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。

企業内に眠る“資産”という名の情報

研究開発資料、インシデント履歴など、企業内には長年にわたり蓄積された価値ある情報が数多く存在します。 それらは過去の成功と失敗の記録であり、技術力の証であり、本来は次のイノベーションを生み出すための重要な知的資産です。

しかしながら、機密性の高さや厳格な運用ルール、デジタル化の遅れにより、重要な情報ほど紙のまま眠り、活用されないまま埋もれているのが実情です。

紙文書に埋もれた重要情報、利便性とセキュリティをどう両立するか

それでは、膨大な紙文書を、価値ある知見として活用するにはどうすればよいのでしょうか。

近年のAI技術の進化により、高精度なOCRや高度な検索、さらには生成AIによる要約・分析までが現実的な選択肢となりました。紙に閉じ込められていた情報を、活用可能な形へと転換することも十分に可能な時代になっています。

しかし、紙文書を一枚一枚スキャンしてデータ化しただけでは、文字認識の精度やレイアウトの崩れ、専門用語の誤認識といった課題は解消されません。単なる電子化では、「使える知見」にはならないのです。

さらに、特許情報や技術報告書、インシデント履歴といった機密性の高い情報は、安易にクラウドへ持ち出すことができません。 利便性とセキュリティをどう両立させるか――そこが最大の課題となっています。

紙で眠る機密情報を、使える知見に変える方法を解説

本セミナーでは、社外に出せない重要文書を安全に活用するための具体的な手法を解説します。

AI-OCRによる高精度なデジタル化、独自検索技術による高速・高精度な情報抽出に加え、クラウドに依存せず、企業内の閉域環境で利用可能な生成AI × RAG の構成により、機密情報を外部に出すことなく活用する方法をご紹介します。

紙文書の単なる電子化にとどまらず、「使える知見」に変えるためのアーキテクチャと導入ステップを、わかりやすく解説します。

こんな方におすすめ

・紙の情報資産活用に対してどこから手をつけて良いかお悩みの方 ・紙文書や過去資料の検索・活用に課題を感じている方 ・機密情報を社外に出さずに生成AIを活用したい方 ・技術情報・インシデント履歴のナレッジ化を検討している方 ・情報活用の高度化・業務効率化を推進する立場の方

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）

14:05～14:45　【研究開発資料、インシデント履歴など】紙で眠る機密情報を、使える知見に変える

14:45～15:00　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

ナカシャクリエイテブ株式会社（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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属人管理の限界が重大事故を招く

熱中症対策の義務化が進む中でも、現場では依然として経験や勘に頼った“属人的な管理”が多く残っています。

「今日は大丈夫そう」「まだ問題ない」といった判断が遅れ、結果として対応が後手に回るケースも少なくありません。

こうした運用では、環境の微細な変化やリスクの兆候を見逃しやすく、重大事故や法令違反につながる可能性もあります。

今求められているのは、誰でも同じ判断ができる“仕組みとしての安全管理”です。

バラバラな環境データ管理が判断遅れの原因に

現場では、温度・湿度・WBGT・風速など複数の環境データを個別のセンサーや機器で管理しているケースが一般的です。

しかし、それぞれを別々に確認する運用では、全体状況の把握に時間がかかり、迅速な判断が難しくなります。

さらに、情報の見落としや確認漏れが発生しやすく、「気づいたときには危険な状態だった」という事態を招きかねません。

分断されたデータ管理こそが、見逃しリスクを生む大きな要因となっています。

気象＋熱中症＋雷を同時に管理する新常識とは

本セミナーでは、気象計測及び熱中症や落雷といった現場の重大リスクを“まとめて管理”する新しいアプローチについて解説します。

従来は個別に管理されていた環境データを、複数センサーを通じて一元化し、クラウド上でリアルタイムに可視化します。

危険な兆候を検知した際には即座に通知し、判断の遅れや見逃しを防ぎます。

さらに、2024年4月にリリースされた雷検知・予報機能についても取り上げ、 属人的な判断に依存しない“仕組み化された安全管理”を実現する具体策を解説します。

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　【建設業、製造業、文教向け】その対策では手遅れになる―熱中症・落雷事故の“見逃しリスク”～複数センサーを一元管理、リアルタイム通知で“手遅れ”を防ぐ環境リスク対策とは～

14:45～15:00　質疑応答

主催

NXTech株式会社（プライバシーポリシー）

協力

東京アプリケーションシステム株式会社（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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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）

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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）

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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）

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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。

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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。