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VISIT JAPAN!!

NVIDIA GTC 2027 視察モデルプラン

サンノゼで開催されるAI開発者会議

毎年開催


日時:2027年3月15日(月曜)~ 3月19日(金曜)
開催都市:アメリカ、サンノゼ
会場:サンノゼ マッケナリー コンベンション センター(SAN JOSE MCENERY CONVENTION

   CENTER)

イベント要旨:

NVIDIA GTCは、AI時代をリードする技術カンファレンスであり、開発者や研究者、ビジネスリーダーなどが集まり、AIやデータサイエンスを通じて世界の形成方法を学ぶことができるイベントです。

 

入場資格:ビジネス関係者

イベント資料リンク

出展社リストページ

日付

2027 NVIDIA GTC

イベント4日間視察のモデルプラン

3月14日(日)

東京、大阪、名古屋より直行便、乗継便にてサンフランシスコ、サンノゼへ。

到着後、ご自身にてホテルへ。

3月15日(月)

NVIDIA GTC 自由視察

3月16日(火)

NVIDIA GTC 自由視察

3月17日(水)

NVIDIA GTC 自由視察

3月18日(木)

NVIDIA GTC 自由視察

3月19日(金)

ご自身にてサンフランシスコ空港、サンノゼ空港へ。

直行便、乗継便にて帰国の途へ。

3月20日(土)

東京、大阪、名古屋着。

トラベルメモ

★ご希望の出発日、旅行日程、日数で承ります。

★フライト:サンフランシスコへは羽田、成田、関西から直行便がございます。

★日本各地の空港よりお手配承ります。

★宿泊予定ホテル:会場近く、または市内中心部などご希望を承ります。

★空港送迎(専用車)、会場送迎(専用車)、通訳のお手配も承ります。

★イベント初日のホテル⇒会場(往路)へ日本語(または英語)ガイドのアテンドもお手配承ります。

★見本市の代理登録及び、入場チケットの代理購入承ります。
★延泊、市内観光他、途中降機、現地でのオプショナルツアー等アレンジ承ります。

会場とホテル(一例)のご案内


NVIDIA GTCに参加して得られるもの

最先端AIのロードマップ把握: ジェンセン・フアンCEOの基調講演から、世界最高峰のAI・GPU技術の進化と今後の戦略を直接掴めます。

 

ビジネスの実装ヒント: 世界中のトップ企業による膨大なセッションから、AIを自社の事業や開発にどう組み込むかの具体策を学べます。

 

最新技術のリアルな体験: 生成AI、ロボティクス、メタバース(Omniverse)などの最新デモを現地で体感し、技術の解像度を上げられます。

 

世界最高峰のネットワーキング: 世界中から集まるAIエンジニア、研究者、経営層と直接つながり、新たな協業やビジネスの種を蒔けます。

 

最前線の熱量の体感: AI革命の中心地に身を置くことで、技術トレンドのスピード感を肌で感じ、自社のDX推進の強力な推進力を得られます。

 

行くべき業界5選

IT・ソフトウェア開発: AIモデルの構築やインフラ運用の最先端技術に直結するため、技術的なリーダーシップを維持するために不可欠です。

 

自動車・モビリティ: 自動運転技術(NVIDIA DRIVE)やシミュレーション環境の最新動向を把握し、次世代モビリティ開発を加速できます。

 

製造業・ロボティクス: 工場の自動化(ファクトリーオートメーション)やデジタルツイン、自律型ロボットの実装ノウハウが凝縮されています。

 

医療・ライフサイエンス: 生成AIを用いた創薬の高速化や医療画像診断の高度化など、ヘルスケア×AIの最前線をキャッチアップできます。

 

金融・インシュアテック: 膨大なデータを用いたリスク分析、不正検知、高頻度取引の最適化におけるAI活用、およびデータセキュリティの最先端を学べます。

 

意外だけど視察を検討した方がいい業界5選とその理由

小売・流通・EC

理由: 店舗の動線分析や無人店舗化だけでなく、生成AIを活用した超パーソナライズされた接客、高度な需要予測による在庫最適化のヒントが多数展示されるためです。

 

建設・不動産・都市開発

理由: 建築デザインへの生成AI活用や、都市全体のデジタルツイン(Omniverseを用いたシミュレーション)による災害予測、効率的な施工計画の実例を学べるためです。

 

メディア・エンターテインメント

理由: 映画やゲーム制作における生成AIによるアセット生成の効率化、リアルタイム3Dグラフィックス、3D配信技術など、コンテンツ制作の常識を変える技術が集まるためです。

 

エネルギー・インフラ(電力・ガス・石油)

理由: 送電網(スマートグリッド)の最適化や気象予測モデルを用いた発電量の予測、プラントのデジタルツインによる遠隔監視や保守の自動化など、重厚長大産業の劇的な効率化手法が見つかるためです。

 

教育・人材育成(EdTech)

理由: AI時代に求められるスキル(リスキリング)のトレンドを把握できるだけでなく、生成AIを用いた個別最適化された学習プログラムや、仮想空間での実践的な技術トレーニングの仕組みを体感できるためです。