人工知能学会全国大会（第40回）に、コアスポンサーとして出展します

ARISE analyticsは、6月8日（月）～6月12日（金） に開催する2026年度 人工知能学会全国大会（第40回）に、コアスポンサーとして参加します。
今回は「ランチョンセミナー」、「インダストリアルセッション」、「特別プレゼンテーション」/「企業展示」にて、下記の通り発表・ブース出展を行います。ぜひ、ご来場ください。

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ランチョンセミナー

発表日時：6月9日（火）12:20〜13:10
会場：Gメッセ群馬G会場（メインホールA）
テーマ：「KDDIのビッグデータとAIを活用した最新事例のご紹介」
〜AIアドバイザー、ドローン運航におけるエッジAI活用、位置情報データを用いた価値観分析、AIを活用した異常通信検知〜
発表者：秋元 裕介、平野 舞、久野 晋之介、栗林 祐介 
概要：

当社のデータサイエンティストが手掛ける、KDDIの豊富なデータを活用した最新事例を4つご紹介します。
【紹介事例】
・カスタマーサポート領域への自律型AIの適用
・AI を活用した車両IoT通信におけるマルウェア検知やフィッシング検知のご紹介
・ドローン運航におけるエッジAI活用事例のご紹介
・KDDIが保有する位置情報データを用いた消費行動における価値観分析

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インダストリアルセッション

発表日時：2026年6月8日（月）15:40〜17:10 （うちARISE analytics発表時間：16:10 〜 16:25 ）
会場：Gメッセ群馬B会場（展示ホール仮設1） 
テーマ：「カスタマーサポート領域への自律型AIの適用 」
発表者：久野 晋之介 
概要：

KDDIお客さまセンターでは、問い合わせ対応のデジタル化を推進しており、ARISE analyticsはその導入支援に伴走してきました。現在55％以上をデジタルチャネルで解決している一方で、従来の定型AIでは顧客の意図を十分に把握できないという課題がありました。今回導入した自律型AIエージェントは、追加質問の要否を自律的に判断し柔軟な対話を実現します。

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特別プレゼンテーション

発表日時：2026年6月12日（金）12:00〜13:30 （うちARISE analytics発表時間：13:15 〜 13:30 ）
会場：Gメッセ群馬F会場（メインホールB） 
テーマ：「ARISE analyticsの生成AI社内活用の取組紹介 」
発表者：宮本 隆太郎、梅津 開人
概要：

ARISE analyticsでは、全社的な生成AIの活用推進に取り組んでいる。本講演では、複数の生成AIツールの選定・導入と運用体制の構築、利活用ガイドラインの策定と継続的な改善、業務システムとの連携による日常業務への組み込みなど、推進チームとしての実践を紹介する。あわせて、全社への浸透を図る中で直面した課題や、そこから得られた知見を共有する。

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企業展示

開設日時：2026年6月8日（月）〜12日（金） 
会場：Gメッセ群馬ブースE-155
テーマ：「KDDIのビッグデータ/AIを活用した最新事例と研究のご紹介」
概要：

展示ブースでは、AIを活用した4つの最新事例や研究をご紹介します。また、現場で活躍するデータサイエンティストが業務内容やキャリアについてお話します。将来データサイエンティストとして働くことを検討されている方や、AIを活用した最新のビジネストレンドに興味のある方はぜひお立ち寄りください。

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ポスターセッション

発表日時：2026年6月12日（金）12:30 〜 14:00
会場：Gメッセ群馬Y会場（展示ホールAB-1）
テーマ：「Kill Chainモデリングと攻撃段階追跡に基づく脅威インテリジェンス駆動型Jailbreak Defenseフレームワーク」
発表者：秋元 裕介、奥井 恒、飯澤 優太郎
概要：

大規模言語モデル (LLM) をベースとしたAgentシステムが社会に浸透し始めている昨今、Jailbreak攻撃をはじめとしたLLMに対する敵対的な攻撃がセキュリティ上の課題になりつつある。既存の防御手法は主に個別のセッションを対象として攻撃パターン検知や防御に焦点を当てているが、脅威情報インテリジェンスにおいて整備されているような戦略的な攻撃や複数セッションにわたる段階的な攻撃を十分に検討できているとは言えない。
本研究では、RAG-based Defenseを拡張し、脅威情報インテリジェンスの知見に着想を得た新しい防御フレームワークを提案する。提案フレームワークでは、Jailbreak攻撃をKill Chainとしてモデル化し、攻撃を複数のフェーズに分解する。各フェーズにおいて攻撃者が獲得した情報や攻撃性能を追跡し、累積的なリスクを評価することで、致命的な攻撃が実行される前の早期介入を可能にする。
マルチターン攻撃データセットを用いた実験により、本手法ではJailbreak攻撃を早期のフェーズで検知・防御できることを確認した。

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 皆さまのご来場を心よりお待ちしております。