心とした統制された環境のもとで実施され、高い信頼性を保ちつつ各規制対応を実現してきました。しかし近年、データ量の増加や分析の高度化、RやPythonといったオープンソースの普及、さらに生成AIの登場により、求められる解析環境は大きく変化しています。

一方で製薬業界では、従前どおり、データの信頼性・トレーサビリティ・規制遵守が厳しく求められるため、 AIの活用はPoCに留まり、本番業務への展開が進まないケースが多く見られます。

本セッションでは、従来の統計解析環境の課題を振り返りながら、SAS Viyaで実現できる

• 統合データ管理
• マルチ言語解析（SAS / R / Python）
• 大規模データ処理
• RAWデータからCDISC変換等のAI活用基盤

といった信頼性と柔軟性を両立した「実運用可能なAI活用」のアプローチを紹介します。

臨床開発における次世代分析基盤のその先にあるAI活用の現実的な姿を提示します。

• 15:00-15:20
  AI時代における臨床統計解析基盤の進化― 信頼できるデータとAI活用を実現する統合プラットフォームへ ―
  近年、AIの進化、特に非構造データを取り扱うLLMが台頭した事により、より業務をAIを用いて効率化しようという流れがございます。ただ臨床試験の統計解析の世界においては、安全性・信頼性を最重視するため、従前どおりのSASを利用して行う解析が依然として続いている状態で御座います。
  弊社として、安全性・信頼性を担保しつつ、AIを用いて既存業務を効率化を行う為のツールをリリースしているため、最近のトレンドを踏まえつつ、ライフサイエンスに関連するSAS製品概要をお伝えいたします。
  
  SAS Institute Japan株式会社
  Global Health and Life Sciences Customer Advisory
  土生 敏明
  
  
• 15:30-15:50
  規制要件対応 × AI × Viya＝SAS Clinical Acceleration
  臨床データ管理を適切に行う、規制対応を行う事は当然として、その上でさらに何ができるのか？が求められてきております。SAS Clinical Accelerationは、CFR 21 Part 11, EU Annex 11 & MHLW ERES指針など、製薬業界に求められるシステム要件に対応したレポジトリ・解析環境を提供するだけに留まらず、Viyaが持っているデータ可視化、AI、他システムとの連携等が可能になっております。そちらのご紹介を行います。
  
  SAS Institute Japan株式会社
  Global Health and Life Sciences Customer Advisory
  土生 敏明
  
  
• 16:00-16:25
  OSS × SASコード ＝　Proc R ・ Access Interface to Duck DB
  SASコード × LLS =　Viya Copilot
  SASプログラムは絶えず進化をしております。今年度に入り、SAS言語からRを呼び出して使う事が出来るProc Rプロシジャが実装されました。またサーバーレスで大規模データが扱えるDuck DBにも対応し、大量データを扱うニーズにも対応しました。SASプログラミングにもCopilotの支援が使えるようになります。
  本セッションではSASプログラミングに関わる新しい機能をご紹介いたします。
  
  SAS Institute Japan株式会社
  Sr Business Development Specialist
  畝見 真
  
  
• 16:40-17:00
  リアルワールドデータといった大規模データをSASでまるっと使いこなすSAS Speedystore
  現在、日本には多様なリアルワールドデータが存在しており、市販後データベース調査の活用にとどまらず、今後は外部対象群や臨床試験の補完データとしての活用など、利活用は進んでいくと言われております。SAS Speedystoreを用いることで、大規模データ処理を従前のSASより格段に早く処理する事が可能になります。そちらをご紹介致します。
  
  SAS Institute Japan株式会社
  Global Health and Life Sciences Customer Advisory
  土生 敏明
  
  
• 17:10-17:30
  PharmaForest - 製薬系オープンソースSAS Package Repository -
  2025年に日本発でスタートした製薬向けオープンソースのSASパッケージリポジトリである PharmaForest についてご紹介します。
  本発表では、AIがPharmaForestのエコシステムをどのように強化しているかについて取り上げたうえで、PharmaForestを通じて、オープンソース、パッケージ再利用、AI支援型開発が、SASを用いた臨床プログラミングにおける効率性、透明性、信頼性の向上にどのように貢献できるかを示します。
  
  武田薬品工業株式会社
  生物統計室
  主席部員
  仲家 諒 氏

人手不足や社会課題の複雑化が進む中、公共分野のデータ活用は実装段階へと移行しています。

本トラックでは、警察・税務・社会保障・医療・交通等の事例を通じて、課題解決の具体アプローチを紹介します。分散データの統合・管理を前提に、SASの統合分析プラットフォームとAgentic AIにより、データ活用から意思決定までを一体で支える実践像をご理解いただけます。

• 15:00-15:20
  公共セクターにおけるAgentic AIの実装展望
  ―― 行政が求めるAIとSASが提供する価値
  本セッションでは、日本の公共セクターがAgentic AIに求める要件を整理したうえで、SASが提供するAgentic AI、MCP、Decisioning、ガバナンスの考え方との接点を考察します。
  その上で、「行政が求めるAgentic AI」と「SASが実現しようとしているAgentic AI」の間にある共通項を紐解きながら、日本の公共セクターがSASに期待できる役割についてご紹介します。
  
  SAS Institute Japan株式会社
  Pre/Post-Sales System Engineer 堀内 亮佑
  Sr Associate Pre-Sales Engineer 成松 怜央
  
  
• 15:30-16:00
  自治体の税務効率化と給付の最適化
  少子高齢化が進む中で限られた財源と職員で運営をおこなわなければならない自治体の税務と給付の適正化についてお話します。
  ここでは、適正課税や滞納整理を支える「税務支援」と、誤支給・不正を防ぎ迅速な職員の意志決定を可能にする「給付支援」の2つのソリューションをご紹介します。
  海外の先進事例を交えながら、データの統合・分析がもたらす行政サービスの信頼性向上と、SASが提供する本質的な価値を解説します
  
  SAS Institute Japan株式会社
  Pre-Sales Solutions Architect
  高垣 真実
  
  
• 16:10-16:40
  多様化する犯罪に挑む：データ統合とAIで実現する高度な捜査・調査
  匿名・流動型グループによる犯罪の増加など、犯罪および捜査・調査に用いる情報の多様化が進んでいます。
  本セッションでは、データ活用によって捜査・調査を効率化・高度化するソリューションを紹介します。
  捜査・調査機関が保有する情報の集約・整備と効果的な可視化に加え、法令・規範に準拠した活動と成果を実現するためのAgentic AIの活用を解説します。
  
  SAS Institute Japan株式会社
  Sr Business Development Specialist
  竹村　尚大
  
  
• 16:50-17:10
  医療保険者業務における支払適正化の高度化
  ―― 疑義案件の確認・照会を支えるSASとAIアシスタント
  医療費請求に関する疑義アラートの確認デモを通じ、SAS Payment Integrity for Health CareとAIアシスタントによるアラート確認、類似事例参照、照会観点整理、判断根拠管理の流れを紹介します。そのうえで、日本の柔整療養費等における疑義案件の抽出・確認業務にも応用可能なアプローチとして解説します。
  
  SAS Institute Japan株式会社
  Pre/Post-Sales System Engineer
  堀内 亮佑
  
  
• 17:20-17:40
  海事・港湾の経済安全保障とアナリティクス
  ――守りと攻めの両面から
  日本の輸出入貨物の約99%は海上輸送が担っており、港湾は日本のあらゆる経済活動を支える基盤です。
  一方で、制裁回避や不正輸入といった外部からの脅威、人手不足や属人化といった内部の課題に直面しています。
  本セッションでは、海事・港湾を取り巻くリスクと課題に対し、データとアナリティクスがどう応えられるのかを、海外事例（海事インテリジェンス・港湾オペレーター・税関）と国内での取り組みを通じてご紹介します。
  
  SAS Institute Japan株式会社
  Sr Associate Pre-Sales Engineer
  成松 怜央

AIエージェントの進展により、業種を超えて意思決定の在り方が変わり始めています。本トラックでは、流通・小売業と製造業を題材に、需給計画や価格戦略、生産最適化における意思決定の再設計と高度化のアプローチを解説し、企業価値創出に向けた実践的な活用像を提示します。

• 15:00-15:20
  サプライチェーンの意思決定を変革するAIエージェント活用
  地政学リスクの高まりやレジリエンスの重要性など近年ますます複雑化するサプライチェーンにおいて、従来の担当者が複数のツールを横断して業務を行うアプローチから、AIエージェントを活用した“意思決定支援・自律化”への進化が始まっています。
  本セッションでは、AIエージェントを活用した次世代サプライチェーンの考え方と具体的なユースケースを紹介します。
  
  SAS Institute Japan株式会社
  Pre-Sales Solutions Architect
  吉原 也真人
  
  
• 15:30-16:00
  データとAIが変える、価格戦略の最前線
  購買データ分析の豊富な知見を有する株式会社True Dataをゲストに迎え、データとAIを活用した新たな価格戦略のあり方についてご紹介します。原材料費や物流費の高騰、消費者の価格志向の高まりなど、価格決定を取り巻く環境が一層複雑化する中、価格意思決定の実現方法や活用イメージをお伝えします。
  
  SAS Institute Japan株式会社
  Sr Business Development Specialist
  井上 義成
  
  
• 16:10-16:40
  AIエージェントによる製造業の意志決定の進化：設備状態監視における実践アプローチの例
  NSW社との協業により実現する、現場データの収集・可視化・分析から改善アクションまでをつなぐ実践的なアプローチを紹介します。製造業における重要KPIであるOEE（設備総合効率）の改善を、AIエージェントでどのように実現するかを例としてご説明します。
  
  SAS Institute Japan株式会社
  シニアインダストリーコンサルタント
  岡田 一成
  
  
• 16:50-17:10
  製造業におけるAI活用の最前線：LLM・RAG・MCPで進化する意思決定
  製造業における非構造化データの活用を進化させるRAGや業務の効率化を実現するAIエージェント、MCPなどのテクノロジーを活用し、複雑な意思決定をどのように高度化・自動化していくかを解説します。
  本発表では現場業務を中心とする意思決定基盤の構築に向けたユースケースを紹介します。
  
  SAS Institute Japan株式会社
  Associate Pre-Sales Engineer
  長縄 俊生
  
  
• 17:20-17:40
  意思決定を加速するCopilotとMCP：人とAIの協働モデル
  CopilotおよびMCP（Model Context Protocol）により、データ活用は“専門家の領域”から“業務の中核”へと進化しています。
  本セッションでは、ビジネスユーザーが、自然言語で分析・意思決定を行う新たな操作体験と、AIの協働による業務変革の可能性をSAS Viyaの最新機能を通してご紹介いたします。
  
  SAS Institute Japan株式会社
  Associate Pre-Sales Engineer
  木田 萌永