■2026年5月度埼玉IT経営研修セミナー兼ITC埼玉総会議事録■
日時： 2026年5月30日(土) 13:00～17:00
場所： 浦和コミュニティセンター 第8・第9集会室
主催： ITC埼玉
後援： ITコーディネータ協会
参加人数：ITC埼玉会員 22名（幹事含む）、非会員ITC9名、講師 2名、計 33名
資料①「デジタル社会を見通す －技術の変化と必要な準備－」（平本様講演資料：Web配布）
②「2026年度ITCA戦略概要」（野村様講演資料：Web配布）
③「ITC埼玉総会資料」（Web配布）
④「NPO法人埼玉ITC パンフレット」（NPO法人埼玉ITC資料：Web配布）
⑤「ケース研修パンフレット」（NPO法人埼玉ITC資料：Web配布）
⑥ 本会アンケート（Web記入）
■ 開会宣言 司会（渡辺）13:00
■ご講演１：「デジタル社会を見通す －技術の変化と必要な準備－」
（13:05～14:50）
講師：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）
上席執行役員 デジタル基盤センター長
ＡＩセーフティー・インスティテュート 副所長
平本 健二 様
◆講師紹介
はじめに
AISIは、内閣府が筆頭となった12省庁と、産総研、NICT、NII、理研とIPAの5つの政府系の団体が一緒になった、政府横断のバーチャル組織です。AIのセーフティについて検討・対策をする組織です。
今回は、私の本職であるデジタル基盤センター長として、デジタル社会全体の今後の展望というテーマでお話をさせていただきます。
1. まったく新しい世界がやってきた（パラダイムシフトと未来社会の構造）
- デジタル社会の構造的変化と加速: AIの登場は、働き方やビジネスモデル、さらには社会の「ルール」そのものを劇的に変化させている（例：馬車から自動車への移行に匹敵する）。これはパラダイムシフトの加速である。
- アナログ規制の見直し: デジタル化に伴い、従来の対面や物理的な制約といった「アナログ規制」が緩和・見直される流れにある。
- スピード対応の課題: 技術進歩の速度（数ヶ月単位）に対し、法律や制度作り（年?数年単位）のプロセスが追いついておらず、このギャップを埋めることが最大の課題となっている。
- 未来社会のデザイン: スマートシティなどの未来社会では、物理的な構造だけでなく、「法律」「条例」「社内ルール」といった非物理的な要素もすべてモデル化し（Rule as Code）、シミュレーションすることが重要となる。
- 長期視点での計画: 技術の進化は加速度的であるため、短期的な成果のみを追うのではなく、数年先のトレンドを見据えたデータ収集や基盤構築が不可欠である。
2. AIの利活用（AI特有のリスク管理と導入戦略）
- AIの適性と限界の理解: AIは単純作業（反復・疲れないこと）を得意とするが、「不確実な情報に基づく判断」「臨機応変さ」（ニュアンスや微妙な判断）といった高度な処理能力は依然として人間が担うべき領域である。
- リスク構造の多角的な理解: AIが持つ課題は、単なる技術的リスク（セキュリティ）だけでなく、「倫理的な適切さ」「社会的バイアス」といった「社会的リスク」まで考慮する必要がある。
- ハルシネーション対策と運用指針: AIによる誤った回答の原因特定は、処理するデータや学習データ自体の入力ミス（汚い品質のデータ）が最大の原因であるため、データの品質管理が前提となる。
- 技術的には「ヒューマン・イン・ザ・ループ」（HITL）の導入が重要だが、スピード低下とのジレンマがあるため、「どこまで自動処理をさせ、どこから人がチェックするか」という線引きが鍵となる。
- 現場への浸透と文化変革: 「お客様に迷惑をかけたくない」という意識が原因で、AI技術が業務現場（工場など）へ十分に浸透していない現状を変える必要があり、「失敗してもリカバリーできる」アジャイルなスタンスを持つことが求められる。
- 行動指針としてのガイドライン活用: AIを利用する際は、総務省や経産省などが定める「AI事業者ガイドライン」などの共通指針を参照し、リスクを事前に洗い出すこと。「危険だから様子を見る」のではなく、「リスクを知った上で積極的に使いこなす（イノベーション創出）」という姿勢が重要である。
- プログラミングとの比較: ルールが明確に決まっている業務（定型処理）については、AIよりも従来のプログラミングやデータベース連携の方が、正確性、速度、コスト面で優位な場合が多いことも理解する必要がある。
3. すべての基本は要件定義（計画・設計段階での共通認識の確立）
- 最重要スキルとしての要求定義: 人間とAIのどちらとの連携においても、「何を」「どのような制約条件で」実現したいのかという「要求（要件）」を明確に定義するスキルが最も重要である。これは単なる効率化だけでなく、関係者間の円滑なコミュニケーションにも不可欠である。
- 開発・設計プロセスにおける標準利用: プロジェクト初期段階での要件定義の徹底は必須であり、LLMを活用する際も、最初から質の高い要件を定義することが前提となる。
- また、「ひな形」や「共通テンプレート」（リファレンスモデル）の使用を徹底することで、設計ミスリスクの低減、開発効率化が図れる。
- プロセス可視化とシミュレーション: システムが停止した場合に備え、業務内容（プロセスの流れ）が技術者に依存しないようモデリングによる可視化が必要である（プロセスモデリング）。BPMNなどの手法を用いてプロセスをモデル化し、ボトルネックや待ち時間などを事前にシミュレーションすることが求められる。
- 共通理解の促進: アーキメイトやBPMN 2.0などの標準的なモデリング言語を利用することで、関係者間の「共通理解」を促進し、設計変更時のリスク低減とリードタイム短縮を実現できる。
4. データ環境のマクロ動向（社会構造的変化とグローバル視点）
- データ基盤の構造的変革: クローズドなシステムや閉鎖的なモデルでは価値創出ができず、データやシステムを「外部と繋ぐこと」（インターコネクション）が必須となっている。
- ガバナンス・法規対応のマクロトレンド: 従来の固定的な製品認定は機能しにくく、「ジョイントサーティフィケーション」のような柔軟なガバナンス体制への刷新が必要である。また、グローバル化に対応するため、国ごとに異なる法令（個人情報保護法など）に対応する「リーガルインタープラビリティ」（法的相互運用性）の確保が課題となる。
- ビジネスモデルの国際視点: ビジネスモデルを設計する際は、日本市場に限定せず、「輸出」することを大前提として捉えるべきである。
- ブルーオーシャン戦略の実践: 既存の法律や規制がカバーしていない「隙間（グレーゾーン）」を見つけ出し、そこからビジネスを開始することが重要である。
- 情報収集源の拡張: 国内の情報源だけでなく、海外（特にコンピューター系サイト）の最新情報を積極的に取り入れる必要があり、AI関連の事故情報などはMIT/OECDなどの国際的なインシデントトラッカーを参考にすることで予測しやすくなるため有効である。
5. インタオペラビリティとデータ設計（システム連携と構造化技術）
- システムの統合的思考: システムや業務全体を考える際、単なるツール導入に留まらず、「ハード」「ネットワーク」「データ」「プラットフォーム」「ルール」「組織」といった多角的な要素を総合的に考慮するフレームワーク（アーキテクチャ視点）が必要です。
- 標準化されたデータ交換の実現: 日本企業間の連携は「ガラパゴス化」しており、国際的な水準に合わせ、データのオープンな流通（API経由）への転換が急務である。
- 証明書などのデータは、PDFや写真といった「モノ」として渡すのではなく、システムが権限を得て直接取りに行く（API経由）仕組みへ進化している。
- データアクセスモデルの変革: 大量のデータを一箇所に集めるRDB時代から、「必要な情報だけを関連付けて取得する」という構造が主流となり、関係性を扱うグラフデータベース（GraphDB）や知識グラフの活用が不可欠である。
- 意味の統一と相互運用性: データ構造や定義（例：性別コードなど）は国や地域によって異なるため、「オントロジー」や「統制語彙」（Controlled Vocabulary）を用いて、データの意味を正確に統一することがAI利用の前提となる。
- 国際標準への準拠: データ形式はISO標準（例：YYYYMMDD形式など）に統一し、システム間のデータ交換性を高めることが重要である。
- 必須技術要素（SBOM）： 使用しているソフトウェアやオープンソース部品の構成要素を管理するSBOM (Software Bill of Materials) の導入は、脆弱性発生時の影響範囲特定能力を高めるために極めて重要となる。
6. データマネジメント（データ品質と基礎的な整備）
- データの構造化が最重要課題: AIを正しく学習させるためには、「ビル名＋部屋名」のようにデータを構造化し、体系的に整理することが最も重要な基礎的課題である。
- 特に、住所や地名の表記揺れ（英語名を含む）を統一するための「アドレスベースレジストリ」などの社会全体の基礎データ整備が急務である。
- マスターデータの徹底管理: 部門や担当者が変わっても顧客情報が一貫して見えるよう、「マスターデータ管理」を徹底することが不可欠である。
- データ品質のプロセス組み込み: データはAIやプロダクトの「インプット」であり、単なるクレンジングではなく、設計段階から品質管理プロセスを組み込む必要がある。
- 「ゴミが入ればゴミが出る」（Garbage In, Garbage Out）ことを踏まえ、データの品質管理と構造化が極めて重要である。
- メタデータによる信頼性向上: 「誰が」「いつ」「どのように」作成したかという情報（メタデータ）をW3Cなどの国際標準に基づき整備することで、データ検索性と信頼性が向上する。
7. データガバナンスの強化 – Sustainable mechanism（利用ルールと統制メカニズム）
- 目的：データの「プロダクト化」: データは単なる貯蔵物（資産）ではなく、明確なルールに基づき流通可能な「製品（プロダクト）」として扱われるべきである。
- ガバナンスの仕組み構築: 共通的な利用ルール（コピー可否、使用範囲など）を策定し、「誰が」「何を使って」利用できるかを統制するガバナンス体制が必要である。これは「データ成熟度 (Data Maturity)」を高め、組織全体で価値を引き出す仕組みづくりに繋がる。
- 情報流通の確保: データカタログによる「見つけやすさ」、IDコントロールや変換機能による「繋げやすさ」、取引市場のようなデータ供給メカニズムの構築が不可欠である。
- 法律工学（リーガルテック）の活用: 法令やガイドラインの策定・適用をスピードアップさせるリーガルテックは、法規面でのガバナンス強化として喫緊の課題である。
Q&A
Q：AI利用が進んでも、何処から人でチェックするか、何をプログラムでやるか、未知の脅威に対応する範囲というのを決めていく必要があるというお話があったが、若手に学習とか経験を積ませるためにはどのような対応や教育、アサインをしていくと良いか？
A：基本的なリスクを教えるというのは最低限やらなければいけない。
若手の方々には多分環境を提供すれば、彼らは何でもやってくれると思う。やってはいけないこと以外、あとは自由にやらせてみてほしい。そして、結果を必ず成功だけじゃなくて失敗も含めてみんなでシェアしてほしい。失敗をシェアするのはみんなの勉強になる。
もうひとつ、若手の人たちには社外勉強会にどんどん出てほしい。交流する中で全然違う視点で見ていることに気づく。
社外勉強会で発表すると、他社から聞かれたりアドバイスをもらえることもある。
そういうところで、今後は人の流動性ももっと高まってくる。
■ご講演2：「2026年度ITCA戦略概要」
（14:55～15:55）
講師：特定非営利活動法人ＩＴコーディネータ協会 会長
野村 真実 様（オンライン講演）
◆講師紹介
はじめに
今日は2026年度のITCの方向性についてということでお話をしたいと思います。
全体のビジョンと目標
- 長期ビジョン: 2030年までに「皆さんの活躍」により、ステークホルダーから称賛されるITC会員1万人となることを目指す。
- 基本方針（X Vision 2028）: 国の「人工知能基本計画」に基づき、「AIを空気のように」活用する社会を目指す。すべてのITコーディネーターがAI活用を常とし、社会貢献意識を持つ状態を目指す。
2026年度の主要な目標と取り組み
協会として重点的に取り組む具体的な課題は以下の12点です。（特にDX認定取得とAI戦略に注力）
- DX認定への挑戦: 経産省からの要請を受け、組織としての「DX認定」取得を最重要課題とする。
- 地域連携・啓発活動の強化:
- 「X Vision 2028」に基づき、AI活用交流会などを開催し、知識共有と普及を図る。
- 金融機関とのコミュニティ拡大（取引先のDX支援を意識）。
- ITコーディネーター制度の認知度向上に向けたテレビ放送やイベント企画（ITCの日など）を実施する。
- コンテンツ・体制の充実:
- PGL改定、試験全面見直し、ケース研修のリニューアルなどを実施し、専門性を高める。
- 「ITコーディネーター実務ガイド3.0」やAI活用ガイドなどの資料を継続的に更新し、生産性向上に貢献する。
- ネットワークと人材支援の強化:
- ビジネスマッチング機会の拡大、全国的なネットワーク促進を行う。
- ユーザー企業（DX推進担当者）向けに、より具体的なDX支援セミナーやイベントを企画する。
- 届出組織の参加率向上策として、オンラインでのコミュニケーション不足解消に取り組む。
戦略的柱：AI活用と行動指針
X Vision 2028を実現するためのコアな活動は、「チャレンジ」「シェア」「リード」という3つの行動指針に基づきます。
- チャレンジ: ITコーディネーターとして、新しいAIツールや技術に率先して触れる姿勢を持つこと。
- シェア: 経験した成功事例だけでなく、失敗事例も含めて積極的に情報共有を行うこと。
- リード: 各地域において、AIの浸透に向けた先駆者（リーダー）となるよう促すこと。
今後の展望（長期的な視点）
- 単なるツール活用に留まらず、ガバナンスやセキュリティを考慮した「適切なAI導入サイクル」の確立を目指す。
- 最終的には、自律型のAIを核とした独自のビジネスモデル構築へと事業変革を進めることを視野に入れている。
AI活用と支援アプローチの変化
- 技術利用からシステム組み込みへ: 初期段階のAI活用（ツール型）が成熟すると、今後は様々な業務システム自体にAI機能を「組み込む」（システム型アプローチ）フェーズへと移行する。
- 伴走型の設計力の重視: ITコーディネーターは、クライアントや企業の経営的な「成熟度」を判断し、最適な支援のサイクル（アプローチ）を選択・提案することが重要となる。
市場環境とITコーディネーターに求められる役割の変化
- データ基盤整備が最大の課題: AI活用において最も重要なのは、インターネット上の公開データではなく、「企業内データ」である。現状ではバラバラな未整理の社内データをAIが利用できる状態（AIレディ化）にすることが急務となっている。
- 国からの期待：伴走支援者としての役割: ITコーディネーターには、この「企業内データのAIレディ化」を促し、データ基盤構築から実用化に至るまでのプロセスで、経営層に対する専門的な伴走支援が強く求められている（国家戦略レベル）。
- スキルの再定義と人間力の重要性: ITコーディネーターのスキルは、「ビジネスアーキテクト」と「ビジネスアナリスト」の役割を統合する形で進化しつつある。また、AI時代においては、技術的な知識だけでなく、倫理観やコーチング、ファシリテーションといった「人間力」や不確実性を受け入れる「ネガティブキャパビリティ」が最も重要となる。
リスク管理と具体的な取り組み
- セキュリティ・ガバナンスの徹底: AI利用に伴うデータ漏洩リスク（シャドウAIなど）が増大しているため、ルールの策定、従業員への教育、契約やプライバシーに関する基本的な知識の習得が必須である。
- 支援機会の拡大と制度化: DX支援は、金融機関を含む地域社会全体で大きな事業の柱として位置づけられつつある（例：地域金融力協会）。また、補助金申請プロセスにおける「セカンドオピニオン」など、ITコーディネーターが関わる具体的な相談窓口が増加している。
- 長期的な伴走支援モデル: 経営課題への対応は単なるIT化ではなく、「経営の成熟度」に合わせた長期的なサイクル設計（サイクルマネジメント）を前提とした「伴走型」のアプローチが求められている。
Q&A
Q：ITCAの発表によるとITコーディネーターは40代50代が多いとのことだったが、40代の占める割合が減って60代が増えているなかでトータルの人数が変わってないという状況は、結構高齢化が進んでいるのではないか。今後、例えば人員を増やしていくとという戦略を実現するためには、30代やその予備軍としての20代へのアピールが必要になるのではと感じているが、ITCAとしては具体的にどのような施策を考えているか？
A：ITコーディネーターの人口構成図は日本のと似ている。ITCAのスタッフも高齢化が進んでいる。若年層向けの企画としては、
一つはITアソシエイト制度というこで、ITコーディネーターの下の層を作ることを考えている。ここに色々な業界の方に入ってもらう考えだか、基本的に若い方に向けたものでもあると思っている。ITコーディネーターになると、毎年更新が掛かったり色々研修を受けないといけないなど学生には難しいところもあるので、アソシエイト制度を広めていくというのが一つのポイントと考えている。
また、中小企業で働いている方々は、ITコーディネーターになるまでではないが、ITパスポートを勉強したその次のステップがないということで、今いろいろ相談が始まっている。そういう分野でも若い方がいるので、ITコーディネーターの予備軍としてITアソシエイトをどんどん増やすことを考えている。
Q：届出組織でのAI研究会という話があったが、どこかの組織での事例があるのか？
A：私の知っている範囲では、ITC京都が毎月第1日曜日に勉強会をしている。AI等の勉強をしていて、そこには全国から色々参加しているとも聞いている。ITC京都は結構長く、もう1年以上やっており、AIツールに触った方が、「こういう経験をした」というのをシェアする場だとのこと。
その辺の情報も協会でまとめたいと思う。
■ITC埼玉総会およびNPO法人埼玉ITCよりお知らせ
（16:05～16:50）
１.幹事長挨拶
- 総会開始にあたりネットワーク等トラブル続きでご迷惑をおかけし申し訳ありません。
２. 昨年度（2025年度）ITC埼玉の活動報告
【研修運営について】
- 参加状況: 延べ参加人数は153名であり、前年比で大きな増減はない。
- 形式と満足度: ハイブリッド方式が主流となり、いずれの回でも80%以上の高い研修満足度を維持した。
- 受講者からの主な要望（課題）:
- リモート環境の安定化と改善継続。
- 講演内容のさらなる厳密な選別。
- 資料ダウンロード機能や見逃し配信サービスの充実。
- 希望テーマ（今後の重点分野）:
- AI関連技術（エージェント、ノーコード/BIツールへのAI利用など）。
- サイバーセキュリティ対策。
- DX推進と課題解決型の研修（業務プロセス改善、子育て支援等）。
【会員管理・運営について】
- アクティブユーザーの傾向: 総数は維持されているものの、参加回数において非会員の比率が高まるなど、利用層の構成に変化が見られる。
- システム運用上の注意点: オンライン決済（Stripe）のトラブル発生時におけるスムーズな申し込み再開手順についての共有が行われた。
【会計報告について】
- 組織運営と継続的な研修提供のため、安定した収支を確保できている。
- 課題として、使用PCがWindows 10であるため、機器更新（2代目）が必要となる点が挙げられた。
３. 今後の計画（2026年度以降の方針）
【運営面】
- 研修方法の多様化を継続し、ハイブリッド形式や録画配信など、参加しやすい環境整備に注力する。
- 電子化対応（領収書、資料等）のさらなる充実を図り、参加者の負担軽減を目指す。
- 引き続き、運営コストと参加者の費用負担軽減に注力する。
【内容面】 - 最新AI技術を核としたスキルアップ研修の情報提供を継続する。
- サイバー攻撃対策など、高度化するセキュリティに関する情報を提供する。
- 災害時におけるAI活用事例や、経済産業省の関心が高い技術動向を取り入れた課題解決型研修を実施する。
４. NPO法人埼玉ITコーディネーターの活動紹介（副理事長より）
- 主要な活動領域: DX推進ネットワークへの参加支援、情報セキュリティに関する受託業務（白岡市など）、商工会議所や各種団体へのコンサルティング・支援が中心。
- 組織運営の効率化: LINE WORKSやGoogle Workspaceなどのツールを活用し、より効果的かつ効率的な組織運営を実践している。
(1) ケース研修の実施と制度活用による活動拡大
- 目的: 会員の知識やノウハウを生かし、支援団体を通じた個別企業へのアプローチを通じてビジネスを広げること。
- 具体的な取り組み: ITコーディネーター（ITC）/ ITCAのケース研修を2025年度より主催する。
- 制度面での優位性: 2025年度第2期から、国の「専門実践教育給付金」の対象となり、雇用保険加入者を対象に最大80%（22万円）が国から支援される。
- 提供内容: この制度を活用し、ITCまたはITCアソシエイトとなるための支援を行う。（週末コース／平日コースを用意し、参加しやすい工夫をしている。）
(2) 広報活動の強化と周知徹底
- パンフレット更新: 自治体、支援団体、金融機関などに対し、NPO法人埼玉ITCの活動実績を盛り込んだパンフレットを刷新した。
- 目的: 活動内容を広く周知し、連携先との関係構築を図る。
- ウェブサイト刷新: ホームページも継続的に刷新していく予定である。
(3) 会員向けの学習機会と交流の提供（2026年度以降）
- 勉強会開催: 参加者全員が深く学べるよう、専門的なテーマを設定する。
- セキュリティ問題への対応。
- 生成AI（ChatGPT, Geminiなど）の実務活用法（事業計画作成や企業助言への応用）。
- 情報交換会の実施: 全国ITC会員との交流を深めるとともに、近隣の千葉ITCと連携した合同勉強会も予定している。
(4) その他
- NPO法人埼玉ITCへの参加・問い合わせを呼びかけている。
5.ITC埼玉幹事改選
- 2026年の幹事体制はこのとおりです。
- 新任幹事として、五味さん、岩上さんが加わりました。このメンバーで実施させていただきますので、よろしくお願いいたします。
講演内容および総会の報告内容は、録画の音声を faster_whisper で文字起こしし、結果のテキストをローカル LLM の Ollama でモデル gemma4:e4b を使用して要約したものです。