2026年6月8日から12日にかけて、人工知能学会全国大会「JSAI2026」がGメッセ群馬およびオンラインのハイブリッド形式で開催されました。40周年の節目となる今回は、研究者、学生、企業が一堂に会し、AIの最前線と社会実装について活発な議論が交わされる場となりました。GMOインターネットグループ株式会社とGMOインターネット株式会社は、プレゼンティングスポンサーとして本大会に共同で出展し、企業展示やセッションを通じてAI研究コミュニティとの対話を深めました。 

JSAI（人工知能学会）とは 

JSAI（人工知能学会全国大会）は、国内の研究者・学生・企業が集まり、AIに関する研究成果や実装課題を多角的に議論する大規模な学会です。学術的な発表の場である一方、産業応用や社会実装の観点から対話できる点も大きな特徴であり、JSAI2026でも、生成AI、RAG（検索拡張生成）、AIエージェント、VLM、Physical AI、安全性や社会実装といった幅広いテーマが扱われていました。会場全体としても、研究発表だけでなく企業展示やセッションを通じて、実装を見据えた議論が各所で交わされていたのが印象的でした。 

出展テーマ 

ChatGPT以降、AI開発の焦点は急速に移り変わっています。基盤モデルの学習競争が進んだ今、市場の関心は「学習したモデルをどう現場に届けるか」——つまり社会実装へと向かいつつあります。 

この社会実装の競争力を左右するのが、GPU基盤の設計です。モデルの性能がどれだけ高くても、学習の反復速度、推論時のレイテンシ、データパイプラインの安定性は、その下にあるインフラに依存します。GPU単体のスペックではなく、ネットワーク・ストレージ・ジョブ管理まで含めた基盤全体の設計力が、研究開発のスピードと継続性を支える時代に入っています。 

今回の出展では、その基盤に求められる要素や評価項目を採用事例を通して示し、それを体現する構成として、AI向け計算基盤「GMO GPUクラウド」をご紹介しました。 

当日の様子

会場全体ではのべ約5,000名が来場し、展示エリアにも多くの参加者が訪れました。当社ブースはメイン出入り口付近に位置し、正面に各種展示パネルを配置した構成で、来場者が立ち寄りやすい導線となっていました。 

来場者は大学・研究機関の研究者や学生を中心に、企業のMLエンジニア、事業開発担当者、AI関連サービスの企画担当者など幅広く、学会発表の合間にも多くの方がブースを訪れました。 

初日から最終日までの5日間を通じたブース来訪者数は約1,700名。ブースセッションには、各回約20名にご参加いただきました。 特設会場で行われたランチョンセミナーは、約130名が会場を埋める盛況となり、AI研究・開発における計算基盤への関心の高さがうかがえました。 

GMO GPUクラウドの展示 

前述の出展テーマに沿って、パネル展示やブースセッション、特設会場でのランチョンセミナーを実施しました。 
以降では、それぞれの内容を紹介します。 

ストーリーパネル——AIの推論シフト　“社会実装”を意識した学習・研究へ 

ストーリーパネルでは、AI開発の重心が学習・研究から推論・社会実装へ移る市場変化を整理しました。 

・推論市場の成長：GPUaaS市場が2033年までに約3.3倍に拡大するという予測データを示し、投資の重心が学習から推論へ移りつつある構造変化を整理 

・国内動向：GENIACの採択傾向から、社会実装を意識した研究テーマが選ばれる流れを紹介 

商材説明パネル——GMO GPUクラウドの設計思想 

商材説明パネルでは、GMO GPUクラウドのサービス概要や提供形態を紹介しました。ストーリーパネルで示した市場変化を受け、AI開発・研究を支えるインフラ設計として、どのような構成や選択肢を提供しているのかを整理しています。GPU単体のスペックではなく、クラスタ全体の構成をひとつのサービスとしてどう提供しているかを示すパネルです。サービスの詳細仕様は [GMO GPUクラウド サービスページ] をご覧ください。 

採用事例パネル——5社5様の「基盤に求めるもの」 

「どんな会社が使っているのか」は、来場者の関心が特に高かったポイントでした。生成AI、自動運転AI、VLM・ロボティクス、映像制作、AGI研究など、領域はさまざまですが、それぞれが基盤に求める要件には共通点と相違点の両方がありました。 

各社の事例から見えてきたのは、GPU単体の性能だけでなく、研究・開発を継続的に進めるための基盤全体の設計が重視されていた点です。 Sakana AI株式会社 やチューリング株式会社のように、大規模モデル開発や完全自動運転AIに取り組む事例では、高速ストレージ、高帯域インターコネクト、分散学習を前提とした全体設計が重要と語られていました。 

一方、オムロン サイニックエックス株式会社のVLM・ロボティクス研究では、試行的な検証から本格的な学習まで、研究内容や負荷に応じて利用量を調整できる柔軟性が評価され、株式会社OLM Digitalの制作現場でのAI活用や株式会社Third IntelligenceのAGI研究のように、継続的な開発・研究が前提となる事例では、マネージド運用、監視体制、ノード状態の可視化、迅速なサポート体制など、安定して使い続けるための運用面が重視されていました。 

5社の事例を通じて見えてきたのは、GPU基盤の評価が、単なる演算性能の比較にとどまらないという点です。ストレージ、ネットワーク、ジョブ管理、運用・サポート体制まで含めて、開発全体を止めずに回せるかどうかが、基盤選定における重要な判断軸になっていることを再確認することができました。 

ブースセッション：「基盤をどう見るか」の視点共有 

ブースセッションは「採用事例から見るGMO GPUクラウドの紹介」と題し、各回20分・計5回実施しました。セッションの前半では、前述の事例などをもとに「学習基盤を選ぶときにボトルネックになりやすい点」を整理しました。    

• ネットワーク性能：GPU数を増やしたときに性能がリニアに伸びるか  

• ストレージ性能：学習データのローディングがGPU演算のボトルネックにならないか  

後半では、社会実装フェーズで重要性が増すのはGPU演算力よりもデータの蓄積・供給能力であるという視点を共有しました。GMO GPUクラウドではDell PowerScale（スケールアウト型NASストレージ）を採用しており、学習データの大量読み込みから推論時のモデルロードまで、パイプライン全体のボトルネックを解消する設計になっています。

ランチョンセミナー：チューリングが語る「止まらない基盤」の価値 

ランチョンセミナーでは、「チューリングが目指す完全自動運転の世界と、それを支える計算基盤 “GMO GPUクラウド” の強みとは？」と題し、チューリング株式会社の山口CTOとGMOインターネット株式会社の大川が登壇しました。参加券は開場後早々に配布が終了し、約130名が会場を埋める盛況となりました。 

ランチョンセミナーの詳細は次回の記事にてご紹介いたします。 

まとめ

5日間の出展を通じて最も強く感じたのは、来場者の関心が「どのGPUが速いか」から「どういう基盤設計なら自分たちの研究を加速できるか」へ明確にシフトしていることでした。  

特に印象的だったのは、事例パネルへの反応の質です。単に「どこが使っているか」を確認するだけでなく、事例企業が取り組む研究・開発内容そのものへの深い質問に加え、クライアント視点での技術的な質問、どこまで開示できるかを含めた事例の深掘り、さらにはロボット事業への注力度など、実装現場を具体的に見据えた問いかけが多く寄せられました。 異なる領域のユースケースが、基盤選定の共通言語として機能していたと感じます。  

また、ブースでの会話を通じて、国内で運用されるGPU基盤への潜在的なニーズの大きさも改めて確認しました。  

今後は、今回の出展で得られたフィードバックをもとに、採用事例のさらなる拡充と、研究者コミュニティとの継続的な接点づくりに取り組んでいきます。次回は、ランチョンセミナーにフォーカスして内容をお伝えします。