本セミナーはWebセミナーです

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従来のマニュアルベースのナレッジと新しいデータ活用の可能性

多くの企業では、マニュアルやFAQを中心としたナレッジ管理が、業務の再現性・生産性・品質を高める基盤となっています。しかし、情報の更新が追いつかない、属人化している、データが分散して検索に時間がかかるなど、「ナレッジはあるが活かしきれていない」という課題を抱える企業も少なくありません。

蓄積された音声データを活かせず、ナレッジが眠っている

コールセンターやカスタマーセンターでは、日々の通話ログや対応履歴が膨大に蓄積されています。しかし、それらを十分に活用できず、「データはあるのに使えない」状態に陥っているケースも多く見られます。音声データのナレッジ化が進まないことで、オペレーターによって対応品質にばらつきが生じ、検索や再利用の非効率が業務全体のスピードを阻害しています。

音声からナレッジを自動生成、応答品質を均一化した最新事例を紹介

本セミナーでは、音声データを生成AIで自動処理し、ナレッジとして活用する２つの最新事例を紹介します。

① 消防コールセンターにおける音声会話から病状の一次振り分けを行う業務において、手入力に依存していたプロセスを、既存マニュアルをもとに音声振り分けロジックを構築し、 80％以上の精度を実現 しました。

② コールセンターの音声履歴が存在していながら、活用が進まず属人化していた企業に対して、AIを用いて検索性・参照性を高めることで、 対応品質を均一化 し、情報共有をスムーズにする仕組みを実現しました。

これらの実例を通じて、音声データを知識資産へと変換し、PoCから全社展開へと進むための実践ステップを解説します。

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　ナレッジ管理の新潮流：音声から始まるAI業務自動化で応答品質を均一に 〜東大松尾研発スタートアップによる生成AI音声活用の最先端事例〜

11:45～12:00　質疑応答

主催・共催

株式会社テンダ（プライバシーポリシー）

株式会社Almondo（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の活用が企業競争力を左右する時代へ

生成AIの導入は、もはや一部の先進企業だけの取り組みではありません。業界を問わず、生成AIを“活用するか、しないか”が競争力の分岐点となりつつあります。営業、開発、バックオフィス、顧客対応など、あらゆる領域で生産性や意思決定の質に影響が出始め、企業経営の視点からも、生成AIを戦略的に組み込むことが避けて通れない時代です。しかし、経営層が求める「再現性ある成果」を実現するには、単なる技術導入ではなく、業務構造に根差した実装ロードマップの設計が欠かせません。

初期ユースケースから設計・実装までをつなぐ実践ロードマップ

本セミナーでは、生成AIをAWS環境で本格活用するための導入プロセスを、“初期的なユースケース策定から設計・実装”までの流れに沿って解説します。 業務要件に基づくユースケースの具体化方法、データ構造を踏まえた設計・アーキテクチャ構築の勘所、そして運用段階での成果創出・改善サイクルまでを実例を交えて紹介。PoCで得た知見を実装フェーズへとつなげ、生成AIを確実に業務成果へと転換するための実践知を提供します。

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　AWSにおける生成AIの取り組み

【登壇者】

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 パートナー技術統括本部 パートナーソリューションアーキテクト 穂高 正

【概要】

昨今、業務効率化や生産性向上において生成AI の活用が急速に広がる中、AWS でも生成AI 分野において戦略的な投資を行っており、AI スタックとしてインフラストラクチャからアプリケーションまで包括的に提供しています。本セッションでは、生成AIアプリケーションにおける様々な機能を提供するAmazon Bedrock から、ソフトウェア開発ライフサイクルにおける様々なタスクをエージェントによって支援するAmazon Q Developer の概要やユースケースを紹介します。また、開発現場ですぐに業務活用できる生成 AI アプリケーションのサンプルアセットであるGenerative AI Use Case JP (GenU) の活用までAWS における生成AIの最新トレンドをお話しします。

14:20～14:40　生成AIを“現場の戦力”に変える：DTSが実践するAI内製化のリアル

【登壇者】

株式会社ＤＴＳ デジタルソリューション事業本部　クラウド・インフラ インテグレーション事業部 クラウド活用推進担当 植草 康之

【概要】

生成AIは今、多くの企業が「導入」から「活用」へと歩みを進める段階にあります。 DTSでは、自社の開発・運用業務の中で生成AIを積極的に取り入れ、アプリケーション開発の効率化や運用最適化など、具体的な成果を上げてきました。 本セッションでは、その社内実践から得たナレッジをもとに、企業が生成AIを“現場で使える力”に変えるためのポイントをお伝えします。 さらに、AI導入の内製化を伴走型で支援するサービスについてもご紹介します。 お客様に寄り添いながら共にAI活用を実現していく、DTSの取り組みをぜひご覧ください。

14:40～14:55　質疑応答

14:55～15:00　クロージング（マジセミ）

主催・共催

株式会社ＤＴＳ（プライバシーポリシー）

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（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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営業部門で広がる生成AI活用の期待

営業活動における生成AIの導入は、提案書や顧客対応メールの作成効率を高められることから注目を集めています。製薬業界でもMRを中心に関心が高まっており、情報収集や試験的な活用を進める企業が増えています。しかし、導入の多くは試行段階にとどまり、営業成果や現場での定着には十分につながっていません。

一般的な営業支援AIでは医師ごとの専門性に対応できない

MR営業の本質は「お医者様との信頼関係構築」 にあります。特に、循環器・腫瘍・糖尿病など専門領域ごとにニーズや用語が異なるため、十分に理解しないと適切な提案やコミュニケーションができません。 一般的な営業支援AIのテンプレートではこうした専門性に対応しきれず、効率化は進んでも関係強化につながらないのが実情です。すでに生成AIを導入した企業でも「成果が出ない」「現場に根付かない」という声が多く聞かれます。

AImsBridgeで専門領域ごとの提案を支援し現場定着へ

本セミナーでは、生成AIを「単なる効率化ツール」から 「関係構築を支援する実践ツール」 に変える方法をご紹介します。 AImsBridge は、営業業務に特化したテンプレート／プロンプト を備え、 医師ごとの専門領域に即した提案書やメールを迅速に生成 します。これにより、医師ごとに異なる専門性を短時間でキャッチアップし、より的確なコミュニケーションを実現できます。

さらに、Azure基盤のセキュリティに準拠 し、クライアント環境内でデータを完結できるため、情報漏洩の懸念なく利用可能です。CRMやSFAとの連携により既存データを活用しながら、営業活動全体の質を高められます。導入は Basicプラン（月額50,000円～） から可能で、低コストかつ学習負担も少なく、短期間での成果実感を支援します。

多くの企業が生成AIを「検証で終わらせてしまう」中で、AImsBridgeは実務で成果を出し、現場に定着させることを重視した設計を持っています。本セミナーでは、 MR営業の事例紹介 や実際の営業シナリオを想定したAIデモンストレーションを通じて、検証を超えて成果へとつなげる具体策をご紹介します。

こんな方におすすめ

• 製薬業界のMRとして、医師ごとの専門性に即した提案や会話に課題を感じている方

• 生成AIを導入したが、効率化にとどまり成果や関係性強化に直結していない方

• 提案書・メール作成を効率化しながら、より的確で質の高い情報提供を目指したい方

• 製薬に限らず、顧客ごとに専門性の異なる法人営業に携わっている方

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）

14:05～14:30　 【製薬MRおすすめ】医師ごとの専門領域に即した関係構築を支援する生成AIとは？ ～専門性を反映した提案書・メールを迅速作成し、導入から定着まで実現～

14:30～14:50　IBM生成AI向けPlatform watsonx概要&事例のご紹介

14:50～15:00　質疑応答

主催・共催

コムチュア株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社ヒューマン インタラクティブ テクノロジー（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。

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参加方法（URL）は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 なお、「enterprisedb.com」「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下さい。

生成AIの普及により、クラウド型AIサービスを業務に活用する動きが加速しています。 しかし実際には、以下のような課題を抱える企業が少なくありません。

クラウド型AIをそのまま使うと、自社の機密データを扱う際にセキュリティリスクが心配、 利用したい社内データが膨大で、どこから手を付ければよいか判断できない等 本Webinarでは、議事録、契約書、業務データ、ログなど、あらゆる形式の自社データをAIに取り込み、自然言語で安全かつ効果的に活用するための具体的な手法を解説します。 EDB Postgres AI Factoryを活用することで、既存のPostgresに保存された業務データの直接活用も可能になります。今回はセキュリティを確保しながら自社データを組み込んだカスタマイズAIを段階的に構築・活用するアプローチを、具体例を交えてご紹介します。

主な内容

クラウド型AI活用の現状とセキュリティ課題 自社データを活かすためのAI基盤「EDB Postgres AI Factory」 段階的な導入ステップについて 具体例の紹介（業務効率化、データ検索・分析、ナレッジ活用 等）

対象データ例

テキスト系：議事録、マニュアル、FAQ、ナレッジ記事 ログ／トランザクション系：サーバーログ、アプリログ、取引履歴 ドキュメント系：契約書、レポート（PDF/Word/Excel） DB／構造化データ：CSV、RDB（Postgres/Oracle等）のテーブル

対象者

自社データを活用してAIをカスタマイズしたい方 自社データを活用したAI導入を検討しているIT部門・エンジニア クラウド型AIのセキュリティ課題に直面している技術担当者 「先ずどこから着手すれば良いのか」模索している企画・DX推進担当者

Speaker

エンタープライズDB株式会社 執行役員 セールスエンジニアリング本部長 村川 了

開催概要

日時：2025年10月16日（木）11:00〜11:30（Q&A含む） 主催：エンタープライズDB株式会社 参加費：無料（事前登録制） 形態：オンライン

皆さまのご参加をお待ちしております。

主催

エンタープライズDB株式会社（プライバシーポリシー）

協力

株式会社日本経済広告社（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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自治体・行政職員さま向けのセミナーとなっております。その他の企業の方のご参加はご遠慮いただいております。

人口減少と人材不足が進む中、多様化する行政サービスへの対応が急務

自治体では人口減少と高齢化が進み、行政サービスの需要は複雑化する一方で、職員数は減少傾向にあります。従来の業務プロセスでは限られた人材で増え続ける行政ニーズに十分対応することが難しく、特に窓口対応や住民サービス分野における業務効率化が強く求められています。その結果、行政サービスの質を維持しながら効率的に運営するための新しい仕組みが必要とされています。

生成AIをどう業務に活かせばよいか分からず、LGWAN環境の制約もあり導入・定着が進みにくい

近年注目を集める生成AIは、文章作成や住民問い合わせ対応など幅広い業務で活用可能とされています。しかし、LGWAN 環境という自治体特有のネットワーク制約や情報セキュリティ要件により、実際の導入には慎重にならざるを得ません。また、導入後も職員が十分に使いこなせなければ効果は限定的で、定着が進まないという課題が残ります。そのため、「どこから始めればよいか分からない」という声が多くの自治体から聞かれます。

生成AIと活用テンプレートにより行政業務を効率化し、人材不足とサービス多様化に対応できる基盤を紹介

本セミナーでは、LGWAN 環境に対応した安全な生成AI基盤と、自治体固有業務に活用できるRAGテンプレートを利用し、効率的に行政業務を進める方法を紹介します。窓口対応や内部事務の負担軽減につながる具体的なユースケースを取り上げ、職員が日常業務で無理なく活用できるポイントを解説します。加えて、NTT東日本ならではの現地伴走支援により、導入から定着までを確実にサポートする体制をご紹介します。今回は特別に東北地方の自治体を対象に開催し、実際の現場での活用イメージを持っていただける機会となっています。

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　【東北自治体さま向け】生成AIで“自治体固有業務”をどう効率化するか？ ～RAGテンプレート活用ではじめるLGWAN対応の生成AIサービスとは～

11:45～12:00　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）

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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

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:45　【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

14:45～15:00　質疑応答

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。

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繰り返し説明と属人化が、人材不足を深刻化させる

多くの企業では、会議や研修で一度説明した内容にもかかわらず、同じ質問や問い合わせが繰り返され、担当者やベテラン社員の時間が浪費されています。その背景には、情報が動画として記録されていても活用されておらず、必要な情報が現場に届かないという課題があります。その結果、知識は属人化し、手戻りや非効率が常態化。本来注力すべき業務に時間を割けず、人材不足や業務過多の要因にもつながっています。いま必要なのは、説明や対応の負担を軽減し、会議録画を “共有できるナレッジ資産” へと変える仕組みです。

動画はあるのに“探せない・使えない”ことが非効率を生む

会議や研修を録画しても、必要な情報をすぐに探し出せなければ意味がありません。長時間の動画を見返すのは現実的ではなく、結局は担当者に再確認の問合せが集中し、同じ説明を繰り返す事態が発生します。また、動画が整理されず検索性も低いため、蓄積されたナレッジが埋もれ、教育や業務改善に活かされません。その結果、情報共有の遅れや属人化が深刻化し、現場では手戻りや重複作業が常態化します。せっかくの録画資産が「活かされる」どころか「負担」となり、生産性を下げる原因になっているのです。

生成AIで動画を“負担”から“資産”へ変える

本セミナーでは、TeamsなどのWeb会議ツールで蓄積される会議・研修動画を、生成AIで “探せる・読める・共有できる” ナレッジ資産へと変える方法をご紹介します。具体的には、AIが動画から要点を整理し、キーワード検索やチャプター分割で必要な情報だけを即座に確認できる仕組みを解説します。また、研修動画をマニュアルやFAQとして再活用する事例や、会議録画を効率的に共有して手戻りを防ぐ方法も紹介。繰り返し説明や問い合わせ対応に費やしていた時間を大幅に削減し、人手不足でも成果を最大化する具体的なアプローチを提示します。

プログラム

11:45～12:00　受付

12:00～12:05　オープニング（マジセミ）

12:05～12:45　同じ説明・問い合わせ対応の負担を減らし、人的リソースを有効活用　〜「会議や説明会の録画」を生成AIでナレッジ資産化し、業務効率と成果をアップ 〜

12:45～13:00　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

日本電通株式会社（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

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本セミナーは 2025年 6月 16日（月）開催セミナーの再放送です。

※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。

クラウド活用の足かせとなる「データ主権問題」

クラウドVDIの採用が進む一方で、企業が抱える重大な懸念が「データ主権」の問題です。金融、医療、官公庁といった業種や、他の業種でも機密情報を扱うような場面では、物理的にどこにデータが保存されるかが厳しく問われ、国外リージョンへの情報流出は法令違反につながるケースもあります。従来のパブリッククラウドではこの点がブラックボックスとなりがちであり、クラウド利用の推進そのものを制限してしまう大きな障壁となっています。

「デスクトップが遅い」というVDI/DaaSの性能問題

また、VDIやDaaSの導入によってIT資産管理やセキュリティ統制が強化されるといったメリットもある一方、エンドユーザーの体験では「動作が重い」「操作レスポンスが悪い」といった性能課題が指摘されることも多くなりました。これに対し、単なる回線帯域の強化では不十分であり、根本的なアーキテクチャ見直しが求められています。

Azure Local × NVIDIA vGPUで実現する、次世代ハイブリッドVDI環境

本セミナーでは、Microsoft Azureの国内限定リージョン「Azure Local」と、NVIDIA vGPUを組み合わせた最新VDI環境をご紹介します。Azure Localにより、データの物理配置を日本国内に限定でき、データ主権リスクを最小化。さらにvGPUにより、高負荷業務にも対応する高性能な仮想デスクトップを実現します。セキュリティ・法令遵守・パフォーマンスを同時に満たす次世代の選択肢として、具体的な活用事例や構成を交えて解説します。

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　Azure Virtual Desktop をハイブリッドで利用するために必要な知識

【講演内容】 AVD on Azure Localのコンセプトから料金体系、知っておくべき技術的なポイントを解説します。Azureの仕組みをどこまで使うのか、オンプレミスには何が残るのか、GPU対応はどのように行われるのかなど、既存のVDIやワークステーションの置き換えの可能性について検討する材料をご確認ください。 また、最新サーバーOS Windows Server 2025 Hyper-VのGPU対応についても触れる予定です。

【登壇者】

日本マイクロソフト株式会社 パートナー技術統括本部 シニア パートナーソリューションアーキテクト 高添 修 氏

　

14:45～15:05　ついに“GPU分身の術”に対応！Azure Local & Windows Server 2025＋NVIDIA vGPU(GPU-Partitioning)で広がる 不可能を可能にする仮想デスクトップ

【講演内容】 12年の歴史を持つ、“GPU分身の術”と表現されるNVIDIA vGPU。 GPUメモリを分身させて複数台の仮想マシンでGPUコアを最大限共有しながら利用可能です。Windows10、11でCPUに負担が掛かっているグラフィックス処理を仮想GPUに任せてCPU負荷軽減、Web会議や動画などのあらゆるパフォーマンスを改善して、仮想マシンのサーバ集約率も向上。さらにAIや解析、設計開発や映像制作も可能にする”不可能を可能にする仮想デスクトップ“をご紹介します。

【登壇者】

エヌビディア合同会社 エンタープライズ事業本部 vGPUビジネス開発マネージャー 後藤 祐一郎 氏

　

15:05～15:25　Azure Localで実現するハイブリッドクラウドの最適解　

【講演内容】 クラウド移行を進める中で、「すべてをクラウドに移すべきか？」と悩む企業は少なくありません。Azure Localを活用することで、オンプレミスの強みを活かしながらクラウドの柔軟性を享受する方法を解説します。 オンプレミスとクラウドの強みを組み合わせ、ビジネスに適したIT環境を構築する方法や、ハイブリッドクラウドのユースケース、セキュリティやレイテンシーの課題解決策についてもご紹介します。

【登壇者】

アバナード株式会社 クライアントソリューション本部 Azureプラットフォーム統括 リードアーキテクト 吉松 龍輝 氏

　

15:25～15:40　極意を極めたAzure Local & Windows Server HCI

【講演内容】 36年以上のマイクロソフトとのパートナーシップから実現したデル・テクノロジーズのAzure Local。AVD on Azure Localに最適化され、さらに強力なパフォーマンスと柔軟性を提供するAzure Localの管理機能、保守、検証環境、ユースケースについて詳しく解説します。 実績豊富なWindows Server OSを搭載したHCIとともデル・テクノロジーズの特長をご紹介いたします。

【登壇者】

デル・テクノロジーズ株式会社 インフラストラクチャー・ソリューションズ営業統括本部 マイクロソフトソリューション部 ビジネス開発 山野邊 真澄

　

15:40～16:00　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

デル・テクノロジーズ株式会社（プライバシーポリシー）

協賛

日本マイクロソフト株式会社（プライバシーポリシー）

エヌビディア合同会社（プライバシーポリシー）

アバナード株式会社（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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汎用的LLMでは限界？生成AIを業務に活かすための課題

生成AIは急速に普及していますが、多くの企業では情報収集や軽微な業務に留まり、顧客管理や人事、経理などのバックオフィス業務、さらには製品開発やマーケティング、営業など基幹業務への本格適用は進んでいません。

その主な理由は、会社の資産である機密情報の扱いにあります。多くの企業は、外部の汎用的なLLM（Large Language Model：大規模言語モデル）に入力した情報が学習データとして活用され、意図せず他者に開示されたり、利用者の入力情報がLLMベンダーに知られたりするといった情報漏洩リスクを懸念しています。そのため、自社の業務データを活用した効果的な業務改善や攻めのデータ活用が進んでいないのが現状です。 これを解決するにあたり、自社固有のデータを安全に学習させた専用のプライベートLLMが求められますが、その活用には高いセキュリティと運用基盤が不可欠です。

セキュリティが不安で、機密データを生成AIに使えない

社内には顧客情報、契約情報、設計図面など機密性の高いデータが数多く存在します。しかし、それらを生成AIに入力することで情報漏洩や再学習による外部流出の懸念が拭えず、セキュリティ部門から利用を制限されるケースが多数発生しています。ガイドラインや教育だけでは完全な安全性は確保できず、結果として生成AIの本格導入が進まず、PoC止まりで終わる企業が少なくありません。

機密データを完全保護、秘密計算GPUで守る生成AI活用基盤とは

本セミナーでは、データも処理も暗号化したまま扱える 「AutoPrivacy AIクリーンルーム」 をご紹介します。本プロダクトは 秘密計算技術をベースにしており、ハードウェアレベルの安全領域（TEE：Trusted Execution Environment） 内でのみAI処理を実行します。 これにより、入力データや処理途中の情報が社内外の誰からも見えず、外部への漏洩リスクを技術的に排除します。さらに、AIモデルも秘匿可能なため、 機密情報を活用しながら生成AIを安全に本番業務へ適用 できます。汎用LLMでは得られない高精度な出力と業務適合性を実現し、金融・製造・医療・防衛など、セキュリティ要件が厳しい分野でも導入可能です。これまで安全性の壁で導入を見送っていた企業にこそ、突破口となるソリューションです。

こんな方におすすめ

• 中堅・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　生成AI導入を阻む「セキュリティの壁」を克服する方法 〜データも処理も、秘密計算で完全暗号化できる「AutoPrivacy AIクリーンルーム」とは〜

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。