【JSAI2026参加レポート】LayerXが産学交わる国内最大規模のAI学会に参加してきました！
LayerX は JSAI 2026 のプラチナスポンサーとして、顧客データ保護下での AI Agent 開発手法や「人と AI の共生」に向けた社会実装の必要性について発表を行いました。
キーポイント
JSAI 2026 の概要とテーマ
40 周年を迎えた JSAI 2026 は高崎で開催され、5 日間の大規模イベントとして「人と AI の共生」および労働力不足への AI 社会実装を主要テーマに掲げました。
LayerX のプラチナスポンサーとしての役割
LayerX は企業ブース出展とインダストリアルセッション登壇を行い、産学連携の場において自社の技術的アプローチを広く発信しました。
セキュリティ管理下での AI Agent 開発手法
インダストリアルセッションでは、顧客の重要データを厳格に守りながら AI Agent を開発・運用する具体的な手法と課題解決策が発表されました。
LayerX の事業・技術紹介
バクラク事業部と Ai Workforce 事業部のエンジニアが参加し、AI Agent による業務変革や FDE ビジネスモデルなどについて企業ブースで説明を行いました。
学生との交流イベント開催
会期中に現地参加の学生とランチ懇親会を開催し、研究と応用のバランスやモデル開発の未来について意見交換を行いました。
印象に残った発表の紹介
宇都雅輝氏（電気通信大学）による「記述回答自動採点は人間採点を超えたのか」というテーマの発表が、テスト理論に基づく精度上限推定として注目されました。
自動採点評価指標の再考
従来の目標値が過小評価されていることを示し、ノイズを前提とした新しい理論上限と実践的な目標値を提案した研究について言及しています。
重要な引用
提言では「人と AI の共生」に焦点が当てられている中で、労働力不足に対して AI の社会実装を進めていく必要性も語られており
顧客の重要なデータを守りながら AI Agent を開発する手法について紹介しています
学生の方々の研究の話もお聞きでき、非常に楽しかったです。
大会内で印象に残った発表を2つご紹介します。私の参加が3,4日目のみでしたので、その期間中での発表の中からの抜粋です。
特に、AI の分野はノイズが入ることが避けられないため、ノイズを前提とした指標の設計を考えるべきです。
年々盛り上がりを増す AI 業界ではありますが、産学どちらもまだまだやるべきことが多くあると感じます。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この記事は、大規模学会における企業の技術発信事例を示しており、特に「セキュリティを担保した AI Agent の実装」という実務的な課題解決へのアプローチが注目されます。また、業界全体が「社会実装」へシフトしている現状を裏付ける重要な示唆を含んでおり、開発者や経営層にとって参考となる実践知を提供しています。
編集コメント
学会発表という形式でありながら、セキュリティと実用性を両立させる具体的な手法に言及している点が貴重です。単なる技術紹介ではなく、社会課題解決に向けた実装の難しさとその克服策が語られているため、現場のエンジニアにとって示唆に富む内容と言えます。
LayerX FDE 部のエンジニア、近藤（@yakitori_eng）です。
この記事は、2026 年 6 月に開催された JSAI 2026（第 40 回人工知能学会全国大会）の参加レポートです。40 周年という節目を迎える今年の JSAI は、高崎の G メッセ群馬で開催されました。会期はなんと 5 日間という大規模な開催になりました。
40 周年にあたって ロゴの変更 や提言が行われました。提言では「人と AI の共生」に焦点が当てられている中で、労働力不足に対して AI の社会実装（Social Implementation）を進めていく必要性も語られており、ここがまさに LayerX も貢献していく領域です。
imageLayerX の取り組む課題
LayerX は今年もプラチナスポンサーとして協賛しています。企業ブースへの出展とインダストリアルセッション（産業向けセッション）の登壇を行いました。
インダストリアルセッション
インダストリアルセッションでは、「LayerX におけるセキュリティ管理の現在地と次の一手」 という題で Ai Workforce 事業部の平澤（@toshohirasawa）が発表しました。
顧客の重要なデータを守りながら AI Agent を開発する手法について紹介しています。AI Agent の導入を先進的に行っている LayerX ならではの課題と解決方法ですので、ご興味ある方は以下のスライドをご覧ください。
企業ブース
企業ブースでは、学生の方から企業の方まで、研究寄りの方から応用寄りの方まで、幅広い方にお越しいただきました。立ち寄ってくださった皆様ありがとうございました。LayerX からはバクラク事業部と Ai Workforce 事業部のエンジニアが参加しました。
ブースでは、
- AI Agent によってどう業務を変えていくのか
- Agent 開発をどのように行うのか
- FDE というビジネスモデルについて
- 開発組織について
など様々な話をさせていただきました。
image企業ブースの様子
会期中の交流
会期中、現地参加の学生の方とランチ懇親会を開催しました。ランチ懇親会では、
- LayerX の事業について
- 研究と応用のバランスについて
- モデル開発の未来について
- LayerX の雰囲気について
などの話をしました。学生の方々の研究の話もお聞きでき、非常に楽しかったです。
大会 4 日目の公式懇親会にも LayerX から参加させていただきました。
印象に残った発表
僭越ながら、大会内で印象に残った発表を 2 つご紹介します。私の参加が 3,4 日目のみでしたので、その期間中での発表の中からの抜粋です。
『記述回答自動採点は人間採点を超えたのか：テスト理論に基づく到達可能精度の上限推定』宇都 雅輝（電気通信大学）
https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/jsai2026/presentation/4Yin-A-70
記述式答案の自動採点における採点精度評価において、従来使われている目標値が過小評価されていることを導き出し、新しい理論的上限と実践的な目標値を提案する研究です。自動採点の分野については初めて知りましたが、当たり前に使われている評価指標（evaluation metrics）を疑うというのは重要な考え方だと感じました。特に、AI の分野はノイズが入ることが避けられないため、ノイズを前提とした指標の設計を考えるべきです。本研究では実験において、従来の目標値が新しく提案した目標値よりも過小評価されることも示しています。
『画像中の文字列秘匿化のための表構造を考慮した文字列分割』山本 拓人 1、宮武 響 2、坂上 翔吾 1、岡本 大和 1 (1. 株式会社サイバーエージェント、2. 株式会社ウェディングパーク)
https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/jsai2026/presentation/3Yin-A-05
文書画像のマスキングは LayerX の事業であるバクラク、Ai Workforce ともに興味のあるテーマです。OCR（Optical Character Recognition：光学式文字認識）の際に、文字列が過剰に結合されて抽出されてしまうという課題があります。特に表構造では隣同士のセル内の文字列が結合して一つのものと判断されてしまいます。そこで OCR の前段に表の検出を行うことで文字列を分離するという方法を提案しています。
おわりに
JSAI に参加して最も楽しかったことは、参加者の方々との交流でした。このような場を設けていただいた運営の方に感謝いたします。年々盛り上がりを増す AI 業界ではありますが、産学どちらもまだまだやるべきことが多くあると感じます。LayerX も引き続きがんばっていきます。
LayerX では、インターンシップや新卒・中途採用を積極的に受け付けています。興味ある方はこちらのリンクからご応募ください。
また、今年は学生向けの AI Agent ハッカソンも開催します。興味ある方はぜひエントリーしてください。
原文を表示
LayerX FDE部 エンジニアの近藤(@yakitori_eng)です。
この記事は2026年6月に開催されたJSAI 2026(第40回 人工知能学会全国大会) の参加レポートです。40周年という節目を迎える今年のJSAIは、高崎のGメッセ群馬で開催されました。会期はなんと5日間という大規模な開催になりました。
40周年にあたってロゴの変更や提言が行われました。
提言では「人とAIの共生」に焦点が当てられている中で、労働力不足に対してAIの社会実装を進めていく必要性も語られており、ここがまさにLayerXも貢献していく領域です。
LayerXは今年もプラチナスポンサーとして協賛しています。企業ブースへの出展とインダストリアルセッションの登壇を行いました。
インダストリアルセッション
インダストリアルセッションでは、「LayerXにおけるセキュリティ管理の現在地と次の一手」 という題で Ai Workforce 事業部の平澤(@toshohirasawa) が発表しました。
顧客の重要なデータを守りながらAI Agentを開発する手法について紹介しています。AI Agentの導入を先進的に行っているLayerXならではの課題と解決方法ですので、ご興味ある方は以下のスライドをご覧ください。
企業ブース
企業ブースでは、学生の方から企業の方まで、研究寄りの方から応用寄りの方まで、幅広い方にお越しいただきました。立ち寄ってくださった皆様ありがとうございました。LayerXからはバクラク事業部とAi Workforce事業部のエンジニアが参加しました。
ブースでは、
- AI Agentによってどう業務を変えていくのか
- Agent開発をどのように行うのか
- FDEというビジネスモデルについて
- 開発組織について
など様々な話をさせていただきました。
会期中の交流
会期中、現地参加の学生の方とランチ懇親会を開催しました。ランチ懇親会では、
- LayerX の事業について
- 研究と応用のバランスについて
- モデル開発の未来について
- LayerXの雰囲気について
などの話をしました。学生の方々の研究の話もお聞きでき、非常に楽しかったです。
大会4日目の公式懇親会にもLayerXから参加させていただきました。
印象に残った発表
僭越ながら、大会内で印象に残った発表を2つご紹介します。私の参加が3,4日目のみでしたので、その期間中での発表の中からの抜粋です。
『記述回答自動採点は人間採点を超えたのか：テスト理論に基づく到達可能精度の上限推定 』宇都 雅輝（電気通信大学）
https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/jsai2026/presentation/4Yin-A-70
記述式答案の自動採点の採点精度評価において従来使われている目標値が過小評価されていることを導き出し、新しい理論上限と実践的な目標値を提案する研究です。自動採点の分野については初めて知りましたが、当たり前に使われている評価指標を疑うというのは重要な考え方だと感じました。特に、AIの分野はノイズが入ることが避けられないため、ノイズを前提とした指標の設計を考えるべきです。本研究では実験において、従来の目標値が新しく提案した目標値よりも過小評価されることも示しています。
『画像中の文字列秘匿化のための表構造を考慮した文字列分割』山本 拓人1、宮武 響2、坂上 翔吾1、岡本 大和1 (1. 株式会社サイバーエージェント、2. 株式会社ウェディングパーク)
https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/jsai2026/presentation/3Yin-A-05
文書画像のマスキングはLayerXの事業であるバクラク、Ai Workforceともに興味のあるテーマです。OCRの際に、文字列が過剰に結合されて抽出されてしまうという課題があります。特に表構造では隣同士のセル内の文字列が結合して一つのものと判断されてしまいます。そこでOCRの前段に表の検出を行うことで文字列を分離するという方法を提案しています。
おわりに
JSAIに参加して最も楽しかったことは、参加者の方々との交流でした。このような場を設けていただいた運営の方に感謝いたします。年々盛り上がりを増すAI業界ではありますが、産学どちらもまだまだやるべきことが多くあると感じます。LayerXも引き続きがんばっていきます。
LayerXでは、インターンシップや新卒・中途採用を積極的に受け付けています。興味ある方はこちらのリンクからご応募ください。
また、今年は学生向けのAI Agent ハッカソンも開催します。興味ある方はぜひエントリーしてください。
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