共有された産業の遺産と、デジタル領域における焦燥感 SusHi Tech Tokyo 2026における「From Pilot to Production: What Japan Can Learn from Germany in Scaling AI for Industrial Impact（実証実験から本格導入へ──産業インパクト創出に向けたAIスケーリングにおいて、日本がドイツから学ぶべきこと）」と題されたパネルディスカッションは、両国が直面する極めて重要な課題に焦点を当てた。 世界トップクラスのエンジニアリング力を持つドイツと、ものづくり（製造業）の卓越性で知られる日本は、非常に多くの構造的類似性を備えている。しかし、高度なハードウェア産業を有する一方で、両国ともに急進するソフトウェア主導の人工知能（AI）シフトへの適応に苦戦しているのが現状である。 Mabel FU氏（Start2 Group Japan、モデレーター）が進行役を務め、川久保 カロリーナ氏（NRW.Global Business Japan 代表取締役社長）、ステファン

SusHi Tech Tokyoの舞台にて、「第2回全国ネットワークカンファレンス（NINEJP in SusHi Tech Tokyo 2026）」が開催され、日本全国の大学や研究機関から選抜された9組の研究者・大学発スタートアップが登壇した。NINEJPは、研究者へのグローバルブランディング、投資家向けデータベースの構築、そして起業・事業化支援を行う全国プラットフォームである。今回のピッチイベントでは、リアルタイムの家畜飼料分析から希少がんの画像診断AIに至るまで、極めて高い社会実装可能性を持つイノベーションが競い合った。ベンチャーキャピタリストやインキュベーション専門家からなる国際的な審査員団による厳正な審査の結果、10万超のビッグデータを必要とせず、わずか100症例未満での学習を可能にする東京科学大学（旧東京工業大学・東京医科歯科大学）の「スモールデータAI」が最優秀賞（グランドプライズ）に輝いた。 出典：東京科学大学HP イベント概要および審査基準 司会進行: 奈倉 賢 氏（FoundersNation） ピッチ形式: プレゼンテーショ

At the prestigious SusHi Tech Tokyo arena, the 2nd National Network Conference (NINEJP in SusHi Tech Tokyo 2026) successfully gathered nine researchers and university-spun innovation teams. Supported by a nation-wide platform designed to provide global branding, database integration for venture capital, and commercialization support, these visionaries pitched deep-tech solutions ranging from real-time agricultural spectroscopy to medical imaging for rare cancers. Evaluated by