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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。

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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。

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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）

※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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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）

※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。

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AI活用が業務KPI改善につながらない理由

人手不足やコスト上昇を背景に、多くの企業で業務効率化や生産性向上を目的としたAI活用が進んでいます。しかし、AIを導入して一部の業務を自動化しても、工数削減、外注費削減、原価低減といった業務KPIの改善に十分つながらないケースも少なくありません。成果を出すためには、AIを使うこと自体を目的にするのではなく、どの業務課題を解決し、どのプロセスを見直し、どのKPIを改善するのかを明確にしたうえで活用を進める必要があります。

目的が曖昧なまま、業務プロセスを見直せていない

AI活用で期待した成果が出ない背景には、業務プロセスやデータの整理が不十分なまま取り組みが進んでしまうことがあります。たとえば、AIで代替すべき作業と人が判断すべき工程が曖昧なままでは、確認作業や手戻りが残り、結果として全体の工数削減につながりません。また、必要なデータが部門やシステムごとに分散している状態では、AIの活用範囲が限定され、業務全体の判断や改善に活かしきれず、業務KPIの改善につながらないままPoC止まりになってしまいます。

積算業務・調達最適化の事例に学ぶAI本番化の進め方

本セミナーでは、 400件超のAI開発・導入実績 を持つバルテス・イノベーションズが、AI導入をPoCで終わらせず、本番運用へつなげるための考え方を解説します。建築・製造における積算業務のAI化による工数削減や、食品・製造におけるデータ活用による調達最適化などの事例をもとに、AIで代替するプロセスのリデザインと、AIで活用するデータ設計のポイントを紹介します。あわせて、監査ログや根拠ログ、品質設計、承認フローといった本番運用に不可欠な設計観点も取り上げ、AI活用を堅実に現場へ定着させるための勘所をお伝えします。

こんな方におすすめ

• 経営陣からAI活用による業務改善・生産性向上を求められているDX/AX推進部門の課長・部長
• AI導入の必要性は理解しているものの、活用目的や見直すべき業務プロセスが明確になっていない方
• PoCでは一定の効果が見えたが、データフロー・責任分界・品質設計・承認フローの不足により、本番運用や社内展開で止まっている方

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　AIを導入しても、業務KPIが改善しない企業には何が足りないのか ～AI活用の成否を分ける「目的の明確化」とプロセス設計～

13:45～14:00　質疑応答

主催

バルテス・イノベーションズ株式会社（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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「RAGを入れたけど全然使えない」「ChatGPTに社内資料を投げたら、変な回答しか返ってこない」

AI導入では、「ツールやモデルの選定・構築」が重視される一方で、 「業務データの整理・構造化」 は導入企業側の課題として後回しになりがちです。企業側でも「AIを導入すればすぐに活用できる」という期待が先行し、十分なデータ整備が行われないまま進むことで、上記のような課題が多くの企業で生じています。

Almondo、テンダがこの悩みを解決

本セミナーでは、 Almondo×テンダ のアプローチを紹介し、 Microsoft環境での具体例 も交えて解説します。 Almondo、テンダのアプローチとは？

１. 散在・未整備のデータ、マニュアルの現状を把握し、AIが使える状態への 整備ロードマップを設計 する。 ２. AIを活用し、「FAQログからの回答集作成」、「音声・会話ログからのマニュアル生成」、「散在文書のQA構造化」などの、 データ整理作業そのものを効率化 する。 ３. 整備されたデータ基盤の上にRAGを構築し、 実業務で使える精度が出るまで伴走 する。

「Almondo×テンダ」のアプローチの強み

Almondo×テンダは、最新技術ありきではなく、 目的ドリブンで最小・最適な技術を選ぶ設計思想 を重視しています。顧客データを実際に確認しながら、 上流設計から開発・運用まで一気通貫で担える体制 と、RAG構築・業務マニュアル化の双方のナレッジを持つ組み合わせが強みです。

こんな方におすすめ

• RAGを導入したものの期待した回答精度が出ず、改善の打ち手を探している情報システム部門・DX推進担当の方
• 社内データやマニュアルが部門ごとに散在し、AIに質問しても適切な回答が返ってこないと感じている方
• 他の製造業でのRAG導入の成功事例を知りたい、RAGを導入検討中の製造業の方

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　データをそのままAIに投げていませんか？～業務データの整理・構造化から始める、Microsoft環境でのAI活用アプローチ～

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

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ツールを導入したのに、なぜ成果につながらないのか

生成AIやAIエージェントへの期待が高まる中、多くの企業でAI活用の取り組みが進められています。しかし実際には、「AIツールを導入したものの現場で使われない」「PoCまでは実施したが本格展開に進まない」「結局これまでの業務のまま変わらない」といった悩みを抱える企業も少なくありません。AI導入が身近になった今、課題は導入そのものではなく、現場で使われる成果につながる状態をどう実現するかへ移っています。

AI導入が失敗する企業に共通する3つの落とし穴

AI活用が定着しない企業には、いくつかの共通点があります。

① AI導入そのものが目的化してしまう ② 現場業務の流れにAIが組み込まれていない ③ 教育や運用支援が単発で終わり、継続的な利用につながらない

AIは導入するだけで成果が出るものではありません。業務の中で自然に使われ、継続的に活用される状態まで設計されて初めて価値を発揮します。

AIを「導入して終わり」にしない「業務設計」と「運用定着」

AI導入では、ツール選定やPoC実施だけでなく、現場業務への組み込みや利用定着までを見据えた設計が重要です。本セミナーでは、AI活用に向けた業務設計を支援する 株式会社Almondo と、マニュアル作成・ナレッジ整備ツール 「Dojo」 を提供する株式会社テンダの知見をもとに、AI活用を現場に根づかせるための具体的な進め方を解説します。AI活用テーマの設計、業務フローへの組み込み、教育・運用の進め方、ナレッジ整備のポイントを、事例やデモを交えてご紹介します。AI導入をゴールにせず、 「業務の中で使われる状態」 を実現するための実践手順をお伝えします。

こんな方におすすめ

• AIツールを導入したが、期待した成果が出ていない方
• PoCから本格展開に進めず、活用が停滞している方
• DX推進やAI活用を担当しているが、現場への浸透に課題を感じている方
• AI導入を成功させるための業務設計や運用設計を学びたい方

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　AIを導入したのに、なぜ現場で使われないのか？ ～PoC止まり・定着しないAI活用から脱却する 業務設計と運用定着の進め方～

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

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。