本セミナーはWebセミナーです。

ツールはSPEAKERS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。

本セミナーは2026年04月10日に開催されたセミナーの再放送です。

多くのご要望をいただきましたので、再放送の開催が決まりました。

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

※当日いただいたご質問は後日開催企業より直接回答させていただきます

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

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。

生成AIの導入が加速、現場定着の壁が顕在化

生成AIの活用が広がる中で、PoCや一部部署での成功事例は出てきたものの、社内全体に横展開できず「結局いつものやり方に戻ってしまう」という状況に悩む企業が増えています。現場の業務に合わせて導入しても、成果が再現されず、成功パターンが社内に蓄積されないまま、取り組みが点在してしまうケースは少なくありません。 その背景には、ナレッジが残る形になっていないという問題があります。生成AIの活用には、単にツールを用意するだけではなく、プロンプトや手順、判断基準、NG事項、データの扱い方など、運用に必要な知見を継続的に整備し、更新していくことが欠かせません。成功事例が増えない原因を「現場が使わないから」で片付けず、社内にナレッジが定着する仕組みとして見直す必要があります。

ルール未整備で活用が全社に広がらない

しかし実際には、ガイドラインやルールが未整備のまま取り組みが進み、部門ごとに生成AIの運用がバラバラになりがちです。結果として、情報管理やセキュリティ面の不安から利用範囲が広がらず、全社展開の議論が止まってしまうことがあります。 また、ナレッジが個人やチームの中に閉じたままだと、異動・退職やプロジェクト終了とともに知見が失われ、同じ検討や失敗が繰り返されます。さらに、要件が曖昧なまま導入を進めると「誰が・どの業務で・何のために使うのか」が定まらず、評価や改善もできません。生成AI活用を継続的な成果につなげるには、要件整理と運用設計をセットで行い、使われるナレッジとして残す仕組みを作ることが課題です。

ガイドライン策定から定着まで伴走支援

本セミナーでは、生成AI活用を全社に広げ、成功事例を継続的に増やしていくために、要件整理と運用設計の観点から「使われるナレッジ」を作る進め方を解説します。 具体的には、導入時のガイドライン策定のポイント（利用目的の整理、データの扱い方、運用ルールの決め方など）を押さえたうえで、現場での利用が継続し、ナレッジが更新され続ける状態に落とし込む考え方を紹介します。あわせて、作って終わりにならないよう、定着まで伴走しながら改善サイクルを回していく進め方を弊社のエンジニアが実際の経験を基にお伝えいたします。 生成AIの取り組みを点から面へ広げたい方、社内にナレッジが残らず横展開できない状況を変えたい方は、ぜひご参加ください。

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　生成AIは、なぜ「使いこなせない」のか？～ナレッジを育て、現場に根付かせる運用設計～

10:45～11:00　質疑応答

主催・共催

テクノプロ・ホールディングス株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社テクノプロ　コンサルティング・パートナーズ社（プライバシーポリシー）

協力

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SPEAKERS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。

本セミナーは2026年02月12日に開催されたセミナーの再放送です。

多くのご要望をいただきましたので、再放送の開催が決まりました。

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

10:45～11:00　受付

11:00～11:05　オープニング（マジセミ）

11:05～11:45　【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～

11:45～12:00　質疑応答

※当日いただいたご質問は後日開催企業より直接回答させていただきます。

主催

JTP株式会社（プライバシーポリシー）

協力

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。

ブラックボックス化したIBM iで、生成AI活用への期待が高まっている

長年にわたり基幹業務を支えてきたIBM i。高い信頼性と安定性を誇る一方で、担当者の高齢化やドキュメント不足、度重なる改修の積み重ねにより、システムの全体像が見えにくくなっている企業も少なくありません。

そうした中、生成AIの進化により、「ブラックボックス化したIBM iを可視化できるのではないか」「改修や保守を効率化できるのではないか」といった期待が急速に高まっています。

コード解析、仕様書生成、影響範囲分析、テスト設計など、AIの活用余地は確実に広がっています。実際、GxPグループでもIBM watsonx Orchestrateを自社人事部門に導入し、PoC設計から運用開始まで約2か月、申請業務の作業時間を約83%削減した実績があります。

生成AIに飛びつく前に ― 成功を分けるのは「現状把握」と「目的設計」

しかしながら、現実には「何から手を付けるべきか分からない」という声が多いのも事実です。

資産の全体像が把握できていない、プログラム間の依存関係が不明確、業務ロジックが属人化している――こうした状況のままでは、生成AIという強力な武器も十分に活かすことはできません。話題性や期待感だけでツールに飛びついても、思うような成果が出ず、かえって混乱を招いてしまう可能性すらあります。

例えば、 ・どのソースが現役でどれが休眠資産なのか分からないままAIに解析させてしまう、 ・改修の影響範囲が整理されておらず、AIの出力結果を正しく評価できない、 ・複数のAIツールを試すものの、目的が曖昧なまま使っているため現場に定着しない―― といったこともあるのではないでしょうか。

いま求められているのは、AI適用以前にシステムの実態を正確に把握し、そのうえで目的を明確化し、用途ごとにAIツールを使い分けながら段階的に活用を広げていくための“実践的な道筋”です。　

資産の実態把握から改修・運用定着まで見据えた、AI活用の進め方を解説

本セミナーでは、AI導入そのものを目的とするのではなく、技術継承、改修高度化、設計情報整備、運用効率化といった現実課題をどう解決するかという観点から、生成AI活用の具体策を解説します。

具体的には、ブラックボックス化したIBM i環境を「理解」「計画・生成」「実行・定着」の3段階で整理し、それぞれに適したツールをどう役割分担・協調させるかを明らかにします。

IBM i資産の構造・依存関係・影響範囲を可視化する X-Analysis、要件整理、設計補助、改修計画立案、仕様書生成、コード修正までを支援する IBM Bob、そして申請・承認・問い合わせ対応・情報共有といった業務を仕組み化する watsonx Orchestrate――。

これら役割の異なる3つの基盤について、それぞれの強みと担うフェーズの違いを整理しながら、単体活用ではなく連携させる意味まで踏み込みます。

GxPは、X-Analysisの日本総販売代理店としてIBM i資産理解を長年支援してきた知見と、watsonx Orchestrateの自社導入・定着経験を土台に、今後はIBM Bobも含めた3製品融合ソリューションとして展開していきます。本セミナーでは、その考え方と、現実的な第一歩をわかりやすくご紹介します。

こんな方におすすめ

・IBM iのブラックボックス化や技術継承に課題を感じている方 ・改修案件が増える中で、影響分析や判断の負担を軽減したい方 ・生成AIをPoCで終わらせず、実務に定着させたい方 ・AI活用を改修・継承・運用改善といった現場成果につなげたい方 ・自社では何から着手すべきか、具体的な第一歩を描きたい情報システム部門の方

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　ブラックボックス化したIBM i、AIで機能追加、コード修正できるか？

13:45～14:00　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GxP（プライバシーポリシー）

協力

日本アイ・ビー・エム株式会社（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。

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。

生成AI活用は、試行から業務定着のフェーズへ

生成AIの活用は、多くの企業で「まず試してみる」段階から、実際の業務にどう定着させるかを問われるフェーズに入っています。 文章作成や要約、アイデア出しなど、個人レベルではすでに活用が広がっており、一定の効果を感じている企業も少なくありません。

しかしその一方で、こうした取り組みが一部の利用者にとどまり、組織的な活用や業務プロセスへの組み込みにまで進んでいないケースも多く見られます。

なぜ生成AI活用は進まないのか――業務定着を阻む壁とは

それでは、生成AI活用が“試して終わる”状態にとどまり、業務定着まで進まないのはなぜでしょうか。

多くの企業では、活用テーマの選定、推進体制の整備、ルールづくり、現場への定着支援といった要素が十分に整理されないまま導入が進み、結果として活用が広がらないまま止まってしまうことがあります。

例えば、 「一部の社員しか使いこなせず、全社に広がらない」 「セキュリティやガバナンスの整理が追いつかず、展開判断ができない」 「PoCは実施したものの、本番業務への組み込み方が見えない」 「現場に任せきりとなり、活用が定着しない」 といった課題に直面している企業も多いのではないでしょうか。

生成AIを成果につながる取り組みにするためには、こうした壁を一つひとつ整理し、活用方針の策定から現場定着までを見据えて進めることが重要です。

NTT東日本のミンクスプラス生成AI×伴走支援で、業務定着までの進め方を解説

本セミナーでは、生成AI活用を“試して終わる”状態から脱却し、実務に定着させたい企業様に向けて、NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」と伴走支援をもとに、実務定着までの進め方を解説します。

NTT東日本は、「実務で“すぐに使える”生成AI活用」をコンセプトに、ユースケース整理、活用方針策定、ハンズオン支援、ガイドライン整備など、導入前後の検討から定着支援まで一貫してサポートしています。社内データを活用できるテンプレートや、ノーコードで構築可能な生成AIチャットボット環境を通じて、検索・要約・文書作成など日常業務への活用を支援してきました。

さらに、新しくリリースされた複数AIが連携するマルチAIエージェント機能により、社内データの検索・整理から文書化までを役割分担で実行できます。これにより、複雑な資料作成や検討業務など、従来のAIやシングルコンシェルジュでは難しかった業務での活用の可能性についてもご紹介します。

生成AI活用が進まない壁をどう乗り越え、業務定着と成果創出につなげるのか。その具体的な考え方と進め方をご紹介します。

こんな方におすすめ

・生成AIを導入したものの、活用が広がらず課題を感じている方 ・“試して終わる”状態から、業務定着へ進めたい方 ・生成AI活用の推進役として、全社展開やルール整備を担っている方 ・成果につながる生成AI活用の進め方を具体的に知りたい方

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　生成AI活用が進まない壁をどう越える？ 試して終わるから業務定着へ

13:45～14:00　質疑応答

主催

NTT東日本株式会社（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。

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。

本セミナーはWebセミナーです。

ツールはSPEAKERS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。

本セミナーは 2025年10月8日セミナーの再放送です。

人手不足時代に求められるインフラ点検・保守のAI活用

高度経済成長期に整備された社会インフラの老朽化が進む一方で、建設業界では熟練技術者の高齢化と若手不足により、点検・保守を担う人材の確保が年々困難になっています。

こうした課題に対応するため、国土交通省は、橋梁やトンネルの定期点検において「近接目視と同等の結果が得られること」を条件に、デジタル技術の活用を認める方針を打ち出しました。これにより、AIと画像解析を組み合わせた新たな点検手法が、現場で現実的な選択肢となりつつあります。

AI技術の現場導入における課題

しかしながら、AI技術の精度や実用性が年々向上しているにもかかわらず、現場での本格的な普及は思うように進んでいません。

その背景には、AI人材の不足や、撮影環境・点検対象物の状態によって画像品質が大きく左右されることに加え、近接目視とAIによる変状検知の結果の整合性や信頼性をどう担保するかという技術的課題があります。さらに、橋桁の裏側や狭隘部など、遠隔やドローンでは撮影が難しい箇所への対応や、安定した撮影手法の確立といった、現場ならではの工夫も求められます。

こうした課題を乗り越えてAIの活用を定着させるには、現場主導での実践的な対応だけでなく、その業務を発注・運用する自治体側との、相互理解に基づく包括的な連携体制が不可欠です。

大田区の取り組みから学ぶ点検プロセスの変革

本セミナーでは、東京都大田区が実施した橋梁点検におけるスマートメンテナンスの取り組みの概要と成果をもとにAIによる変状検知の有効性や現時点での課題、将来の展望について解説します。あわせて、点検業務における「労力」「信頼性」「記録活用」といった維持管理の課題を整理し、公民連携を通じて自治体と民間企業がどのように課題を共有し、最新技術を実装してきたかをご紹介します。

セッション最後に、こうした点検業務の変状検知を支援するクラウドサービス「インスペクションEYE for インフラ Cloud Edition」 のご紹介をいたします。

橋梁点検やインフラ保守に携わる建設コンサルタント、ゼネコン、鉄道・電力・高速道路関連企業、自治体職員の方で、新技術を活用した現場改革を検討されている方に特におすすめの内容です。

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　【橋梁点検・変状検知のAI活用】大田区の取り組みから学ぶ点検プロセスの変革

11:45～12:00　質疑応答

※当日いただいたご質問は後日開催企業より個別に回答いたします。

主催

キヤノンマーケティングジャパン株式会社（プライバシーポリシー）

協力

大田区役所（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。

本セミナーはWebセミナーです。

ツールはSPEAKERS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。

本セミナーは2026年02月12日に開催されたセミナーの再放送です。

多くのご要望をいただきましたので、再放送の開催が決まりました。

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

10:45～11:00　受付

11:00～11:05　オープニング（マジセミ）

11:05～11:45　【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～

11:45～12:00　質疑応答

※当日いただいたご質問は後日開催企業より直接回答させていただきます

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。

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。

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。