本セミナーはオンサイト開催です

参加に関する詳細は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 「mail.networld.co.jp」「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。」

注目度高の “Copilot” もご紹介！

セキュリティと業務効率化の改善を両立するために

2022年11月に OpenAI 社が対話型生成 AI の ChatGPT をリリースし、生成 AI が一気に普及しました。Microsoft は2019年に OpenAI に投資し、その後も追加投資を行いAI技術の進歩を加速させてきました。 昨今では、Microsoft の AI アシスタントであり、さまざまな業務を効率化するために設計された Microsoft 365 Copilot が注目を集めています。例えば Office 製品と連携して、会議の内容を要約したり、メールの下書きを作成したり、プレゼン資料に画像を追加したりすることができます。 Microsoft 365 Copilot は、企業全体の生産性を向上させ効率化を図る利点がある一方で、社内情報のデータ漏洩やプライバシー、著作権などへの課題があるのも事実です。これらの課題に対処するためには、企業は適切なセキュリティ対策を講じ、生成 AI の利用に伴うリスクを最小限に抑えることが求められます。

本セミナーでは、日本マイクロソフト株式会社のセキュリティ責任者である、河野 省二 氏をお招きし、生成 AI 導入時の安全性に焦点を当て、社内ルールやセキュリティ対策の基盤づくりについてお伝えします。また、Microsoft 365 Copilot のご紹介と導入に向けたご提案や、Microsoft 365 Copilot の機能を最大限に活用するために設計され、より効率的に作業を進める事ができる Copilot＋PC 製品も合わせてご紹介します。

生成 AI のセキュリティにご興味がある方や最新情報を入手されたい方は必見です。この機会に是非ご参加ください。

講演者プロフィール

河野 省二 氏

日本マイクロソフト株式会社 技術統括室　チーフセキュリティオフィサー

1998年より、セキュリティベンダーにおいて情報セキュリティコンサルティング事業を立ち上げ、セキュリティガバナンスコンサルタントして経営とセキュリティについて多くの企業のアドバイザリーとして貢献。経済産業省情報セキュリティ監査研究会委員として、情報セキュリティ監査制度の立ち上げ、日本セキュリティ監査協会スキル部会副部会長(役員)。 その他にも情報セキュリティガバナンス研究会、医療情報安全利用に関する研究会、クラウドセキュリティ研究会などで、さまざまな情報セキュリティ基準を策定。

★ セミナー参加者限定抽選会 ★

本セミナーの最後に、２月下旬に出荷開始したばかりの Intel CoreUltra シリーズ２搭載 Surface 最新機種 が当たる抽選会を予定しております。 お時間がございましたら、ぜひ最後までご参加ください。 外れた方には、もれなく Amazonギフトカード（500円分）を進呈いたします。 なお、最後までご参加いただき、アンケートにご協力いただいた方が対象となります。

抽選方法はセミナー当日に会場にてご説明いたします。

開催概要

主催　　　株式会社ネットワールド

協賛　　　日本マイクロソフト株式会社

参加費　　無料

開催日時　2025年4月11日（金）15：00 ～ 17：30（受付開始：14：30）

会場　　　御茶ノ水ソラシティカンファレンスセンター　2F 「sola city Hall [EAST]」

　　　　　東京都千代田区神田駿河台4-6　⇒　ACCESS

定員　　　100名

対象　　　パートナー企業様、エンドユーザー様

　　　　　※競合企業様におかれましては、ご参加をお断りする場合がございます。

内容　　　＜15：00～15：10＞

　　　　　開会のご挨拶

　　　　　株式会社ネットワールド

　　　　　マーケティング本部クラウド推進部

　　　　　猪原 伯光

　　　　　＜15：10～16：10＞　

　　　　　基調講演：生成AIの活用とリスク対応を両立するデータ基盤づくり

　　　　　日本マイクロソフト株式会社

　　　　　技術統括室　チーフセキュリティオフィサー

　　　　　河野 省二 氏

　　　　　＜16：10～16：30＞

　　　　　Live Q＆A セッション

　　　　　日本マイクロソフト株式会社

　　　　　技術統括室　チーフセキュリティオフィサー

　　　　　河野 省二 氏

　　　　　株式会社ネットワールド

　　　　　マーケティング本部クラウド推進部

　　　　　猪原 伯光

　　　　　＜16：30～16：40＞ 休　憩

　

　　　　　＜16：40～17：00＞

　　　　　Microsoft 365 Copilot の導入に向けて

　　　　　株式会社ネットワールド

　　　　　マーケティング本部クラウド推進部

　　　　　クラウドビジネス課

　　　　　中西 綾望

　　　　　＜17：00～17：20＞

　　　　　AI を活用して作業を効率化 Copilot＋PC のご紹介

　　　　　株式会社ネットワールド

　　　　　マーケティング本部クラウド推進部

　　　　　クラウドビジネス課

　　　　　吉本 冬輝

　　　　　＜17：20～17：30＞

　　　　　Surface Copilot＋PC が当たる抽選会

※プログラムは、予告なく変更する場合がございます。

◆関連ページ

・Microsoft 製品情報はこちら

主催

株式会社ネットワールド（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）

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。

企業での生成AIの活用が進む

企業のデジタル化と業務効率化が進む中で、生成AIはその中心的な役割を果たしています。マーケティング、カスタマーサポート、製品開発、コンテンツ生成など、さまざまな分野でAIが活用され、成果を上げています。例えば、膨大な社内ドキュメントやデータから必要な情報を瞬時に抽出し、業務に役立つ形で提供することによって、業務効率化が実現されています。生成AIの活用は業務の自動化を進め、企業の生産性向上に大きく貢献しています。

一方、「どこから始めるべきか？」と悩む企業も

しかし、生成AIの導入を考えても「どこから始めるべきか分からない」と悩む企業も少なくありません。技術的なハードルや実用的な活用方法が不明確な場合も多く、導入に踏み切れない企業が多いのが現状です。そこで重要なのは、まずどの業務やプロセスでAIを活用するかを見極めること。漠然とした「AI導入」という目標ではなく、具体的なニーズに応じたアプローチが求められます。

効果が出ているユースケースやテンプレート活用のすすめ

成功事例やユースケースを参考にすることは、AI活用を始めるための大きなヒントとなります。多くの企業が生成AIを使って業務を効率化し、コスト削減や品質向上を実現しています。汎用的なテンプレートを活用することで、ゼロからAIシステムを構築する手間を省き、短期間で効果を実感することが可能です。これらのリソースをうまく活用することで、スムーズな導入が期待できます。

オンラインではない、日本全国・現地での伴走の重要性

AI導入を成功させるためには、技術だけでなく「現地での伴走」が不可欠です。オンラインでのサポートだけでは、実際の業務に合わせた調整や問題解決が難しい場合があります。そこで、現地で企業と一緒にAI活用のステップを踏みながら進めることが重要です。このような伴走型の支援により、企業はより深くAI技術を理解し、実践的な効果を早期に実感できるようになります。

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　生成AI活用はどこから始めるべきか？ ～効果が出ているユースケースやテンプレートの活用と「現地伴走」の重要性～

13:45～14:00　質疑応答

主催

東日本電信電話株式会社（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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急速に進化する生成AI、ITエンジニアの役割とスキルが変わる時代

生成AIの急速な進化により、ITエンジニアの役割は大きく変わろうとしています。 従来の手作業やルーチン業務の多くがAIによって補完され、エンジニアにはAIを活用して業務の生産性を向上させるスキルが求められています。しかし、多くの企業ではAI導入の具体的な方法がわからず、現場での適用が進まないという課題を抱えています。

生成AIの活用格差が、エンジニア個人の市場価値と企業の成長を左右

生成AIを活用できるエンジニアとそうでないエンジニアのスキル格差が広がる中、適応できない人材は市場から取り残されるリスクが高まっています。 企業にとっても、AIを活用できる人材の育成が急務となり、ヘルプデスクやAWS構築などの業務において、AIの活用有無が業務効率やコスト削減に直結する状況になっています。今後、AIを活用した業務プロセスを確立できるかどうかが、企業の成長と競争力に大きな影響を及ぼします。

ヘルプデスク・AWS構築などIT業務で今すぐ使える「生成AIマスタープログラム」とは

本セミナーでは、ITエンジニアが生成AIを業務に活かすための実践スキルを短期間で習得できる「生成AIマスタープログラム」をご紹介します。このプログラムでは、ヘルプデスクやAWS構築などの具体的なIT業務シーンを想定し、生成AIを活用する方法を習得でき、業務の効率化やスキル向上につながる実践的な学びを提供します。

企業の生産性向上やエンジニアの市場価値を高めるための第一歩として、ぜひご参加ください。

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　ITエンジニアの生成AI活用が、企業存続の鍵を握る　～ヘルプデスク・AWS構築などIT業務ですぐに使える生成AI実践スキル研修～

12:45～13:00　質疑応答

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。

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Microsoft Copilotの活用実態

AIの活用が広まる中で、文書作成や情報収集などビジネスでの活用も多くみられるようになっています。 また、Microsoft Copilotは、Teamsと連携させることで会議内容の要約が議事録の自動作成を行えたり、Outlookとの連携でメールの下書きやスレッドの要約、優先順位付けなどが行え、メール管理の改善を図れます。 このように、Microsoft Copilotにも様々な活用方法があります。

業務へ与える成果の図りにくさ

しかし、こうした活用を行っても定量的にどの程度効率化できたかと測ることは難しく、業務の質といった意味合いでも作成した文書やクオリティの向上については、主観的な評価となりがちで具体的な成果にどの程度つながったかと把握することは難しいといえます。 また、活用する環境が社員それぞれで違うため、どの業務で成果が出せるのかといった点でも、その判断が難しくなる一因となっています。

Microsoft Copilotをコード生成やセキュリティ対策の強化で活用

本セミナーでは、Microsoft Copilotをコード生成やセキュリティ対策の強化で活用できる人材を育成するプログラムをご紹介します。 これまで手作業でコーディングをしていた作業工程をMicrosoft Copilotによるコード生成で大幅に効率化するといったことや、人力で行っていた脅威の検出やリスクの特定も効率化できる余地があります。 そういった効率化を実現するためには、本質的な意味で使いこなす必要があり、そのプロセスに必要となるのが、プロンプトエンジニアリングです。 セミナーの中では、プロンプトエンジニアリングを習得したうえで、Microsoft Copilotの本質的な活用方法を学び、組織・個人の生産性向上を実現するノウハウをご紹介いたします。 組織・個人の生産性を向上させるDXを実現したいとお考えの方や、コーディングやセキュリティ対策の効率化を図りたいとお考えの方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　Microsoft Copilotをコード生成やセキュリティ対策の強化で活用する ～効率化実現のためのプロンプトエンジニアリングを習得する育成支援プログラム～

11:45～12:00　質疑応答

主催

AKKODiSコンサルティング株式会社（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。

本セミナーは2025年3月14日(金)開催のセミナーの再放送です。

LLMでのRAG活用のデータ連携のタイムラグ影響

生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の活用において、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の利用が増加しています。しかし、RAGを活用する際にデータのタイムラグがもたらす影響は大きな問題となります。たとえば、ニュース記事を元に生成するコンテンツが数時間前に発表された情報を基にしている場合、最新の状況が反映されていない可能性があります。これらの鮮度が低いデータを利用することでの障壁は生成AIを活用する上で様々な業界、業種で発生します。これを防ぐためには、リアルタイムで更新されるデータソースとの継続的な連携が必要です。

リアルタイムデータを活用してアウトプット生成することでのハルシネーション

ハルシネーションは、生成AIが誤った情報を作り出す現象であり、特に過去のデータに依存した場合や、リアルタイム情報の更新ができていない、間に合わなかった場合に発生しやすくなります。リアルタイムデータをAIに適切に連携させることで、こうしたハルシネーションを防ぎ、信頼性の高いアウトプットを得ることが可能となります。

RAG活用に求められるリアルタイムデータ連携について解説

本セミナーでは、RAGを活用するために必要なリアルタイムデータの連携方法について解説します。具体的には、最新データをリアルタイムで取得し、生成AIにどのように反映させるか、またその際に避けるべき落とし穴や課題について解説します。データフローの設計や、データ更新のタイムラグを最小化するための技術的アプローチを取り上げ、実際のユースケースや最適なアーキテクチャをConfluentの活用事例を含めて紹介します。

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　生成AIにおいて最新ではないデータを利用することで生じるハルシーネーションをどう防ぐか 〜RAG活用におけるリアルタイムデータ連携をアーキテクチャ、ユースケース含めて解説〜

12:45～13:00　質疑応答

主催

Confluent Japan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。

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。

LLMでのRAG活用のデータ連携のタイムラグ影響

生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の活用において、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の利用が増加しています。しかし、RAGを活用する際にデータのタイムラグがもたらす影響は大きな問題となります。たとえば、ニュース記事を元に生成するコンテンツが数時間前に発表された情報を基にしている場合、最新の状況が反映されていない可能性があります。これらの鮮度が低いデータを利用することでの障壁は生成AIを活用する上で様々な業界、業種で発生します。これを防ぐためには、リアルタイムで更新されるデータソースとの継続的な連携が必要です。

リアルタイムデータを活用してアウトプット生成することでのハルシネーション

ハルシネーションは、生成AIが誤った情報を作り出す現象であり、特に過去のデータに依存した場合や、リアルタイム情報の更新ができていない、間に合わなかった場合に発生しやすくなります。リアルタイムデータをAIに適切に連携させることで、こうしたハルシネーションを防ぎ、信頼性の高いアウトプットを得ることが可能となります。

RAG活用に求められるリアルタイムデータ連携について解説

本セミナーでは、RAGを活用するために必要なリアルタイムデータの連携方法について解説します。具体的には、最新データをリアルタイムで取得し、生成AIにどのように反映させるか、またその際に避けるべき落とし穴や課題について解説します。データフローの設計や、データ更新のタイムラグを最小化するための技術的アプローチを取り上げ、実際のユースケースや最適なアーキテクチャをConfluentの活用事例を含めて紹介します。

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　生成AIにおいて最新ではないデータを利用することで生じるハルシーネーションをどう防ぐか 〜RAG活用におけるリアルタイムデータ連携をアーキテクチャ、ユースケース含めて解説〜

12:45～13:00　質疑応答

主催

Confluent Japan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。

本セミナーはWebセミナーです

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技術継承、ナレッジ共有が組織力を左右する

業務効率化や生産性向上を推進する上で、技術継承やナレッジ共有、社内マニュアルの整備は避けては通れません。業務手順の標準化、技術やノウハウの継承、社員教育の効率化など、その重要性は年々高まっています。特に近年は、リモートワークの浸透や人材不足を背景に、いつでもどこでも必要な情報にアクセスできる環境づくりが、企業の競争力を左右する重要な要素となっています。

動画マニュアルの落とし穴とRAG活用*のジレンマ

コロナ禍以降、Web会議の録画や業務手順の動画マニュアルが急増しています。動画は文書と比べて直感的で分かりやすく、撮影も手軽なため、多くの企業で活用が進んでいます。しかし、1時間の動画から必要な箇所を見つけ出すのにまた1時間かかってしまうという非効率な状況が発生しています。一方、最近注目を集めているRAG（検索拡張生成）技術*は、社内文書をチャット形式で検索・活用できる画期的な手法ですが、RAGで扱いやすいように文書の加工が必要な場合もあり、そのノウハウや手間が壁となっています。

*RAG（検索拡張生成）技術: 　外部の情報を検索して生成AI（大規模言語モデル：LLM）に提供することで、回答の精度や信頼性を高める自然言語処理（NLP）技術。

動画×生成AIが実現する、新しいナレッジ活用の形

この課題を解決するのが、生成AIによる動画活用ソリューション「Video Questor」です。アップロードした動画を自動で解析し、チャット形式で検索・活用することを可能にします。「この作業の注意点は？」と質問するだけで、関連する動画シーンとその説明を即座に提示。また、英語の技術動画も日本語で質問できるため、グローバルでの情報共有も容易です。Video Questorは、既存の動画資産をそのまま活用でき、新たに文書を作成する必要もありません。セミナーでは、実際の活用事例を交えながら、このソリューションによって実現する次世代の技術継承・ナレッジ活用の形をご紹介します。

プログラム

9:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング（マジセミ）

10:05～10:45　生成AIで変わる、技術継承とナレッジ共有の新常識〜動画とAIで「マニュアルが作れない、使われない」を撲滅し、ナレッジ共有の最適解を実現〜

10:45～11:00　質疑応答

主催・共催

日本電通株式会社（プライバシーポリシー）

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

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アプリをサービス利用ではなく自社開発するケースの増加

近年、企業が生成AIの導入を進める中で、ChatGPTやCopilotに代表されるサービスの利用にとどまらず、自社で業務効率化や顧客向けサービスの向上につながる生成AIアプリを構築するケースが増加しています。自社による開発では、データの管理やセキュリティの強化、業務要件に合わせた最適化が可能になります。しかし一方で、単に導入するだけでは想定した業務の効率化やお客様の満足度向上につなげることは難しい側面があります。

正確な評価と継続的改善が生成AIの性能向上に不可欠

生成AIを自社開発した場合、その性能を正確に評価し、課題点を特定することが非常に重要です。しかし、生成AIでは、評価基準が不明確だったり、結果が予測通りにいかない場合が多くあります。このブラックボックス問題に対処するためには、単に結果を出すだけではなく、継続的なトレースとモニタリングを通じて、生成AIの挙動を細かく把握することが求められます。さらに、ユーザーからのフィードバックや事業に詳しい担当者による改善プロセスが不可欠となり、その取り組みがないとユーザー体験が向上しないだけでなく、生成AIの効果も最大化できません。

生成AIの改善手法と評価プロセスを実践的に解説

このセミナーでは、生成AIアプリを自社独自で開発・運用する際に重要な、正確な性能評価方法と継続的な改善手法について、Langfuseを用いた実践的なアプローチを解説します。具体的には、ブラックボックス問題を解消するためのトレースやモニタリング、そしてユーザー評価の分析方法を取り上げ、どのようにそれらを効果的に実装していくかを実例を交えてご紹介します。これらの手法を理解し、実際に取り入れることで、生成AIアプリのライフサイクルとして性能向上とユーザー体験の向上を持続的に実現できるようになります。

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　生成AIアプリのライフサイクル：開発から性能評価、ユーザ体験向上を実践するアプローチとは 〜Langfuseで今すぐ始められるベストプラクティス〜

10:45～11:00　質疑応答

主催

ガオ株式会社（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。

本セミナーはリアル開催です

参加に関する詳細は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 なお、「mail.networld.co.jp」「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。

　

概要

便利そうだけど、具体的な利用イメージがつかめていない・・・ クラウドかつ AI のサービスを利用するとなるとセキュリティやコンプライアンスへの対応がどうなっているのか不安・・・ そんなお悩みをお持ちのご担当者様向けに、日本マイクロソフト様全面協力のもと、全国5都市を回る全国キャラバンを開催いたします。

本キャラバンでは、Microsoft365 Copilot を検討する上で多くの方が疑問に感じているセキュリティやコンプライアンスへの対応状況や利用イメージをご紹介するセッションパートと、実際にMicrosoft365 Copilot を触って体感していただける体験会パートの2部構成で実施いたします。

疑問点の解消から実際に体験までしていただける、またとないチャンスになりますので、ぜひたくさんの方のご来場をお待ちしております。

★アンケートご回答特典★ 本セミナーにお申し込みいただき、ご参加後のアンケートにご回答いただいたお客様にもれなく「Amazonギフトコード（500円分）」をプレゼントします。 ※企業ドメインのメールアドレスでお申し込みの方が対象となります。

対象

パートナー企業様、エンドユーザー様 ※競合企業様におかれましては、お申し込みをお断りする場合がございます。

　

5つの会場で開催いたします。お申込時にご希望の会場をご選択ください。

【大阪会場】　2月13日（木）　14：00 ～ 16：50　（受付開始　13：30） 　　会場：TKP ガーデンシティ PREMIUM 大阪梅田新道　3F 「ホール 3B」

【名古屋会場】2月18日（火）　14：00 ～ 16：50　（受付開始　13：30） 　　会場：TKP ガーデンシティ PREMIUM 名古屋新幹線口　3F 「バンケットホール 3A」

【東京会場】　2月21日（金）　14：00 ～ 16：50　（受付開始　13：30） 　　会場：TKP 市ヶ谷カンファレンスセンター　3F 「ホール 3A」

【福岡会場】　2月28日（金）　14：00 ～ 16：50　（受付開始　13：30） 　　会場：TKP 博多駅前シティセンター 　8F 「ホール A」

【札幌会場】　3月 7日（金）　14：00 ～ 16：50　（受付開始　13：30） 　　会場：TKP ガーデンシティ札幌駅前 　5F 「カンファレンスルーム 5A + 5B」

　

プログラム

14：00～14：10　開会のご挨拶

株式会社ネットワールド マーケティング本部 クラウド推進部クラウドビジネス課 猪原 伯光

14：10～14：50　AIを身近に。業務へのAI落とし込みの第一歩をご提案 ～Copilot を中心とした Microsoft 365 と AI ＆セキュリティの紹介～

日本マイクロソフト株式会社

14：50～15：30　Copilot デモ + ネットワールドからの支援施策のご紹介

株式会社ネットワールド マーケティング本部 クラウド推進部クラウドビジネス課 中谷 大基

15：30～15：40　休憩

　

15：40～16：50　体験会 ＆ 座談会

日本マイクロソフト株式会社 株式会社ネットワールド

※体験会が終わり次第、アンケートにご回答いただいた方から順次解散とさせていただきます。 ※プログラムは、予告なく変更する場合がございます。

　

主催・共催

株式会社ネットワールド（プライバシーポリシー） 日本マイクロソフト株式会社（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）

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。