- 展示会は、AXの情報を一度に比べられる場所
- 2026年11月～2027年4月の主な展示会
- 目的別の選び方
- 来場者の顔ぶれ：大企業と中小企業、担当者と決裁者が同じ会場に来る
- 出展社の傾向：「AI」を掲げる出展社が4社に3社
- 行く前に準備する3つのこと
- 1. AIで変えたい業務を1～2つに絞る
- 2. その業務のデータがどこにあるかを確かめる
- 3. 出展社に聞く質問を決めておく
- 会場での回り方と、持ち帰った後にやること
- よくある質問
- Q. 展示会への来場は無料ですか？
- Q. 1日でどのくらいのブースを回れますか？
- Q. AI・人工知能EXPOとJapan DX & AX Weekは、どう違いますか？
- Q. 製造業向けの展示会はどれを選べばよいですか？
- Q. 展示会に行く前に、社内で決めておくべきことはありますか？
- まとめ
- クウゼンのAX支援｜社内の知識をデータにし、AIが業務を回せる状態をつくります
- 目指す姿：AI導入フェーズから、AI駆動フェーズへ
- 進め方：AI-SECIの4つの工程で、知識をデータにして回す
- 出典
展示会は、AXの情報を一度に比べられる場所
AIツールやAX支援のサービスは数が多く、Webで調べるだけでは違いが分かりにくくなっています。展示会では、1日で数十社のデモを見て、担当者に直接質問できます。
RX Japanが公表したNexTech Week 2025秋（AI・人工知能EXPOなどの合同展）の結果では、来場者の職種で最も多いのは「経営者・経営企画・DX関連部門」の25%でした。
ただし、何を探すかを決めずに行くと、デモを見て資料を持ち帰るだけで終わります。
この記事では、2026年11月から2027年4月に開かれる主な展示会を一覧にし、目的別の選び方と、行く前に準備しておくことを整理します。
2026年11月～2027年4月の主な展示会
並びは会期順です。出展社数と来場者数は、主催者が公表している予定の数字や前回の実績です。
会期 | 展示会 | 会場 | 特徴 |
|---|---|---|---|
2026年11月11日～13日 | AI・人工知能EXPO【秋】（NexTech Week） | 幕張メッセ | AI専門の展示会。生成AI、AIエージェント、AI開発の技術が中心 |
2026年11月18日～20日 | Japan DX & AX Week 大阪 | インテックス大阪 | 業務部門向けのAI・DX。出展170社・来場16,000人を予定（同時開催展を含む） |
2026年12月2日～4日 | ものづくりワールド 福岡 | マリンメッセ福岡 | 製造業向けの総合展。九州の製造業が主な対象 |
2027年1月7日～8日 | AI・人工知能EXPO NEO（第2回） | 東京国際フォーラム | AI・人工知能EXPOの冬の開催。2日間 |
2027年2月17日～19日 | スーパーマーケット・トレードショー2027 | 幕張メッセ（全館） | 食品とスーパーマーケット向けソリューションの展示会 |
2027年3月2日～5日 | リテールテックJAPAN 2027 | 東京ビッグサイト | 流通・小売業向けのIT。2026年は来場73,659人 |
2027年3月10日～12日 | 製造現場DX展（第2回） | 幕張メッセ（予定） | 製造現場のフィジカルAI、生産・品質管理、受発注などのシステム |
2027年3月17日～19日 | 製造業DX展＋（第1回） | 東京ビッグサイト | 製造業のDX・IT担当者向け。生成AI活用、AIエージェント、MES・現場データ活用など |
2027年4月7日～9日 | Japan DX & AX Week 春 | 東京ビッグサイト | 業務部門向けのAI・DXの最大規模。出展1,200社・来場60,000人を予定（同時開催展を含む） |
2027年4月7日～9日 | ものづくりワールド 名古屋 | ポートメッセなごや | 製造業向け。製造業DX展、製造業×フィジカルAI展（新規）を含む。出展620社・来場30,000人を予定 |
2027年4月21日～23日 | AI・人工知能EXPO【春】（NexTech Week） | 東京ビッグサイト | AI専門の展示会の春の開催。NexTech Week 2026春は来場33,612人 |
このほか、Japan DX & AX Week 秋の会期は2026年10月21日～23日（幕張メッセ）で、この記事の対象期間より前です。次の東京での開催は2027年4月の春展です。
会期や会場は変わることがあるので、来場前に各展示会の公式サイトで確認してください。
目的別の選び方
展示会は、出展しているものの範囲で大きく4つに分けられます。
探しているものに合わせて選びます。
探しているもの | 向いている展示会 | 理由 |
|---|---|---|
生成AIやAIエージェントの技術、AI開発のパートナー | AI・人工知能EXPO（秋・NEO・春） | AI専門の展示会で、技術や開発の会社が多い。半年の間に3回開かれる |
経理、人事、営業など、業務部門のAI活用や自動化 | Japan DX & AX Week（大阪・春） | AI・業務自動化、社内業務DX、AI時代の経営変革、現場DX、BtoB EC・受発注DXの5つの展示会で構成される |
工場や現場、製造業の業務のAI・DX | ものづくりワールド（福岡・名古屋）、製造現場DX展、製造業DX展＋ | 製造業の部門ごとの課題に合わせた出展がそろう |
小売・流通・食品の業務のAI・DX | リテールテックJAPAN、スーパーマーケット・トレードショー | 業界を絞った出展が多い。リテールテックJAPAN 2026は来場者の39.5%が小売・飲食業 |
関西の企業なら大阪展、九州の企業なら福岡展のように、地方の開催を選ぶのも1つの方法です。東京の大型展より出展社は少ないものの、移動の負担が小さく、地域の支援会社と出会える機会もあります。
来場者の顔ぶれ：大企業と中小企業、担当者と決裁者が同じ会場に来る
NexTech Week 2025秋の来場者は20,314人でした（3日間の合計で、複数日の来場は日ごとに数えた値）。主催者が公表した内訳は次のとおりです。
項目 | 主な内訳 |
|---|---|
従業員規模 | 1,001名以上 41.1%、～100名 29.7%、101～300名 12.7%、501～1,000名 9.7%、301～500名 6.8% |
職種 | 経営者・経営企画・DX関連部門 25%、営業・営業企画・営業推進 17.6%、システムエンジニア 11.7%、研究開発 10.9%、新規事業開発 6.4% |
役職 | 社員・職員クラス 37.5%、課長クラス 15.7%、社長・役員クラス 14.7%、係長・主任クラス 14.5%、本部長・部長クラス 12.9% |
出典：RX Japan「NexTech Week 2025【秋】結果報告」
従業員1,001名以上の大企業と100名以下の企業がそれぞれ多く、課長クラス以上の役職者も合わせて4割強います。
出展社の傾向：「AI」を掲げる出展社が4社に3社
Japan DX & AX Week秋2026の出展社検索に掲載された出展社のうち、5つの出展分野のいずれかを登録していた335社を、クウゼンで集計しました。
4社に3社にあたる257社が「AI・業務自動化」を登録しています。
展示会の名前にも変化が出ています。
Japan DX & AX Weekの構成展の1つ「AI時代の経営変革 EXPO」の旧称は「データドリブン経営 EXPO」です。2027年3月に第1回を開く製造業DX展＋は、開催の背景を「DX投資は、PoCに留まらず、本格導入・現場定着を見据えた検討へと広がっています」と説明しています。
出展社の多くがAIを掲げているため、「AI対応」というだけでは違いが分かりません。
展示会では、何をAIに任せられるのか、そのためにどんなデータを用意する必要があるのかまで聞く必要があります。
行く前に準備する3つのこと
展示会で役に立つ情報を集められるかは、行く前の準備で大きく変わります。
「AXプロジェクトの進め方」で紹介した「表出化」の最初の作業を、展示会の前に済ませておきます。
1. AIで変えたい業務を1～2つに絞る
「問い合わせ対応の一次回答」「見積書の作成」のように、業務の名前で決めます。
あわせて、今その業務に何人がどのくらいの時間をかけているかを書き出しておくと、出展社との話が具体的になります。
2. その業務のデータがどこにあるかを確かめる
使っているシステムの名前、Excelや紙で管理している情報、担当者の頭の中にある判断の基準の3つを書き出しておきます。
AIツールを業務に使うには、社内のデータとつなぐ必要があります。データがある場所が分かっていれば、自社で使えるかどうかをその場で判断できます。
3. 出展社に聞く質問を決めておく
デモの見た目だけで比べると、導入後に「自社のデータでは動かない」と分かることがあります。
次の質問を用意しておくと、出展社の違いを比べやすくなります。
確かめること | 質問の例 |
|---|---|
データとのつなぎ方 | 当社の◯◯（システム名）やExcelのデータとは、どうつなぎますか。つなぐ作業は誰がやりますか |
社内の知識の扱い | マニュアルや過去の対応履歴、ベテランの判断の基準は、どうやってAIに渡しますか |
PoCの後 | 試験導入から本番の業務に移るまでに、どんな作業と期間が必要でしたか。他社の例を教えてください |
運用と改善 | 導入後に回答の精度が落ちたとき、誰がどう直しますか。運用の支援はありますか |
安全性 | 入力したデータはAIの学習に使われますか。アクセス権限はどう設定できますか |
費用 | 初期費用、月額費用のほかに、データの整備や連携に費用はかかりますか |
会場での回り方と、持ち帰った後にやること
会場では、事前に決めた業務に関わるブースから回ります。
セミナーは、同じ業界や同じ規模の企業の導入事例を優先すると、自社に当てはめやすくなります。話を聞いたら、その日のうちに、質問ごとの回答を出展社別に1枚の表にまとめておきます。
持ち帰った後は、比較表をもとに、2～3社に絞って自社のデータで試せるかを相談します。
展示会で集めた情報を社内の会議で共有するときは、「どの業務を、どのデータで、どこまでAIに任せるか」の形にまとめると、次の判断につなげやすくなります。
よくある質問
Q. 展示会への来場は無料ですか？
事前に来場登録をすれば無料で入場できる展示会があります。
登録の方法や当日の入場料は展示会ごとに違うので、公式サイトで確認してください。
Q. 1日でどのくらいのブースを回れますか？
展示会の規模やセミナーの数によって変わります。
事前に出展社検索で回るブースを決めておくと、限られた時間で必要な出展社と話せます。
Q. AI・人工知能EXPOとJapan DX & AX Weekは、どう違いますか？
AI・人工知能EXPOはAIの技術や開発に重心があり、Japan DX & AX Weekは経理・人事・営業など業務部門のAI活用や自動化が中心です。
AIをつくる側の情報を探すならAI・人工知能EXPO、使う業務から探すならJapan DX & AX Weekが向いています。
Q. 製造業向けの展示会はどれを選べばよいですか？
工場や設備の現場のAIを探すなら、ものづくりワールドや製造現場DX展が向いています。
営業や生産管理、経営管理などのシステムを含めて探すなら、製造業DX展＋も候補になります。
Q. 展示会に行く前に、社内で決めておくべきことはありますか？
AIで変えたい業務、その業務のデータがある場所、出展社に聞く質問の3つです。
この3つが決まっていれば、展示会で集めた情報をそのまま社内の検討に使えます。
まとめ
2026年11月から2027年4月に、AI・DX・AX関連の主な展示会が11本開かれる
AI技術ならAI・人工知能EXPO、業務部門のAIならJapan DX & AX Week、製造業ならものづくりワールドや製造業DX展＋、小売ならリテールテックJAPAN
来場者は大企業と中小企業の両方が多く、課長クラス以上が4割強（NexTech Week 2025秋）
Japan DX & AX Week秋2026の出展社の4社に3社がAI・業務自動化を登録しており、「AI対応」だけでは違いが分からない
行く前に、変えたい業務、データがある場所、聞く質問の3つを決めておく
クウゼンのAX支援｜社内の知識をデータにし、AIが業務を回せる状態をつくります
クウゼンは、展示会で集めた情報をもとにした「どの業務から始めるか」の整理から、AIが業務を担える状態をつくるまでを支援しています。
目指す姿：AI導入フェーズから、AI駆動フェーズへ
フェーズ | 会社の状態 |
|---|---|
AI導入フェーズ | 今の業務を効率化するために、AIを補助として使っている。AIはまだ中核の業務を担っていない |
AI拡大フェーズ | AIエージェントが業務プロセスに入り、人とAIが業務を分担している |
AI駆動フェーズ | 業務プロセス、組織構造、意思決定、提供価値がAIを前提に設計されている |
進め方：AI-SECIの4つの工程で、知識をデータにして回す
1. 表出化｜業務の知識をデータにする
最初に決めるのは、AIで変える業務と、成果の測り方です。
そのうえで、業務を担当する社員にヒアリングし、手順と判断の基準を書き出します。マニュアルや過去の対応履歴、社内文書と合わせて、AIが読めるデータ、プロンプト、ワークフローの形に整えます。
2. 結合化｜データと業務システムをつなぐ
売上、顧客、問い合わせ、在庫など、部署ごとに分かれたデータをつなぎ、項目の定義と表記をそろえます。
社内文書を検索して答える仕組み（RAG）や、AIと外部のシステムを接続する規格（MCP）で、社内の文書やシステムとAIをつなぎ、AIが社内のデータを参照して答えられるようにします。
3. 内面化｜AIを現場の業務に組み込む
つくったAIエージェントを実際の業務で使い、現場の担当者がレビューして改善します。効果は、表出化で決めた指標で測ります。
4. 共同化｜新しく生まれた知識を組織で共有する
AIを使う中で見つかった新しいやり方や判断の基準を、ワークショップなどで部署を越えて共有します。共有した知識は、次の業務の表出化に持ち込みます。
1つの業務でこのサイクルを回せれば、拡大フェーズに入れます。対象の業務を増やしながらサイクルを続けると、意思決定や組織の設計もAIを前提に組み替えられます。その段階が駆動フェーズです。
「どの業務から始めればいいか分からない」という段階からでも、ご相談ください。
出典
RX Japan「AI・人工知能EXPO」開催概要（秋2026・NEO・春2027） https://www.nextech-week.jp/doc_brc_ai/
RX Japan「NexTech Week 2025【秋】結果報告」 https://www.nextech-week.jp/doc_postshowreport_a/
RX Japan「Japan DX & AX Week」展示会概要 https://www.japan-it.jp/dx/ja-jp/about.html
RX Japan「出展社検索（2026年度 秋展）」（2026年10月14日取得、クウゼン集計） https://www.japan-it.jp/autumn/ja-jp/search/2026a07/directory.html
RX Japan「ものづくりワールド 名古屋」 https://www.manufacturing-world.jp/nagoya/ja-jp.html
RX Japan「製造業DX展＋（プラス）2027」（福岡展の会期も同サイトで確認） https://www.manufacturing-world.jp/plus/ja-jp.html
産経新聞社「第2回 製造現場DX展」出展募集 https://www.sankei.jp/wp-content/uploads/2026/08/【会社サイト】第2回「製造現場DX展」出展募集.pdf
日本経済新聞社「リテールテックJAPAN 2026」結果報告 https://messe.nikkei.co.jp/2026/report_RT2026.pdf
全国スーパーマーケット協会「SMTS2027」ニュースリリース https://www.smts.jp/pdf/smts2027-news-release.pdf
