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生成AIの活用は広がる一方、「社内データの横断検索」と「業務の自動化」は思うように進まない

汎用生成AI・AIエージェントの活用は急速に広がり、日常業務に生成AIを取り入れる企業が増えています。しかし、いざ自社の業務に組み込もうとすると、多くの企業が2つの壁に直面します。 1つめの壁は「社内データの横断検索」です。規程・マニュアル・議事録といった文書はSharePointやファイルサーバーなど各所に散在しており、これらを横断して検索・活用するにはRAGの構築が必要です。しかし、自前で開発するには工数も専門知識も足りない場合が多いです。加えて、機密文書を含む社内データを扱う以上、「誰が・どこまで参照できるか」という権限制御を適切に実装する必要があり、ハードルは一段と高くなります。社内データを外部の生成AIサービスに渡すことへの不安から、活用に踏み切れないケースも少なくありません。 2つめの壁が「業務の自動化」です。日々発生する定型業務を自動化しようとすると、これまでは処理を作り込むための開発（プログラミング）が必要でした。そのため、業務を担う現場の担当者だけでは手が出せず、エンジニアや外部ベンダーへの依頼が発生し、情報システム部門の負担も増えていました。 その結果、現場が「この作業を自動化したい」と考えても、開発リソースやノウハウの不足がボトルネックとなり、要件整理から実装・テストまでに時間がかかって取り組みが止まってしまいます。 生成AIへの期待が高まる一方で、現場レベルでの本格的な活用が進みにくいのが実情です。

多彩なコネクタ×フルマネージドのAmazon Quick。権限制御を効かせた横断検索と、ノーコードの業務自動化を1つの基盤で実現

本セミナーでは、AWSが提供するAIサービス「Amazon Quick」（旧Amazon Quick Suite）を活用し、開発不要で「社内データの横断検索」と「業務の自動化」を実現する方法をご紹介します。 Amazon Quickはフルマネージドのサービスで、基盤の構築や運用管理は必要ありません。社内文書（PDF・Excel・PowerPoint・Word等）やSharePoint・S3・Google Drive・OneDrive・Confluenceなど多彩なデータソースをノーコードで取り込み、RAGを開発なしで構築できます。Quickを使えば部門・チーム単位で利用するデータ範囲を分けられ、ユーザーは許可された範囲のデータだけを検索・参照できるため、権限制御を適切に実装した横断検索を実現できます。取り込んだデータが基盤モデルの学習に使われることもないため、社内データも安心して活用できます。 業務の自動化も、これまで処理の作り込みに必要だった開発（プログラミング）が不要になります。Amazon Quickでは、自動化したい処理を自然言語（プロンプト）で記述するだけでフローを作成・実行できます。専門知識がなくても業務部門の担当者自身が作れるため、開発リソースや外部ベンダーに頼ることなく現場主導で自動化を進められ、これまで人手で続けていた定型業務にも無理なく手が届くようになります。 アシストは、PoCの段階から導入・活用まで丁寧に伴走支援します。これからAIを本格的に業務へ導入したい企業のIT担当者・情報システム部門の方は、ぜひご参加ください。

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を業務に組み込みたいのに、技術的課題とノウハウ不足で現場利用が進まない ～権限制御を効かせた社内データの横断検索とノーコード自動化をAmazon Quickで実現～

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社アシスト クラウド&データベース技術統括部 クラウド技術部（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。

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AIエージェントの普及で広がるエンドポイントリスク

生成AIの業務活用が進み、ChatGPTやClaudeなどの生成AIサービスに加え、外部ツールやファイル、APIにアクセスして処理を実行するAIエージェントの利用が広がっています。一方で、情報システム部門では、社内でどのAIエージェントが導入・利用され、どのような権限や外部連携を持っているのかを十分に把握できていないケースもあります。未承認のAIエージェントの利用、機密情報や認証情報へアクセスできる状態、過剰な権限、悪意あるスキルやコマンドなどが新たなセキュリティリスクとなり、AIガバナンスの重要性が高まっています。

設定不備と脆弱性を個別管理する限界

多くの企業では、脆弱性管理、端末設定の確認、AIエージェントの利用状況を、それぞれ異なるツールや運用で管理しています。そのため、どの端末に設定不備や脆弱性、AIリスクが重なっているのかを横断的に把握できず、優先的に対応すべきリスクを判断しにくい状況が生まれています。また、AIエージェントの導入・利用状況や関連リスクを継続的に把握・評価できなければ、情報漏えいや意図しない自動処理のリスクを見逃す可能性もあります。

AIリスクを含む端末リスクの統合評価

本セミナーでは、AIエージェントの導入・利用状況や関連リスクをどのように把握・評価すべきかを中心に、エンドポイントスキャンによるリスク評価の考え方をご紹介します。AIエージェントの利用状況や関連リスクに加え、端末の脆弱性や設定不備もあわせて評価することで、AI時代に求められる統合的なエンドポイントリスク管理を実現するアプローチを解説します。AI活用を推進しながら、安全な運用を実現するためのポイントを、実際のユースケースを交えてご紹介します。

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　AIエージェントの利用実態とリスク、把握できていますか？〜端末の設定不備・脆弱性・AIリスクをまとめて評価〜

11:45～12:00　質疑応答

主催

TeamT5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。

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生成AIを活用している企業は増えた一方で、社内の知見を成果に繋げられている企業はまだ少ない

生成AIを活用しているものの、実務でそのまま使える形にならないと感じたことはないでしょうか。文章の要約やメール作成では便利でも、提案、報告、説明、仕様整理といった実務に活かそうとすると、社内にある知見やノウハウを踏まえきれず、期待した成果に届かないケースは少なくありません。

知見はあるのに、部門・担当者ごとに散らばり埋もれて活かせない

背景には二つの理由があります。ひとつは、過去の提案書や商談メモが部門・担当者ごとにバラバラに保存され、あの人しか知らないまま埋もれてしまうこと。 もうひとつは、たとえ情報を見つけても、担当者ごとに考え方や仕上がりの水準が異なり、そのままではチームで使いにくいことです。その結果、情報を探して整理するところから始まり、業務は毎回ゼロからになりがちです。

社内の知見と個人の知見を組み合わせ、業務で使われ続ける資産に変える流れを実画面デモで解説

本セミナーでは、現場に蓄積された知見や、個人が持つ案件への理解や進め方を、業務で使える形に整理し、次の業務にも活かせる資産へ変えるアプローチを解説します。 ポイントは、社内にある情報と個人が持つ知見を組み合わせ、提案・報告・説明などの業務アウトプットにつなげるだけでなく、それが次の業務でも使われる状態をつくることです。 これにより、毎回ゼロから考え直す負荷を減らし、質の高いアウトプットを安定して再現しやすくなります。 　 セミナー後半では、株式会社NTTデータビジネスシステムズの「imforce ASK Note」を題材に、知見を活かして業務アウトプットを生み出し、それを次の業務でも活かせる形にしていく流れを、実際の画面デモを交えてご覧いただきます。

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　社内の知見、次の成果につながる資産にできていますか？〜個人の知見をチームで使える資産に変え、業務成果につなげる循環をつくる方法〜

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社ＮＴＴデータビジネスシステムズ（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。

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製造業で、社内ナレッジをAIで活用する動きが進む

生成AIの活用は、社内文書を検索するRAGから、業務を支援するAIエージェントへと進化しつつあります。製造業でも、マニュアルや技術資料、過去のトラブル事例などをAIで活用し、必要な情報へすばやくたどり着ける環境づくりが進んでいます。一方で、AIを試験的に導入したものの、日々の業務で十分に使いこなせていない企業も少なくありません。

マニュアルを検索できても、判断は依然として属人化したまま

製造現場では、資料やマニュアルが複数のシステムや共有フォルダに分かれ、必要な情報がすぐに見つからないことがあります。また、RAGによって関連情報を検索できるようになっても、どの情報を採用するか、現場で何を確認するか、次にどのような対応を取るかは、依然として担当者の知識や経験に委ねられがちです。情報を見つけるだけでは、属人化した判断や対応まで解消できないことが、社内AI活用を業務へ定着させるうえでの課題です。

AIエージェントで、検索結果を判断支援と次の対応につなげる

本セミナーでは、RAGとAIエージェントの違いや役割を整理しながら、社内ナレッジを検索するだけでなく、必要な情報を整理し、現場での判断や次の対応につなげるAIエージェントの活用方法を解説します。さらに、複数のAIエージェントが役割を分担するマルチAIエージェントや、それらを支えるGPU、データ連携、拡張性を備えたAI基盤についても紹介します。あわせて、AIインフラ基盤・AIサービス・管理機能を一体化した 「Qeek AI Orchestrator」 を取り上げ、オンプレミス環境で社内情報を外部に出さず、セキュリティとガバナンスに配慮しながらAIを実運用するためのポイントを、デモを交えて分かりやすくお伝えします。

こんな方におすすめ

• 製造業の情報システム部門やDX推進部門で、現場のAI活用を検討している方
• 工場や製造現場で、資料の散在や熟練者への問い合わせ集中に課題を感じている方
• 機密性の高い社内情報を外部に出さず、AIエージェントを活用したい方

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　製造現場にマニュアルはあるのに、なぜ判断が属人化するのか？ ～検索から判断支援へ、オンプレミスAIエージェントが変える現場業務～

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社トゥモロー・ネット（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。

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76%の産業AIプロジェクトは、生産段階に至っていない

AI活用は拡大している一方で、産業分野では76%のAIプロジェクトが生産段階に至っていません。また、製造業では46%がプロセス自動化をAI投資の優先事項の上位に挙げている一方で、導入したAIを企業全体の実行へつなげることには依然として課題が残っています。技術やツールの選択肢が増える中で、企業ではそれらをどう連携させ、実運用につなげるかが重要な論点になっています。

企業に共通する、AI・人材・アプリ・プロセス・ガバナンスの分断

全社へのAI展開、すなわちエンタープライズAIが実行に進まない背景には、 企業に共通する5つの分断 があります。一例として、AIがアプリケーションや業務プロセスに統合されず、外付けの機能として扱われていること。さらに、人の作業とエージェントの動きが並行するだけで、承認や引き継ぎがメールや会議に依存し、エンドツーエンドでつながらないことです。こうした課題を含む5つの分断を理解せずに、エンタープライズAIを全社展開することは困難です。

シーメンスが示す、エンタープライズAI、グラフネットワーク実装の全体像

こうした分断を越えてエンタープライズAIを実行段階へ進めるには、AIを個別機能として追加するのではなく、データ、AI、アプリケーション、業務プロセス、ガバナンスを一つの構造として設計する必要があります。シーメンスの RapidMiner Graph Studio によって、企業内に散在する情報をグラフでつなぎ、 オントロジー （データの意味や関係性を共通のルールで定義する仕組み）によって整理するとともに、判断や予測を支えるAI開発・運用、そして業務の中で人とAIが協調して動くアプリケーション実装までを、一貫した全体像として捉えることができます。このセミナーを通じて、参加者はRapidMiner Graph Studioによるグラフとオントロジーを活用したエンタープライズAIの考え方を学び、全社で実行するうえでの課題を整理し、自社で次に取るべき打ち手の糸口を得ることができます。

こんな方におすすめ

• 製造業で、AIを活用したDXを本格的に進めたい課長職以上の方
• 部門単位のAI活用を全社的な実行へ広げたい、従業員1,000名以上のDX部門の方
• AIツールを導入したもののPoCで止まっており、次の打開策を見出したい方

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 【シーメンスエキスパートトーク 第5弾】エンタープライズAIを実行フェーズにもっていくために ～グラフ・オントロジーによる圧倒的競争力確保を学ぶ～

11:45～12:00　質疑応答

主催・共催

シーメンス株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社アルネッツ（プライバシーポリシー）

株式会社FRONTEO（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05月20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。

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

10:45～11:00　受付

11:00～11:05　オープニング（マジセミ）

11:05～11:45　【再放送】【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

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

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

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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概要

本セミナーは、これから生成AIを導入する企業様にも、すでに導入済みで活用に課題を感じている企業様にも役立つ内容です。 生成AIを導入する企業は増えています。 一方で、実際の現場では次のような課題が生まれています。

・ アカウントを配ったのに、社内で使われない ・ 研修を実施したが、その後の活用が続かない ・ 一部の詳しい社員だけが使っている ・ これから導入したいが、何から始めればよいか分からない ・ 本当に社内で使われるのか不安

生成AIは、ツールを導入しただけで自然に定着するものではありません。 現場の業務課題に合わせて、使い方・ルール・共有の仕組みを整え、社員が日常業務の中で使いやすい状態をつくることが重要です。

本セミナーでは、生成AIが社内で定着しない理由を「5つのズレ」として整理し、現場主導でAI活用を広げるための考え方を解説します。

特に、日常業務で発生しやすい「探す」「聞く」「教える」「迷う」といった小さな面倒を入口に、生成AIをどのように業務改善へつなげるのかを具体例とともにご紹介します。

AIをいきなり“判断者”として使うのではなく、整理役・確認役・下書き役・検索役として活用し、判断する前の準備時間を減らす。 そのために、導入前から何を決めておくべきか、導入後にどう社内へ広げるべきか、明日から実践できる定着ステップをお伝えします。

開催日時

2026年8月19日（水）13：00～14：00

申込特典

生成AI定着「5つのズレ診断シート」 〜自社のAI活用が止まる原因がわかる20項目チェック〜

お申し込みいただいた方に、生成AI定着「5つのズレ診断シート」をお送りします。 セルフチェックは任意（所要時間：1～3分）です。 事前に確認いただくと、セミナー本編を自社の状況に照らし合わせながら聞いていただけます。

診断シートでは、自社のAI活用が「目的・対象業務・使い方・安心感・共有」のどこで止まりやすいのかを確認できます。 当日は診断結果と照らし合わせながら、5つのズレを順番に解説します。

このウェビナーで得られること

自社のAI活用が止まりやすい原因を整理できる 導入前に決めておくべき運用設計のポイントがわかる 最初にAI活用を始めるべき業務領域を見極められる 社内ナレッジ活用/RAGを始める前に決めるべきことがわかる プロンプトを個人技にせず、社内で共有する考え方がわかる 明日から着手できる“最初の一歩”を整理できる

参加の流れ

１．お申し込み ２．生成AI定着「5つのズレ診断シート」をメールで受け取る ３．当日までにセルフチェック（任意・約1～3分） ４．セミナー本編で診断結果と照らし合わせながら理解を深める ５．明日から取り組むべき最初の一歩を整理する ６．さらに深掘りしたい方は、無料の個別相談で自社に合った進め方を整理する

こんな人にオススメ

✓　これから生成AIを導入したいが、何から始めればよいか分からない方

✓　生成AI導入の進め方や、どういうルールを作る必要があるのかが分から導入する前に、社内で使われ続ける仕組みまで考えておきたい方

✓　生成AIを導入したが、社内での活用が広がっていない方

✓　一部の詳しい社員だけが使っており、全社展開に課題を感じている方

✓　社員から「何を聞けばいいか分からない」「業務情報を入れて大丈夫か不安」という声がある方

✓　社内規程・FAQ・手順書などのナレッジをAI活用につなげたい方

✓　生成AIを一過性の導入で終わらせず、現場の業務改善に定着させたい方

講演者

中嶋 秀尚 CLINKS株式会社 ナレフルAI推進部 課長

法人向け生成AIサービス「ナレフルチャット」の活用推進を担当。 企業のAI導入相談、現場ヒアリング、セミナー登壇、代理店支援を通じて、業種・部門ごとに異なる業務課題を整理し、生成AIの社内定着を支援している。 「AI活用は、AIを使うことではなく、現場のどの業務を軽くするかから始まる」という考え方のもと、導入前の設計から社内展開、ナレッジ活用、プロンプト共有まで、現場で使われ続ける生成AI活用の進め方を提案している。 実際の企業相談では、「AIをどう使うか」だけでなく、「現場がなぜ使い続けられないのか」という運用面の課題整理を重視している。

主催

CLINKS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）

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何度も繰り返される「箱作り」、生成AI時代にまた同じ轍を踏もうとしていないか

データマイニング、ビッグデータ、データサイエンス、機械学習/AI等のバズワードとともに、 DWH、Hadoop、データレイク、CDPと、企業はデータ活用のたびに新たな基盤を構築してきました。 しかしその多くは「箱を作ること」が目的化し、次々に追加の基盤検討構築され、様々なデータがサイロ化している企業様を多くお見掛けします。

更に今、生成AI活用への期待が高まる中、全データを統合した「AI基盤を整備しなければ」という機運が再び高まっています。 しかしそのアプローチを誤れば、コストと時間だけを費やしてまた同じ轍を踏むことになりかねません。

基盤先行型アプローチが引き起こす、投資の息切れと成果の先送り

全データを統合してからAIに活用しようとする「基盤先行型」アプローチには、構造的な落とし穴があります。 先行して構築した既存の複数基盤を統合しようとすると、IF開発コストの肥大化・他部門との調整が重なり、重厚長大な構想へと膨れ上がります。

要件定義の段階では「欲しい」と思っていたデータが実際に分析してみると不要だった、逆に必要なデータが後から発覚するというケースも頻出します。 ROIが出るまでの期間が長期化し、投資が息切れした結果、またサイロが一つ増えるだけに終わってしまうのが実情です。

既存環境を壊さず、データ統合と生成AI実行基盤をスモールスタートで同時実現する「分析・利用先行型アプローチ」

本セミナーでは、箱作りを繰り返してきた企業が陥る典型的な失敗パターンを整理した上で、 分析・利用シーンから逆算して必要なデータだけを絞り込み、データ統合と生成AI実行基盤を同時に構築する「分析・利用先行型アプローチ」を具体的に解説します。

データ統合＆生成AI実行基盤を同時実現する実践ノウハウ

そのうえで、特定ベンダーに依存しない設計思想のもと、BigQuery・Snowflake・Redshift・Azure Synapse/Fabricなど全ての基盤で構築可能な、生成AIの活用でも活躍できるベンダーフリーなデータ統合基盤の構築ノウハウをお伝えします。

テレビ局のレポーティング自動化・5流通800店舗の小売りID-POSデータ統合・小売流通業の需要予測基盤など業種横断等100件以上の支援実績をもとに、 スモールスタートで3ヶ月以内にROIを確保しながら段階的に拡張していく進め方と、自社で取り組む際の具体的なイメージをお持ちいただける内容です。

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　3か月でROI創出を目指す、生成AI用データ統合基盤の構築ノウハウを解説　〜既存環境を活かしてベンダーフリーで実現する、データ統合×生成AI実行基盤の同時構築〜

10:45～11:00　質疑応答

主催

合同会社ラプラス・ディー（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）

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本セミナーは2025年11月5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。

生成AIの進化で変わるエンジニアの役割

日本社会は、深刻な労働人口減少やデジタルトランスフォーメーションの進展に伴うIT 需要の急増を背景に、2030 年にはIT エンジニアが最大79 万人不足すると予測されています。このような人材不足の中、生成AI技術が急速な進化を遂げ、さまざまな分野でのビジネス活用が広がっているます。今や、AI 技術を正しく理解し、実務に活かせる次世代IT 人財の育成が、ビジネス成長の鍵となっています。

AIエージェントの設計や活用に必要なスキルと現場の課題

現在は対話型AI が主流ですが、自律的に複雑な業務プロセスを遂行できる「AI エージェント」 が注目を集めています。従来の生成AI がユーザーの指示（プロンプト）に従ってコンテンツを生成するのに対し、 AI エージェントは特定の目標達成に向けて複数のタスクを自ら判断し実行できる点が特長です。しかし、多くの組織では、AI エージェントの設計や活用に必要なノウハウやスキルが不足しており、実践的な活用が進んでいないのが現状です。

企業のDX推進を加速する「AIエージェント活用実践カリキュラム」とは

本セミナーでは、生成AIのビジネス活用を支援する「Third AI 生成AIソリューション」 の開発・提供を通じて培った知見をもとに、 AIエージェントを自在に使いこなすための実践的な研修・ワークショップを体系化した「AIエージェント活用実践カリキュラム」をご紹介します。このカリキュラムは、AIエージェントの初心者でも安心して学べる3ステップ・全12講座で構成されています。基礎から応用まで段階的に習得でき、業務プロセスの最適化や生産性向上、コスト削減、さらには企業価値の向上までを強力に支援します。また、Copilot や Dify など、最新の生成AIツールにも触れながら、AIエージェントの設計・活用の基礎から応用まで、現場で役立つスキルを短期間で効果的に学ぶことができます。

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　AIエージェント設計・活用の実践力を身に付ける～生成AIソリューションの開発現場で培った知見を凝縮した「AIエージェント活用実践カリキュラム」～

13:45～14:00　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。