
プラチナスポンサー

ゴールドスポンサー






シルバープラススポンサー







シルバースポンサー







ブロンズスポンサー


デジタルサイネージ
スポンサー

ランヤードスポンサー

コーヒーブレイクスポンサー

ランチスポンサー


リフレッシュメント
スポンサー

―ICT情報伝送システム技術にフォーカスしたBICSIイベント―
「2025 BICSI Japan Conference & Exhibition」
「2025 BICSI Japan Conference & Exhibition」開催概要
開催日程 |
2025年11月18日(火)13:00~18:00 2025年11月19日(水) 9:00~18:00 |
---|---|
主催 | 一般社団法人BICSI日本支部 |
会場 |
TODAホール&カンファレンス東京 〒104-0031 東京都中央区京橋一丁目7番1号 TODA BUILDING 4階![]() |
スポンサー |
【Platinum】AEPジャパン株式会社
【Gold】EXFO JAPAN株式会社 【Gold】コムスコープグループカンパニー 【Gold】センコーアドバンス株式会社 【Gold】Chatsworth Products Inc 【Gold】株式会社フジクラ 【Gold】明京電機株式会社 【Silver Plus】石渡電気株式会社 【Silver Plus】株式会社ASE-Net 【Silver Plus】三和テクノロジーズ株式会社 【Silver Plus】シュナイダーエレクトリック株式会社 【Silver Plus】住友電気工業株式会社 【Silver Plus】株式会社バーテック 【Silver Plus】パンドウイットコーポレーション日本支社 【Silver】エイム電子株式会社 【Silver】サンテレホン株式会社 【Silver】Starline Japan 【Silver】TileFlow Japan株式会社 【Silver】日本製線株式会社 【Silver】ブラザー工業株式会社 【Silver】株式会社プロテリアル 【Silver】株式会社宮川製作所 【Bronze】三機工業株式会社 【Bronze】ダイコー通産株式会社 【Digital Signage】Anixter Japan株式会社 【Lanyard】コーニングインターナショナル株式会社 【Coffee Break】ブラックボックス・ネットワークサービス株式会社 【Lunch】株式会社ASE-Net 【Lunch】パンドウイットコーポレーション 【Refreshment】合同会社DMM.com (五十音順) |
参加費用 |
BICSI会員 ¥ 5,000(早期申込 ¥ 3,000) 一般のお客様 ¥ 10,000 ただし、スポンサ招待により無料 |
参加申込期間 | 後日ご案内します。 |
お問合わせ先 | BICSI日本支部事務局:conference@bicsi.jp |
講演のご案内
講演テーマ、講師等は、余儀なく変更する場合があります。
講演に参加いただくには、カンファレンスへの参加登録が必要です。
(※)印は英語での講演となります。
日本語同時通訳レシーバーを貸出いたします。
Day 1 2025年11月18日(火)
時間 | 内容 |
---|---|
13:15 - 13:55 |
![]() ![]() 生成AIインフラを構築におけるケーブリングの重要性 【スピーカー】
・井上 喬視 (Takashi Inoue) 【概要】
生成AIインフラ構築の現場で、何千本もの配線作業を通じて見えてきた課題があります。ケーブリングは運用性や障害対応に大きく関わるにもかかわらず、設計段階で十分に考慮されていないことが多く、知見共有も不足しています。 |
14:00 - 14:40 |
![]() 人工知能がデータセンター間接続技術に与える影響:革新、課題、そして今後の展望 【スピーカー】
バーナード・リー (Ir. Dr. Bernard HL Lee), PhD, RCDD, Ceng 【概要】 AIの進化により、データセンター間接続(DCI)技術は大きく変革しています。QSFP-DDやOSFPなどの高密度トランシーバーやSN/SN-MTなどのVSFFコネクタの登場により、AI処理に必要な大容量・低遅延通信が実現。さらに、光スイッチの自動化やCo-Packaged Optics(CPO)による省電力化も進行中です。一方で、電力消費や環境負荷の増大が課題となっており、持続可能性を重視した技術革新が求められています。 |
14:45 - 15:25 |
![]() AIネットワーク:超低遅延ネットワークの新たな課題に対応する実装上のポイント 【スピーカー】
ジョナサン・ジュー (Jonathan Jew) 【概要】 本講演では、主要GPUメーカー3社のリファレンスアーキテクチャを基に、超低遅延AI・スーパーコンピュータネットワークの設計と実装を解説します。サーバー構成やケーブリング、RDMA、Closネットワークなどの要点を整理し、GPU・ストレージ・管理ネットワークの設計要件と用語も紹介します。 |
15:45 - 16:25 |
![]() デジタルトランスフォーメーション:製薬製造分野のICT設計 【スピーカー】
ボブ・カメリーノ (Bob Camerino), RCDD, DCDC, CT 【概要】 DXは業務効率や品質を高める一方で、セキュリティリスクも拡大させています。本講演では、産業用制御システム(ICS)ネットワークを企業ネットワークやインターネットから物理的に分離するための枠組みについて解説します。 |
16:30 - 17:10 |
![]() 光ファイバによるインフラセンシング 【スピーカー】
今井 道男 (Michio Imai) 【概要】 光ファイバ内で生じる散乱光を用いた分布型光ファイバ計測技術は、光ファイバそのものがセンサとして機能するため、ひずみ・温度・振動の変化を光ファイバ全長に沿って漏れなくとらえられる。小型軽量、高耐久、長距離伝送などの光ファイバの特長を活かし、橋梁やトンネルなどの大型インフラ構造物のセンシング手段として期待されている。特に、昨今の計測技術の進展により、その展開が加速している。施工管理から維持管理まで、光ファイバセンサのインフラ構造物への適用について紹介する。 |
17:15 - 17:55 |
![]() テクノロジーを活用したワークフローによる、フィールドテストの効率化の実現 【スピーカー】
アルヴィン C パテル (Arvind C Patel) 【概要】 近年のネットワーキングおよびクラウドコンピューティングの革新により、フィールドテストのワークフローを改善し、テストのサイクル時間を短縮する次世代のテスト機器が登場しています。 本プレゼンテーションでは、テスト機器の所有コストを削減し、組織内および組織間でのテストデータへのスムーズなアクセスを可能にするワークフローとテスト手法の概要をご紹介いたします。 |
Day 2 2025年11月19日(水)
時間 | 内容 |
---|---|
9:30 - 10:10 |
![]() 次世代AIデータセンター設計における重要課題 【スピーカー】
モントリ・ウィブーンラット准教授(博士)(Assoc.Prof.Dr.Montri Wiboonrat) 【概要】 生成AIを含む急速なAI進化は、データセンターに前例のない負荷をもたらしています。本講演では、NVIDIA GPUなどの特殊アクセラレータ、高帯域ネットワーク、複雑な冷却・電力システムを前提とした次世代AIデータセンター設計の重要課題を解説します。電力・熱の拡張性、エネルギー効率、PUE/WUEなど環境指標、半導体供給制約、分散AIワークロードのネットワーク設計、持続可能性と性能の両立を含む設計フレームワークを紹介します。 |
10:15 - 10:55 |
![]() シングルペアイーサネットおよび4ペア延長リーチ配線のフィールドテスト 【スピーカー】
アルヴィン C パテル (Arvind C Patel) 【概要】
シングルペアイーサネット(SPE)および4ペア延長リーチ配線は、メタル(銅)線ネットワークの到達距離を従来の100メートルを超えて拡張する技術です。 SPEは最大1,000メートルまでの距離で電力供給とネットワーク接続の両方を可能にします。 |
11:00 - 11:40 |
![]() 高速かつ大規模なインフラ構築:AIクラスターからAIファクトリーまでの接続戦略 【スピーカー】
マティアス・ペルフォ (Matias Peluffo) 【概要】 AIクラスターからAIファクトリーに至る接続インフラ構築には、短納期、高密度光ファイバー、限られた配線経路、電力・冷却・移行計画など多くの課題があります。本講演では、実際の導入事例を基に、生成AIネットワークを支える設計・展開の実践的戦略を紹介します。 |
13:10 - 13:50 |
![]() AIワークロード対応、高密度データセンターの液体冷却技術 【スピーカー】
Dr.ギャリーズ・チョン (Dr. Garies Chong) Hon. D.Eng., RCDD®, DCDC®, RTPM®, OSP™, CT, DCP®, DCS® 【概要】 高密度・高消費電力のAIワークロードに対応する現代データセンターでは、従来の空冷方式は限界に達しています。本講演では、液体冷却技術がエネルギー効率や信頼性を高め、次世代データセンターの性能・拡張性・持続可能性を支える重要技術であることを解説します。 |
13:55 - 14:35 |
![]() 高性能コンピューティングに対応した持続可能な物理インフラ 【スピーカー】
マイケル・ジャン (Michael Zhang) 【概要】 高性能コンピューティング向けに持続可能な物理インフラを構築するには、効率性、信頼性、環境配慮を考慮した計画・設計・実装が重要です。本講演では、キャビネットの熱管理、電力分配、環境監視・セキュリティを通じ、AI・HPCの性能、拡張性、持続可能性に直結するキャビネットエコシステムの役割を解説します。 |
14:40 - 15:20 |
![]() AIデータセンターにおける高密度ネットワークのテスト動向 【スピーカー】
ジャン=バティスト・ルタン (Jean-Baptiste Letang) 【概要】 AIがデータセンターの構築と拡張方法を変革する中、プラント内のファイバーネットワークは、より高速で高密度な接続、そして迅速な拡張性に対応するために適応していく必要があります。本セッションでは、これらの要求を満たすためにファイバーテスト戦略がどのように進化していくべきかを考察します。Tier 1認証の主要なアップデート、新興のVery Small Form Factor(VSFF)コネクタのテスト手法、そしてAIドリブンの高密度ネットワークに対応するためのテストインフラのベストプラクティスについて解説します。 |
15:40 - 16:20 |
![]() 電力制約時代のデータセンター運用:エネルギー浪費を防ぐリアルタイム・ホワイトスペース可視化の重要性 【スピーカー】
ロバート・リンズデル (Robert Linsdell) 【概要】 AIや液冷システムの導入により、データセンター運用は電力・冷却・キャパシティ管理においてさらに複雑な課題を抱えています。電力・冷却・容量のリアルタイム可視化による、高密度負荷管理とサステナビリティ向上の両立方法を解説し、世界の先進企業がAIと機械学習を活用し、性能向上と冷却エネルギー削減を実現している具体的事例を紹介します。 |
16:25 - 17:05 |
![]() AIネットワークファブリックデザイン 【スピーカー】
土屋 師子生 (Shishio Tsuchiya) 【概要】 多くの産業でAIが活用される中、大規模言語モデル(LLM)ではGPUやアクセラレータを分散配置し、膨大なパラメータ計算を行います。本講演では、AIクラスタのネットワークにおける高速接続、ECN/PFC対応、動的ロードバランスなど技術的検討事項や、さまざまな規模のクラスタ設計例、実運用ユースケースを紹介します。 |
17:10 - 17:50 |
![]() LANケーブルのJECTEC認証制度について 【スピーカー】
中村 雄一郎 (Yuichiro Nakamura) 【概要】 通信トラフィック増加やWi-Fi高速化に伴い、10Gbps対応のCat.6ALANケーブル需要が拡大しています。本講演では、JEITAと第三者機関JECTECが提携し、JIS X 5150-1:2021準拠製品の適合性を評価・公表する性能試験制度の取組みについて紹介します。 |