CTC Discover Data & AI Infra. 2025

13:00～13:10　ご挨拶

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
常務執行役員 デジタルサービス事業グループ担当役員 兼 北米管掌
藤岡 良樹

13:10～13:40
グローバルハイパースケーラー動向：データ＆AIインフラの未来を読み解く

生成AIや大規模データ活用の加速により、ハイパースケーラー各社の戦略も急速に進化しています。
AWS・Azure・Google Cloudなど主要クラウドの最新動向を踏まえ、企業がAIインフラを選定・活用する上での視点を解説します。

ITOCHU Techno-Solutions America, Inc.
　Masayuki Ashida, Director Sales&Solution Engineering
　Tomonori Kubota, Manager Sales&Solution Engineering

13:40～14:20
Unlocking AI Accuracy at Scale: The Power of High-Quality Data
高品質データラベリングが切り拓くAIの精度とスケーラビリティ

生成AI・機械学習の精度と信頼性を大きく左右するのが、訓練データの質です。
本セッションでは、米国国防総省や大手テック企業に採用されるScaleAIのデータラベリング手法と、大規模モデル時代における効率的なデータ構築プロセスについて解説します。生成AIやRAG（Retrieval-Augmented Generation）を現場で活用するために、どのようなデータ戦略が求められるかについても議論します。

Scale AI
Jon Lum, Head of International Defense

14:30～15:10
Streamlining MLOps: Building Scalable and Efficient ML Pipelines
MLOpsの実践：スケーラブルで効率的な機械学習パイプラインの構築法

AIモデルの開発と本番運用のギャップは、多くの企業にとって課題です。
MLOpsプラットフォームであるTrueFoundryが提供する、開発からデプロイ、継続的学習までの自動化・省力化のアプローチをご紹介。
生成AI時代において企業が短期間でPoCから価値創出へと移行するために必要な運用基盤とは何かを、実例を交えて解説します。

TrueFoundry
　Chinmay Singh, Product and Strategy Lead

15:10～15:50
Data Orchestration for AI: Enabling Fast and Unified Data Access Across Hybrid Clouds
AI時代のデータオーケストレーション：ハイブリッドクラウドを超えた高速データアクセスの実現

生成AI・大規模モデルの学習において、分散されたデータ環境からの効率的なアクセスが重要です。
Alluxioが提供するデータオーケストレーション技術により、クラウドやオンプレミスに散在するデータに対して一貫性と高速性をもたらす仕組みをご紹介します。
AIワークロードに最適なデータアクセス設計のベストプラクティスを議論します。

Alluxio
　Bin Fan, VP of Technology

16:00～16:40
Memory-Centric AI Infrastructure: Accelerating In-Memory Data Processing at Scale
メモリ主導のAIインフラ：インメモリ処理によるAIワークロードの高速化

AIの推論や学習におけるリアルタイム性とスケーラビリティを両立させるには、新しい計算インフラが求められます。
MemVergeの「Big Memory」技術を活用した、インメモリ・コンピューティングによるAIパフォーマンス最適化について紹介。
生成AIやストリーミングAI処理を想定した次世代インフラ設計の考え方を解説します。

MemVerge
　Charles Fan, CEO

16:40～17:20　Actapio Hilbertの紹介

ACTAPIO
　Norifumi Matsuya, CEO & President

17:20～17:30　閉会のご挨拶

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

17:40～18:40　Networking