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「そのデータ、AIに入れていいの？」守り方の指針がなく活用が止まる

生成AI業務活用しようとして、この問いにつまづく人は多いのではないでしょうか。生成AI活用におけるガバナンスやガイドラインをどう策定すべきか、その「指標」すら定められていない企業が大多数です。明確な基準がない中で、意図しない再学習による機密情報の流出や、個人の『うっかりミス』による漏洩リスクを完全に排除することは困難です。この「確実性を担保できない」という不安が障壁となり、生成AIを攻めの活用に使えていない状況になっています。

「生成AIの利便性」と「機密情報の保護」をいかに両立させるか

一部の先進的な企業では、漏洩リスクなどを乗り越え、機密データを生成AIで活用する段階まで進んできています。そういった企業では、要約や検索などの汎用用途から、顧客情報、契約情報、設計図面など“機密データ連携”を行うにあたり、ルールで縛ったり個人のリテラシーだけに任せたりせず、仕組みでクリアにしています。

人的ミスを技術で防ぎ、社内データの可能性を解放する秘密計算AI基盤

本セミナーでは、データも処理も暗号化したまま扱える次世代のAI活用基盤 「Confidential AI Suite」 をご紹介します。「Confidential AI Suite（CAS）」 は、管理者やベンダーすらデータに触れられない環境を秘密計算により構築し、再学習や情報流出のリスクを根本から遮断します。 このCASシリーズに属する 「Acompany セキュアチャット」では、機密データの自動マスキングにより生成AIを活用した「実務の加速」を実現しました。 金融・製造・医療・防衛 などセキュリティ要件が厳しい領域でも「一切の遠慮なくAIを使い倒せる」、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、生成AIの業務活用を検討している方

• 新規事業部門 / DX推進部門 / イノベーションを推進する部門の実務担当者やプレイングマネージャー

• 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・公共など、高度なセキュリティを求められる業界の方

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　【大企業向け】「そのデータ、AIに入れていいの？」の迷いをゼロに～『Acompany セキュアチャット』が変える、現場主導の堅牢な生成AI活用術～

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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ローコードでAIワークフローを組める業務AI自動化の新定番「Dify」

生成AIの業務活用が進む中で、現場の業務内容や判断プロセスを反映したAIアプリやAIワークフローを、自分たちの手で設計・検証したいというニーズが高まっています。 Difyは、ローコードでフローを組み立てながらAIアプリを構築できる基盤として注目されており、専門的な開発スキルがなくても業務に即したAI活用を検討しやすい点が特徴です。簡単なフロー作成から始められるため、業務部門主体での検証や、小さなユースケースの試行が可能になっています。

本番運用への壁―現場主導で使いこなすには？

「AIを使いこなせず、本番運用に至らない」「どの業務をどのようなフローでAIに任せるべきか迷う」など、具体像が描けず試行錯誤に留まるケースは少なくありません。特に本番運用を見据えると、ライセンス選定やエンタープライズ機能、セキュリティ要件など、多くの課題が立ちはだかります。

Difyで検討すべきライセンスの整理とユースケースをご紹介

本セミナーでは、Difyの本番運用を見据えた際に必ず検討が必要となる、ライセンスの考え方やエンタープライズ機能、組織利用におけるセキュリティ要件などの論点を整理し、分かりやすく解説します。また、ライセンスの選定からAzure上での高セキュリティな利用環境の構築、導入後の活用定着までを一貫して支援する「Third AI Dify構築支援ソリューション」についてもご紹介します。

JTPは、これまで130社を超える企業への生成AI導入で培ったカスタマーサクセスのノウハウを活かし、検証に留まらない継続的なAI活用を伴走型でご支援します。実際の導入検討に役立つ情報を中心に、Difyで構築可能なAIアプリやワークフローのユースケースもご紹介し、簡単なフロー作成デモも交えながら、現場主導での本番活用に向けた具体的なイメージを持っていただける内容となっています。 ※JTPは「Dify」を提供するLangGenius社の公式サービスパートナーです。

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）

14:05～14:45　【大企業向け】現場主導で始めるDify活用の進め方 ～AIと社内データ連携で業務自動化を進める際のハードルと突破口～

14:45～15:00　質疑応答

主催

JTP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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Teams録画が活かされず動画見ない病に

ハイブリッドワークの定着で、Teams上には会議・研修・説明会の録画が日々増え続けていますが、共有しても長尺動画は見返されにくく、必要な情報が現場に届かないまま埋もれがちです。録画が“保存庫”になってしまうと、誰が何を話したか、どの場面が重要かを後から辿れず、検索もできないため、同じ内容を別の場でまた説明する前提の運用になります。結果として「録画はあるのに探せない・使えない」状態が常態化し、見にいく環境も整わず、教育の立ち上げや引き継ぎ、部門横断の情報共有が遅れ、判断の質にもばらつきが出て、動画みない病が業務スピードと品質をじわじわ落とし、特に人の入れ替わりがある組織ほど痛みが大きくなります。

説明・問い合わせが人依存で終わらない

この状況で表面化するのが、同じ説明・問い合わせ対応が教育・引き継ぎのたびに“人に依存したまま”繰り返され、本来やるべき仕事の貴重な時間が奪われ続けることです。録画があっても「どこに答えがあるか」「どの手順が正か」を示せないため、結局、担当者やベテランに確認が集中し、慢性的な対応の遅れ・手戻り・回答のブレ・二重作業が日常的に発生して、属人化が固定化し、人材不足の体感をさらに強めます。さらに、会議単位の要約や当日の振り返りだけでは後から横断的に探せず、研修資料やFAQとして再利用できないため、オンボーディングや引き継ぎに毎回同じ説明が必要になり、現場の自走が進まず、“見ない”を選ぶしかなくなります。

生成AIで録画を自走ナレッジ化

本セミナーでは、Teamsに撮りためた会議・研修・説明会の録画を、生成AIで“見返さなくても使える知識”へ自走ナレッジ化し、繰り返し説明・問い合わせ対応を減らすための実践手順を解説します。具体的には、動画の要点整理、チャプター化、キーワード検索、チャットでの質疑応答、コンテンツの再活用を行い、必要な情報を、必要なときにたどり着ける環境を構築します。さらに、部門横断で回るナレッジとして定着させるための運用設計（共有範囲、更新、品質管理）と、業務効率と成果に結びつける評価の考え方を事例ベースで示し、教える側の負担を抑えながら立ち上がりを早め、担当者が本来業務に集中できる状態を目指します。

プログラム

09:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング（マジセミ）

10:05～10:45　繰り返し説明・問い合わせ対応を減らし、人的リソースを有効活用するには？〜Teamsに撮りためた録画を生成AIで自走ナレッジ化し、業務効率化と自己解決可能な環境へ〜

10:45～11:00　質疑応答

主催

NDIソリューションズ株式会社（プライバシーポリシー）

協力

ダイワボウ情報システム株式会社（プライバシーポリシー）

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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RPA活用は進んだが、未だ多く残る繰り返し作業

大企業では、部門単位で導入された RPA が一定の成果を上げてきたものの、ルール化しやすい単純工程のみが対象となり、請求処理・受発注・マスタ更新など実務に紐づく多段工程では依然として人手が介在し続けています。特に、複数システム間で情報の整合性を確認したり、例外パターンを判断したりする作業は RPA 単体では扱えず、現場は「自動化を進めたいがルール化できない」領域を抱えたまま運用しています。

判断や例外処理が残存し業務自動化が頭打ちに

RPA は定型処理に強い一方、文脈判断・データ補完・非定型入力といった“例外発生が前提”の工程には対応しづらく、多くの企業で自動化の対象範囲が伸び悩んでいます。OCR の読み取り精度の揺らぎや、マスタ不備の解消、属人的な確認判断など、人間が都度判断してきた処理がボトルネックとなり、業務全体の自動化率が半分程度で停滞するケースも少なくありません。また、複数の部門・拠点にまたがる大企業では、RPA と AI ツールが分断して導入されることで、管理負荷や保守コストが大きくなり全社標準基盤としての統合ができていないという課題も顕在化しています。

AIエージェント統合で例外対応も含めたAPA基盤を解説

本セミナーでは、RPA と AI エージェントを単一基盤として統合管理する APA（Agentic Process Automation）という新たなアプローチをRPAとの比較を踏まえて紹介し、判断・例外・非定型処理を含めた一連のプロセスを自律的に実行できる仕組みを解説します。従来のRPAで実施していたルール化された操作とAIを組み合わせることで、様々な複合業務を“分断なく”自動化する方法を事例とともに紹介します。

プログラム

09:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング（マジセミ）

10:05～10:45　【大企業向け】プロセス毎に分断したRPAとAIエージェントをどう統合し自動化を実現するか 〜判断・例外対応まで扱えるAIエージェント統合基盤を、RPAとの役割比較を交えて解説〜

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社システムサポート（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）

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AWS障害対応で多層化する調査フローと情報分断

クラウドシステムの運用現場では、AWSの障害対応プロセスが年々複雑化しています。ユーザーからの問い合わせを受け付けるヘルプデスク、社内の情報システム部門、実際に原因を調査するエンジニアといった複数レイヤーが介在することで、初動の迅速性や情報の正確性が課題となっています。 特にAWS環境では、サービス間の依存関係や構成変更の影響が広範囲に及ぶため、単一の担当者では全体像を把握しにくく、各部門間での情報共有に時間を要するケースが増加しています。 この結果、障害報告から原因特定までのリードタイムが延び、ユーザー満足度の低下にもつながっています。

調査依頼・再確認の往復が生む属人化と対応遅延

障害対応の現場では、依頼者からの問い合わせ内容を窓口担当が聞き取り、システム担当やエンジニアがその内容を再確認するという「ヒアリングの往復」が頻繁に発生しています。この過程で、ログ取得範囲の誤解や発生条件の不明確さが生じ、再調査や追加ヒアリングが必要になることもしばしばです。 こうした非効率な情報伝達の繰り返しは、特定メンバーに依存する属人化を招き、障害対応全体のボトルネックとなっています。 また、複数システムがAWS上で連携している場合、ログ解析や監視結果の照合も人手で行われることが多く、発生から根本原因の特定まで数日を要するケースも珍しくありません。

AIエージェントで事象把握からログまでの自動化を実現

本セミナーでは、AWS環境の問い合わせ内容理解からログ解析までをAIが自動で処理する最新アプローチをご紹介します。AIエージェントが自然言語での問い合わせ内容を構造化し、関連するAWSリソースやログ情報を自動で抽出・分析することで、担当者間のヒアリング往復を大幅に削減します。 また、従来属人的だった障害対応フローを一貫して可視化し、どの層の担当者でも同一の情報を参照できる環境を構築します。これにより、対応時間の短縮だけでなく、システム全体の運用品質向上とナレッジ共有の効率化を実現します。 さらに、実際のPoC支援や導入事例も交えながら、AIエージェント活用によるAWS運用変革の具体的なステップを解説します。

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）

14:05～14:45　【AWS障害調査】ユーザー・窓口・エンジニア間の“ヒアリング往復”をどう減らすか 〜AIエージェントで問い合わせ内容を理解、事象把握からシステムのログ解析までを自動化〜

14:45～15:00　質疑応答

主催

株式会社BTM（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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OPC UA未対応による選定排除とグローバル市場での競争力低下

近年、製造業における装置・機器の通信インターフェースとしてOPC UAが標準となりつつあります。装置メーカーにとって、OPC UAに対応していないことは、仕様要件の段階で選定から外される要因となり得ます。特にグローバル市場ではその傾向が顕著であり、対応の遅れが競争力の低下に直結する可能性があります。

既存機器の対応はどうするか

このように、OPC UA対応の遅れは市場での競争力を左右する重要課題となっています。 しかし現実には、既に稼働している多様な装置や異なる通信プロトコルが混在しており、全てを新製品に置き換えるのは非現実的です。

また、既存設備の制御ソフトや通信仕様がメーカーごとに異なるため、一律の標準化対応が困難という課題もあります。 さらに、旧機器の改修にはコスト・開発工数・稼働停止リスクが伴うため、現場では「既存を活かしながら対応する方法」が求められています。

開発負荷を抑えた標準化対応の進め方を解説

本セミナーでは、既存設備を生かしながら段階的にOPC UA対応を実現する方法を解説します。 ソフトウェアゲートウェイや通信変換ツールなどを活用することで、新旧混在環境でも追加開発を最小限に抑えた標準化対応が可能です。 さらに、国内技術による導入支援・教育プログラム・認証取得サポートを通じて、装置メーカーがスムーズにOPC UA化を進められる具体的なステップを、事例を交えて紹介します。

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　OPC UA未対応で選定から排除される装置メーカーの危機

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社大阪エヌデーエス（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）

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なぜ計測業務の効率化が求められるのか

現場では、現状把握や図面・見積の作成など、さまざまな場面で「計測」作業が負担となり、時間と手間を要しています。

しかし近年、慢性的な人手不足やベテラン作業者への依存により、その効率化と標準化が喫緊の課題となっています。

現場のよくあるお悩み

「必要な箇所の計測を忘れて再訪が必要になった」「現場が図面と違っていて搬入設備を一度分解しないと入らなかった」「遠方への出張で時間も費用もかかっている」――こうしたお悩みは、現場では日常的に起こり得る“あるある”です。

人手やリソースが限られている中で効率よく働くことが求められる昨今、こうした手間をいかに省力化するかという問題に直面するケースも少なくありません。 ただ、解決しようにも従来の3Dスキャナーは高価だし持ち運びも大変、有識者も忙しく新たに人を雇うのも難しい、そんな課題感をお持ちの方にぴったりな解決策をこの度ご紹介します。

スマホで誤差数cmの3Dモデルを即生成・共有『Rulerless(ルーラレス)』

本セミナーでは、「スマホ×クラウド」を活用した新しい3D計測ソリューション『Rulerless（ルーラレス）』を用い、現場計測を劇的に効率化する方法を、実際の活用事例を交えて詳しく解説します。

『Rulerless』は、iPhoneのLiDAR機能を活用して、現場を瞬時に3Dモデル化できる革新的な計測ソリューションです。動画を撮るようにスキャンするだけで、数センチ誤差レベルの3Dデータを自動生成。生成したモデル上では、タップ操作で直感的に長さを測定でき、セキュアなクラウド環境で社内外とスムーズに共有できます。

一度スキャンして3Dモデルを生成すれば、複数の関係者が現場に行かずとも、レイアウト検討・搬入経路の確認・課題の可視化を効率的に実施可能です。さらに『Rulerless』は、必要な箇所のみを抽出したり、3D-CAD形式で出力できるため、設計検討はもちろん、クライアントとの合意形成やプレゼン資料の作成にも幅広く活用できます。

こんな人におすすめ

・現場調査や施工前の計測業務に課題を感じている方 ・測り忘れや再訪問による無駄を削減したい現場管理者 ・属人化した計測業務を標準化・効率化したい施工管理担当者 ・3D計測機器を検討したが「精度は高いがオーバースペック」と感じている方

プログラム

09:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング（マジセミ）

10:05～10:45　【出張しなくても“必要な寸法”が分かる】事例でわかる、誤差数cmで空間を再現する3D計測の新常識

10:45～11:00　質疑応答

主催

三菱電機デジタルイノベーション株式会社（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）

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採用～営業・教育まで発信活動に限界を感じる企業の増加

製造業において「自社の魅力を伝える活動」に苦戦するケースはよく見受けられます。採用の場合、オンライン化の波によりこれまで「現場で見せて伝えてきた」企業の強みや魅力を発信する前に知名度や待遇などの表面的な情報で判断されてしまったり、営業の場合は展示会などでは物理的な制約から実物のイメージを伝えることが難しいこともあります。こうした中で、「オンライン上で自社の魅力を十分に届け切る」を模索する企業が増えています。

リアルな現場の魅力をオンラインで十分に伝えられない発信手段の制約

多くの製造業が抱える課題は、「現場を見てもらえれば伝わる」もののその機会を十分に提供できないという点です。 従来のオンラインの手法では写真や動画などの限られた情報フォーマットで訴求する必要があったため、競合他社と施策がコモディティ化し差別化を図ることができていませんでした。

メタバースを活用した新たな伝達手段と、導入企業の実践成果を紹介

本セミナーでは、Webブラウザで利用できる法人向けメタバースを活用し、製造業の様々な領域に共通する「自社の魅力を伝えきれない」という課題の解決方法を解説します。アプリ不要・URLひとつでアクセスできるため、ITリテラシーに左右されず誰でも簡単に利用可能です。実際の導入企業では、採用説明・工場見学・営業プレゼン・展示会・社内イベントなど、さまざまな用途で活用され、人的コストを抑えながら「伝える活動の質」を大きく向上させています。本セミナーでは、その具体的なユースケースと成果を実際の利用者の声とともにご紹介します。

プログラム

09:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング（マジセミ）

10:05～10:45　【製造業向け】採用・営業で自社の魅力を効果的に伝えられていますか？〜導入企業が語る「リアル工場メタバース」の活用方法〜

10:45～11:00　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）

株式会社Urth（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）

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生成AI活用の加速と全社AI基盤整備の必要性

生成AIの業務利用は急速に進展し、営業文書検索や問い合わせ対応など多くの領域で活用が広がっています。しかしその効果を最大化するには、正確で信頼性の高い社内データを活用できる基盤が不可欠です。特に基幹システムであるOracle Databaseに蓄積された業務データは大きな資産ですが、その構造を崩さずにAIへ接続することは容易ではありません。こうした制約が、多くの企業でAI活用を阻む要因となっています。

Oracle資産と分散データをAIに活かせない現場の停滞

多くの企業はOracle DBに加え、Salesforceやkintone、ファイルサーバなど複数の業務システムを併用しています。これらのデータは部門単位で分散・サイロ化されており、AIに取り込むにはスキーマ変更や大規模な変換作業が必要とされます。しかし現場ではシステムを止めることができず、改修も容易ではないため、「データはあるのにAIが使えない」状態が続いています。この結果、AI導入のPoCが停滞し、全社的な展開が進まないケースが目立ちます。

スキーマ変更不要でOCI上に統合する最適なAI基盤

本セミナーでは、既存のOracle DBを変更せずにOCI上に統合し、即座にAI活用へつなげる「AI Ready Platform」を解説します。本サービスはOracle資産を最大限に活かせるだけでなく、Salesforceやkintoneなど他の業務システムに分散されたデータも取り込み可能で、全社規模でのAI活用を後押しします。これにより、長期的な改修や複雑なデータ変換を経ることなく、既存データを安全かつ効率的にAIへ反映できます。既存投資を守りながら、短期間で実効性のある全社AI基盤を実現するための具体的な手法をご紹介します。

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）

14:05～14:20　企業で生成AI活用を成功させるデータ基盤とは？～

日本オラクル株式会社　小川航平 氏

【プロフィール】 日本オラクル株式会社 Cloud Business Unit, Cloud X, Principal AI Data Software Solution Developer 新卒で日本マイクロソフト株式会社に入社し、Azure Data&AI領域のCloud Solution Architectとして、アーキテクチャ設計やML基盤・モデル開発、生成AIプロジェクトを支援・推進。その後、コミュニティ事業をグロースするスタートアップ企業にて、AWS技術を中心としたフルスタックエンジニア兼開発チームのリーダーを務める。現在はOracle Database技術を中心としたOCIのAI Agent、Data Platform技術を推進。

14:20～14:35　AI活用を阻む“サイロ化データ”問題とCData Syncによる解決

CData Software Japan 合同会社　杉本 和也 氏

【プロフィール】 マーケティング&パートナーサクセスチーム マネージャー 2017年からCData Japan のリードエンジニアとしてテクニカルサポートをメインに国内SaaS API 向けのDriver 開発・プリセールスを担当。現在はマーケティング・パートナーサクセスチームでパートナー企業との効果的な関係の構築および各サービスのビジネスの中長期戦略・マーケティング全般をリード。

14:35～14:50　AI Ready Platform 導入支援サービスで実現するOCIデータ統合基盤

株式会社スマートスタイル　内藤 達也 氏

【プロフィール】 データテクノロジー本部 ゼネラルディレクター / AI Platform Lab チーフリード MySQL・OCIパートナーであるスマートスタイルの営業・プリセールスとして15年以上、ビジネス視点からの最適なアーキテクチャ提案を実施。 2024年よりAI事業立ち上げを主導し、OCI Generative AIとAutonomous DBを核とした企業のAI実装を推進。

14:50～15:00　質疑応答

主催

株式会社スマートスタイル（プライバシーポリシー）

協力

日本オラクル株式会社（プライバシーポリシー）

CData Software Japan 合同会社（プライバシーポリシー）

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。