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過去図面はあるのに、見積に活用できていない製造業の実態

製造業では、これまでに製作してきた図面や技術情報が数多く蓄積されています。しかし実際の見積業務では、「過去に似た図面はあるが、どの案件でいくらで見積したのか分からない」という状況が少なくありません。

図面や関連資料を探すために、複数のフォルダや過去案件、担当者への確認などを行う必要があり、見積作成の初動に時間がかかってしまうケースも多く見られます。その結果、せっかく蓄積された設計資産や図面データが、見積業務に十分活用されていないという課題が発生しています。

見積回答の遅れが、商談機会の損失につながることも

見積作成に時間がかかると、営業部門は顧客に対して迅速な提案ができなくなります。特に短納期案件や競合比較が行われる案件では、見積回答のスピードが受注可否を左右することも少なくありません。

また、設計・技術検討の初動が遅れることで、案件対応スピードや納期にも影響を及ぼす可能性があります。こうした状況が続くと、知らないうちに商談機会を逃してしまうなど、企業の競争力にも影響を与える可能性があります。

AI類似図面検索で、設計・見積スピードを改善

本セミナーでは、AI画像認識技術を活用した類似図面検索の仕組みと、製造業における具体的な活用方法について解説します。図面資産を有効活用し、設計・見積業務の効率化を実現するためのヒントをご紹介します。

その解決策の一つとして注目されているのが、AIを活用した類似図面検索です。

AIが図面データを解析し、形状や特徴が似ている図面を自動的に検索できるため、過去に製作した類似案件を短時間で見つけることが可能になります。これにより、過去図面や関連情報を参照しながら見積を作成でき、設計・見積業務のスピード向上につながります。

プログラム

10:45～11:00　受付

11:00～11:05　オープニング（マジセミ）

11:05～11:45　似た図面はあるが、いくらで見積したか分からない…〜製造業の見積回答が遅れる理由とAI類似図面検索による解決策〜

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社高志インテック（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

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生成AIの利用拡大に伴う、現場と管理部門との「埋まらないギャップ」

生成AIの業務利用は広がり、ChatGPTやGemini、Claudeなど用途や品質に応じて複数のAIを使い分けたいニーズも当たり前になってきました。 一方で、社内の機密データと連携して“業務の中核”に組み込もうとするほど、運用や統制の設計が重要になり、現場の期待と管理の現実に大きなギャップが生まれています。

過度な制限が招く「シャドーAI」と機密情報漏えいの深刻なリスク

社内データを入力して活用できる生成AIのニーズは高まっているものの、安全性への懸念から導入検討にすら踏み切れない、あるいは利用が厳しく制限されたまま停滞しているケースも少なくありません。その結果、現場の業務ニーズとのギャップが埋まらず、必要に迫られた担当者が個人契約や無断利用に流れ、会社の管理外で使われるAI━━いわゆる「シャドーAI」が増加しやすくなります。

「原則禁止」からの脱却、複数AI一括統制と安全なデータ活用の両立

本セミナーでは、ChatGPT・Gemini・Claude・Grokなど主要な生成AIを1つのサービスで一括統制可能な、秘密を守れるAI 「Acompany セキュアチャット」 をご紹介します。

本サービスは、 独自の秘密計算基技術（Confidential Computing） を基盤に構築しており、 機密データを保護した状態で生成AIを活用 できます。 AIによる自動マスキング で機密情報を無害化して外部AIに送るルートと、秘密計算環境内で動作するAIモデルにより機密データを一切外部に出さないルートの2つを用途に応じて使い分けることが可能です。管理者やベンダーすらデータに触れられない構成により、 再学習や情報流出のリスクを構造的に抑止 します。

Acompany セキュアチャット では、これまで制限されていた社内データの安全な生成AI活用を可能にします。 金融・製造・医療 などセキュリティ要件が厳しい領域でも、機密情報を守りながらAI活用を前に進めるための具体的なアプローチと、データ活用の最前線の情報をお届けします。

こんな方におすすめ

• 大企業 で、全社的な生成AIの導入推進、およびセキュリティ・ガバナンス構築を担う方

• AI・DX推進部門 / 情報システム部門 / イノベーションを推進する部門の責任者・マネジメント層の方

• 機密データや顧客情報を取り扱う部署で、生成AIの活用に慎重になっている方

• 金融・製造・医療など、より厳格なセキュリティ要件のもとで機密情報を取り扱う業界の方

プログラム

12:45～13:00　受付

13:00～13:05　オープニング（マジセミ）

13:05～13:45　企業で急増する「シャドーAI」をどう管理するか 〜複数AIを安全に一括統制する新手法　秘密を守れるAI「Acompany セキュアチャット」～

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社Acompany（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

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生成AI導入が進み、部分的な効率化が見え始めた

生成AIを試験導入し、議事録作成や文章起案、提案書のたたき台作りなど「局所的に楽になった」実感を持つ企業が増えています。一方で、その効果は特定の部署・個人に偏りやすく、業務全体の流れや成果指標まで結びつかないまま“部分最適の効率化”で止まりがちです。結果として、AI活用が業務の全社横断的な効率化にならず、現場の温度差だけが広がってしまいます。

IT利用が主ではない現場では、AI活用が“自分ごと”にならない

生成AIを導入しても、現場の業務が中心の業種（飲食業／福祉業／美容業など）では、日々の優先順位が「目の前のお客様対応」「現場の段取り」「急な欠員対応」に寄りやすく、ITツールは“使えたら便利”でも“なくては困る”にはなりにくいのが実情です。そのためAIも「結局、使うのは一部の人だけ」「作業の部分的な手助け」と受け止められやすく、学び方や使い所が共有されないまま広がりが止まります。結果として、部分的な効率化は起きても、全社でいろいろな業務に同じ水準で使える状態（標準化）に至らず、成果が積み上がりません。

営業・事務・販促別に使い方を学んで、業務起点の活用を全社定着へ

本セミナーでは、 AI教育サービス AICA（AIコンテンツ見放題） をご紹介します。AICAは、営業・事務・販促など現場の業務別に「この業務なら、こう使う」を学べる動画e-learningです。 日本最速のAI学習カリキュラム として、短尺動画で“使い方の標準”が学べて、全社の“AIを活用した業務の流れ”を揃えます。料金は全社で月5万円から始められます。セミナー内では、業務別に「どんな視点で考えると本当の業務効率化ができるか」を事例で紹介し、現場が納得しやすい導入の順番と社内展開の進め方を整理します。必要に応じて、CAIO（チーフAIオフィサー）的な立ち位置で、部門横断での対象業務の選定や活用の型づくり、運用ルール整備までサポートするプランも用意しています。

こんな方におすすめ

• 生成AIを入れたものの、IT利用が主ではない現場（飲食業／福祉業／美容業など）に広がらず困っている方

• 提案資料作成や文章作成の負荷を下げ、商談・顧客対応にもAI活用を考えたい営業の方

• 文書作成・文書管理などの定型業務を効率化して仕事の進め方自体を見直したい事務の方

• 市場分析や販促施策の下準備をAIで加速し、アウトプットの質を上げたいマーケティングの方

• 職種間のばらつきをなくし、AI活用を“全社の標準形”として定着させたい管理職の方

登壇者

株式会社ディアレスト・パートナー　 代表取締役　日比 慶一

プログラム

10:45～11:00　受付

11:00～11:05　オープニング（マジセミ）

11:05～11:45　生成AIを入れたのに、現場の仕事が楽にならないのはなぜか？～ 営業・事務・販促など現場の業務に適した使い方で、AI活用を全社定着へ ～

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社ディアレスト・パートナー（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

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個人利用の先行による「リスクの増大」と、導入が進まない「未経験層」の置き去り

生成AIは、身近な便利ツールとして認知され利用が広がっていますが、ビジネスの現場では、導入検討の段階で足踏みをしているケースが少なくありません。 情シス・DX推進部門としては、社内の高い需要に応えるAI導入は急務です。しかし、数あるツールの中から自社に適したものを選定できず導入が停滞している間に、組織の管理が及ばない形で個人利用が先行してしまうケースが見受けられます。一方で、汎用的なAIツールを導入しても、活用方法が属人化し、不慣れな層の脱落や教育負担を招きかねません。こうした導入の入り口でのつまずきが、「安全で効果的な使い方」の定着を阻む、大きな障壁となってしまいます。

使い方のバラつきがリスクを生み、教育の壁が導入しただけの未活用状態を招く

生成AIの活用が個々の判断に任されている状態では、同じ業務でも指示の出し方や入力内容が人によって異なり、生成AIの回答品質が揃わないだけでなく、意図せず機密情報を入力してしまったり、うっかり機微情報を入力したりといった多方面のリスクも生まれます。もし、汎用的なAIツールをそのまま導入したとしても、こうした「使いこなし」の難しさを推進側がプロンプト教育で補おうとすれば、教育コストや問い合わせ対応が膨らむばかりです。日々の業務に追われ、新しいツールの習得に時間を割けない多忙な現場にとってはその教育自体が負担となり、脱落しやすく、利用開始や定着が進まないという悪循環に陥りがちです。結果として活用が広がらないことで利用状況の把握や改善サイクルが回らず、全社展開の判断材料も揃わないまま、取り組みが停滞してしまいます。

スマートテンプレートで実現する、安心安全で現場に使われるAI

本セミナーでは、個人利用のリスクや教育コストの壁を突破し、ITリテラシーを問わず誰もが「使えるAI」を組織に定着させる解決策として、対話型AI「KWAアドバイザー」を事例とともに解説します。「KWAアドバイザー」が備えるスマートテンプレートは、プロンプトの知識が不要なため、個人のスキルに依存しない利用促進が可能です。 セキュリティを担保した上で、ITリテラシーを問わず誰もが直感的に使いこなせる環境を構築し、教育や問い合わせ対応の負荷を抑えながら、多忙な現場でも活用が浸透していくための具体策をお持ち帰りいただけます。

プログラム

10:45～11:00　受付

11:00～11:05　オープニング（マジセミ）

11:05～11:45　【情シス・DX推進向け】リテラシー差が生成AI利用開始・定着を阻む 　～業務別テンプレートで教育に頼らない・脱落しない利用定着を進める～

11:45～12:00　質疑応答

主催

情報技術開発株式会社（プライバシーポリシー） 2026年4月1日より、情報技術開発株式会社はTDI株式会社に社名変更いたしました。

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認ください。

本セミナーの講演部分は、事前に収録した録画を配信します。

質疑応答タイムはライブ配信にて、皆様からのご質問をお待ちしております。

人手不足が止める“知見継承”の危機

多くの企業で人手不足が現実味を増す中、組織の成長を支えてきたベテランの判断基準や暗黙知が、異動・退職とともに失われるリスクも高まっています。業務効率化や部分最適のデジタル化だけでは限界があり、いま問われているのは「個々が持つ知見を企業の武器に変え、発展的に伸ばしていく」ための仕組みです。属人化を放置すれば、現場は回りにくくなり、改善が止まり、成長の好循環そのものが途切れてしまいます。

生成AIでは回らない、知の属人化と分断

属人化をなくすために、マニュアル整備や社内研修に取り組む企業も少なくありませんが、更新が追いつかないなどの理由で、結局「わかる人に聞く」構造から抜け出せないのが実情です。また、生成AIを利用し始めても、検索や文章・資料生成に留まると“単発の効率化”にはなっても、業務プロセスの中で知見が蓄積・再利用され、組織能力として高度化していく状態にはつながりにくいという壁があります。結果として、知が分散ししたまま労働力不足の影響を受け、成長にブレーキをかける状況に陥ります。

AIエージェントで共創サイクルを創る

本セミナーでは、AIを単なる自動化ツールとしてではなく「従業員とともに進化し、自走する組織を創るパートナー」として捉え直し、なぜ今“自律的に動くAIエージェント”が必要なのかを経営・組織課題の文脈から整理します。 AIエージェントが業務の中で知見を取り込み、判断・実行を支援し、成果と学びが組織へ循環する“共創サイクル”をどう設計すべきか、これからの事業成長を考えるヒントをお持ち帰りいただけます。 また、セミナー内では、エクサが提供するAIエージェント「ai with」と検証プログラムもご紹介します。エクサは金融業界の豊富なシステム実績をバックグラウンドに安心・安全なAIエージェント環境の構築をサポートしています。全社展開に不可欠なガバナンスを重視される方にもおすすめな内容となっています。

プログラム

14:45～15:00　受付

15:00～15:05　オープニング（マジセミ）

15:05～15:45　労働力不足を打破する「AIエージェント」による知見の継承　〜社内に眠るベテランの知見を組織の武器に変え、成長の好循環を創り出す方法〜

15:45～16:00　質疑応答

※質疑応答タイムはライブ配信にて行います。

主催

株式会社エクサ（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

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AI時代の計算基盤構想から実装へ ― 日本のデータセンターの課題と国内GPU基盤 ―

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の活用が本格化する一方で、「GPUやAI計算基盤がボトルネックになっている」「海外クラウドの利用に不安がある」といった声が、多くの企業から聞かれるようになっています。 本セミナーでは、まずソフトバンクが描く次世代社会インフラ構想を通じて、AI社会の進展により求められる計算基盤・データセンターの在り方を解説します。

続いて、AI開発の具体的な選択肢として、AIデータセンター GPUサーバーをご紹介します。NVIDIA DGXを用いた高性能GPU環境を、最短7日から利用できる柔軟な提供形態をご紹介します。 AI開発を検討する企画・技術部門の方が、次の検討ステップに進むための判断材料を持ち帰っていただける内容です。

AIデータセンター GPUサーバーの特長・費用・実践ユースケースを解説

第2部では、AIデータセンター GPUサーバーのサービス具体像を分かりやすく解説します。 AI開発において「どのようなGPU環境を、どんな構成をどの程度のコストで使えるのか分からない」といった課題をお持ちの方も多いのではないでしょうか。本パートでは、NVIDIA DGX A100／H100を用いたAIデータセンターGPUサーバーについて、構成・特長・利用形態・費用感までを整理してご紹介します。

さらに、実際の利用イメージを持っていただくために、簡単な画像分類モデルの構築を例としたユースケースを解説します。GPU環境へのログインから、学習ジョブの実行、モデル精度評価までの流れを通じて、「AI開発がどのように進むのか」を具体的にイメージしていただけます。 PoCや検証用途でまず試したい方から、本格的なAIモデル開発・LLM学習を検討されている方まで、GPU活用の現実的な選択肢を理解できる内容です。AI開発環境の検討・見直しを進める上で、実践的なヒントを得たい方はぜひご視聴ください。

登壇者

ソフトバンク株式会社 クラウド・AIサービス第1統括部 統括部長 鈴木 邦佳

ソフトバンク株式会社 次世代技術開発本部 技術戦略統括部 ｲﾝﾌﾗ戦略部 安田 崇政

プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:25　AI時代の計算基盤構想から実装へ ― 日本のデータセンターの課題と国内GPU基盤 ―

14:25～14:50　AIデータセンター GPUサーバーの特長・費用・実践ユースケースを解説

14:50～15:00　質疑応答

主催

ソフトバンク株式会社（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

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多拠点設備の遠隔監視が前提となり、少人数の情シスに負荷が集中

製造業や流通、小売など多拠点に設備を抱える企業では、現場装置の監視や障害対応が日常的な業務となり、少人数の情シスに負荷が集中しがちです。異常検知のメールが夜間・休日を問わず飛び込み、そのたびに担当者がログを確認し、必要に応じて現地へ駆け付ける運用が続いているケースも少なくありません。こうした「アラート対応ありき」の働き方が常態化すると、本来取り組むべき改善や標準化の時間が奪われ、結果として障害の再発や属人化の温床にもなってしまいます。

メールアラート対応と障害切り分けに追われ、情シス業務がひっ迫している

実際の現場では、設備メーカーや拠点ごとに異なる監視方式や回線を使っていることが多く、異常メールの送り先や内容もバラバラです。そのため、障害の第一報から「どの設備で何が起きているのか」を把握するまでに時間がかかり、切り分けと関係各所への連絡だけで工数がかさんでしまいます。また、現地に行かなければ電源リセットや簡易操作ができない構成のままでは、軽微なトラブルでも毎回駆け付け対応が発生し、担当者の移動時間と残業時間を押し上げる要因となります。 結果として、監視強化のはずが、情シスの「呼び出し回数」を増やしてしまっているケースも見受けられます。

MOS‑Bと遠隔監視装置でメール通知と遠隔操作を組み合わせ、駆け付けと対応工数を削減

本セミナーでは、MOS‑Bによる回線サービスと、ハネロンが提供する遠隔監視装置を組み合わせ、多拠点設備の状態監視・メール通知・遠隔操作を現実的な構成で実現するアプローチをご紹介します。設備側に小型の遠隔監視装置を設置し、異常時にはあらかじめ設定したメールアドレスへ自動通知するとともに、外部からの遠隔操作も含めた対応方法について解説します。これにより、「本当に現地へ行くべきケース」と、遠隔での状況確認や操作で影響を抑えられる可能性があるケースを切り分け、駆け付け回数と対応工数の削減を図る具体的なステップを、実際の導入事例を交えながらお伝えします。

プログラム

14:45～15:00　受付

15:00～15:05　オープニング（マジセミ）

15:05～15:45　多拠点設備の異常対応で毎回現地へ駆け付け…少人数情シスでは“アラート対応”が回らない～遠隔監視装置＋回線を一括導入し、メール通知と遠隔操作で現地訪問を削減～

15:45～16:00　質疑応答

主催

株式会社ハネロン （プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

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会議・報告・トラブル対応など、記録を必要とする日常

ビジネスの現場では、常に「記録」を求められます。重要な意思決定が行われる会議、現場での詳細な業務報告、クレームやトラブル対応など、私たちは日々、実務の傍ら多くの情報を処理しながら、それらを正確に残すタスクも抱えています。 しかし、記録の対象は音声だけではなく、会議資料や画面共有の内容、現場写真、チャットのやりとり、関係者のメモなど多岐にわたります。結果として、記録作業は「後で誰かが見て分かる形」に整えるほど重くなり、スピードが求められるほど“残すべき情報”が抜け落ちやすく、記録の負担と業務の負担が同時に膨らんでいきます。

記録データが散在し、ナレッジとして蓄積しにくい

録音や文字起こしを導入しても、音声・要約・資料・画像が別々に保管されていると、必要なときに「探せない」「経緯がつながらない」状態になりがちです。会議の決定事項は議事録にあっても根拠となる資料を示せない、現場での報告電話は録音されていてもリアルな状況を残す写真は別保存、といった分断が起きると、結局は当事者の記憶と説明に頼ることになり、記録が“使える資産”ではなく“ログ”として積み上がってしまいます。

音声×画像×テキストを統合し使える情報に

本セミナーでは、AIボイスレコーダーを「音声×議事録作成」で終わらせず、現場の関連情報を統合しナレッジ化できる「Plaud Note」をご紹介します。オンライン/オフライン双方のシーンで記録したデータを、どのように活用できるか、マルチモーダル機能で伝わる・使える情報に拡張できるか、ユースケースや操作イメージなども交えて詳しく解説します。 「Plaud Note」で集めて統合したデータは、精度の高いAIが文脈を理解し、要約・構造化まで担うことで、記録業務の負荷軽減や業務品質向上など多岐に役立てることができます。

プログラム

10:45～11:00　受付

11:00～11:05　オープニング（マジセミ）

11:05～11:45　【AIボイスレコーダー】録音情報だけでナレッジ化できますか？ 　～「音声×画像×テキスト」マルチモーダルAIでデータ統合―伝わる・使える記録を自動化～

11:45～12:00　質疑応答

主催・共催

兼松コミュニケーションズ株式会社（プライバシーポリシー）

PLAUD株式会社（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

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高度化・巧妙化する工場のサイバー攻撃

近年、工場や製造現場を狙ったサイバー攻撃は高度化・巧妙化の一途をたどっています。 生産設備の停止や品質トラブル、さらにはサプライチェーン全体への影響など、OT領域のセキュリティ事故は事業継続に直結するリスクとなっています。

また、完成車メーカーや大手取引先から、工場を含むサプライチェーン全体に対してOTセキュリティ対応を求める通達や要請が出されるケースも増えています。

対応するべき項目が多く、何を優先してやればいいのか

しかしながら、工場OT環境は設備やネットワーク構成が現場ごとに大きく異なり、IT領域のように一律の対策をそのまま適用することが難しいのが実情です。

そのため、いざ取り組もうとすると、ネットワーク分離や資産の可視化、アクセス制御、ログ監視、インシデント対応体制の整備に加え、更新やパッチ適用が難しい古いシステムに対する脆弱性の管理など、対応すべき項目が多岐にわたり、どこから手を付けるべきか分からないという声も多く聞かれます。

例えば、 ・「ガイドラインは読んだが自社にどう当てはめればいいのか分からない」 ・「とりあえず対策製品を入れたものの、全体像が整理できていない」 ・「IT部門と現場の認識が噛み合わず、議論が進まない」

といった“あるある”に心当たりはないでしょうか。

JAMA / JAPIAサイバーセキュリティガイドラインが工場領域まで拡大

自動車産業全体でサイバーセキュリティ対応が求められる中、JAMA（日本自動車工業会）とJAPIA（日本自動車部品工業会）は、業界共通の基準として自動車産業サイバーセキュリティガイドラインおよびチェックシートを策定・公開しています。

さらに、工場・製造現場におけるOT環境特有のリスクに対応するため、工場領域版のガイドラインおよびチェックシート（ドラフト版）が2025年10月17日に追加公開され、製造現場における具体的なセキュリティ対策を示しています。

JAMA / JAPIAガイドラインを前提に考える、現実的な「優先順位付け」

本セミナーでは、JAMA / JAPIA が公開している、工場領域まで対象が広がったサイバーセキュリティガイドラインおよびチェックシートを前提に、工場OTセキュリティにおいて 多岐にわたるチェック項目の中から、どこまで対応すべきかを判断するための「優先順位付け」 の考え方を整理します。

また、ITとOTの双方に精通した岡谷システムが提供するIT/OT統合支援サービスと、TXOne Networksが提供する資産情報の収集・可視化からエンドポイント保護、ネットワーク防御まで対応するOT特化型セキュリティソリューションを活用し、ガイドラインに沿った具体的な実装イメージをご紹介します。

こんな方におすすめ

・工場OTセキュリティにこれから着手する必要がある方 ・自工会・部工会ガイドラインをどう実装すべきか悩んでいる方 ・すでに対策を進めているが、全体像や優先順位に不安がある方 ・IT部門・製造現場の双方の視点でセキュリティを整理したい方

プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:50　【JAMA / JAPIA加盟企業向け】工場サイバーセキュリティ、チェック項目はどこまでやるべきか？

14:50～15:00　質疑応答

主催・共催

岡谷エレクトロニクス株式会社（プライバシーポリシー）

TXOne Networks Japan 合同会社（プライバシーポリシー）

岡谷システム株式会社（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。