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活用の鍵を握る「参照元データ」の質と鮮度

生成AIを業務に活用する動きが加速する中、「AIがどんな情報をもとに判断しているか」がより重要なテーマとなっています。AIは万能な存在ではなく、参照するデータの内容や鮮度に大きく左右されます。業務マニュアルや手順書が古いままだと、AIの出力や現場の判断も、現実とのズレが生じてしまう恐れがあります。

参照元データの整備・更新が追いつかない

そこで今、多くの企業が直面しているのが「参照元データ（マニュアル）の整備・更新が追いつかない」という課題です。属人化した手順、周知されない変更、どれが最新版かわからない文書群——これらはAI活用を阻むだけでなく、教育や引継ぎの品質も低下させます。

業務ナレッジを最新状態に保ち、AI回答の精度を保つ仕組み

本ウェビナーでは、業務ナレッジを常に“現場に合った最新状態”に保つための仕組みとして、

• PC操作を自動でマニュアル化する 「Dojo」

• 現場動画から手順を作成できる 「Dojoウェブマニュアル」

を紹介し、これらを統合運用できる 「One Dojo」 によって、AI活用の基盤としてのマニュアル整備がどのように実現できるのかを解説します。実際のデモを交え、導入効果や運用のポイントを具体的にご紹介します。

こんな方におすすめ

• 生成AI活用に関心はあるが、参照元データ（業務マニュアル等）の整備・更新が追いついていない方

• 異動・引継ぎや新体制で、手順の属人化・周知漏れ・最新版管理に課題を感じている方

• 現場の作業動画とオフィスのPC操作を起点に、マニュアルを自動作成し「常に最新」に保つ運用を実現したい方

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　生成AI時代の「業務ナレッジ」、整っていますか？～現場の更新をすぐにAIへ反映するマニュアル運用とは～

14:45～15:00　質疑応答

主催

株式会社テンダ（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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本セミナーは 2026年2月3日(火)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活用の拡大で、PC端末に残る業務データの扱いが重要に

生成AIの業務利用が急速に広がるなか、Copilot などのツールへ入力される情報の統制がこれまで以上に求められていますが、多くの企業では PC 端末に業務データが残存し続けているため、どのデータが AI に渡るのか把握しきれないという課題が顕在化しています。特に情報システム部門の PC 担当者は、既存ルールの徹底だけではユーザー行動を完全に制御できず、AI 活用の拡大とともに“ローカルデータが起点となる情報漏えい”のリスクを継続的に抱えています。こうした状況を背景に、端末にデータを置かないデータレス運用と、OneDrive などのクラウド集約による統制強化が評価されるようになっています。

ローカル保存や分散したデータ利用が情報漏えいリスクを高める

PC 本体に業務ファイルが点在していると、端末紛失・故障時の漏えいリスクが常に残るだけでなく、Copilot 利用時にどのデータが入力対象に含まれてしまうか統制できず、ガバナンスの穴が生じます。また、OneDrive や共有フォルダなど複数の保存先が混在している環境では、アクセス権限管理やログ取得が煩雑になり、情シスが意図しないデータ利用が発生しやすくなります。さらに、運用ルールを整備してもエンドユーザーのレベルには差があるため、現場の判断でローカル保存が温存され、結果的に AI 時代の情報管理に必要な統合的な可視化と統制が成立しにくい状況が続いています。

“データレスPC × 統合的な運用”でCopilot 利用基盤を構築

本セミナーでは、PC にデータを残さないデータレス構成と OneDrive 集約を組み合わせることで、統制しやすい AI 活用基盤をどのように実現できるのかを解説します。また、PC運用環境の整備についても触れ、情シス負担を軽減しながらガバナンスを強化する方法を紹介します。OneDrive への一元集約によりアクセス制御・ログ取得・データ棚卸が容易になることで、Copilot への安全なデータ供給と誤投入の抑制を同時に実現し、AI 利用を安心して推進できる環境構築の全体像を提示します。

プログラム

08:45～09:00　受付

09:00～09:05　オープニング（マジセミ）

09:05～09:45　生成AI活用で高まる“PCからの情報漏えいリスク”をどう防ぐ？ 〜データレスPCを活用した全社データの集約、分析を実現するAI活用基盤の構築〜

09:45～10:00　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

横河レンタ・リース株式会社（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

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AI時代の計算基盤構想から実装へ ― 日本のデータセンターの課題と国内GPU基盤 ―

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の活用が本格化する一方で、「GPUやAI計算基盤がボトルネックになっている」「海外クラウドの利用に不安がある」といった声が、多くの企業から聞かれるようになっています。 本セミナーでは、まずソフトバンクが描く次世代社会インフラ構想を通じて、AI社会の進展により求められる計算基盤・データセンターの在り方を解説します。

続いて、AI開発の具体的な選択肢として、AIデータセンター GPUサーバーをご紹介します。NVIDIA DGXを用いた高性能GPU環境を、最短7日から利用できる柔軟な提供形態をご紹介します。 AI開発を検討する企画・技術部門の方が、次の検討ステップに進むための判断材料を持ち帰っていただける内容です。

AIデータセンター GPUサーバーの特長・費用・実践ユースケースを解説

第2部では、AIデータセンター GPUサーバーのサービス具体像を分かりやすく解説します。 AI開発において「どのようなGPU環境を、どんな構成をどの程度のコストで使えるのか分からない」といった課題をお持ちの方も多いのではないでしょうか。本パートでは、NVIDIA DGX A100／H100を用いたAIデータセンターGPUサーバーについて、構成・特長・利用形態・費用感までを整理してご紹介します。

さらに、実際の利用イメージを持っていただくために、簡単な画像分類モデルの構築を例としたユースケースを解説します。GPU環境へのログインから、学習ジョブの実行、モデル精度評価までの流れを通じて、「AI開発がどのように進むのか」を具体的にイメージしていただけます。 PoCや検証用途でまず試したい方から、本格的なAIモデル開発・LLM学習を検討されている方まで、GPU活用の現実的な選択肢を理解できる内容です。AI開発環境の検討・見直しを進める上で、実践的なヒントを得たい方はぜひご視聴ください。

登壇者

ソフトバンク株式会社 クラウド・AIサービス第1統括部 統括部長 鈴木 邦佳

ソフトバンク株式会社 次世代技術開発本部 技術戦略統括部 ｲﾝﾌﾗ戦略部 安田 崇政

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）

14:05～14:25　AI時代の計算基盤構想から実装へ ― 日本のデータセンターの課題と国内GPU基盤 ―

14:25～14:50　AIデータセンター GPUサーバーの特長・費用・実践ユースケースを解説

14:50～15:00　質疑応答

主催

ソフトバンク株式会社（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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ランサムウェア被害も、入口は「認証情報の窃取 」から始まる

サイバー攻撃の手口はランサムウェア、サプライチェーン攻撃、標的型攻撃など多様化していますが、実害が出る入口として共通しやすいのが「ID/パスワードなど認証情報の窃取 」です。近年は生成AIの活用により、文章の不自然さが消え、上司・取引先・社内連絡を装った“それっぽい”メールが大量かつ高速に作られ、受信者側の違和感だけで見抜く難易度が上がっています。いったん認証情報が奪われると、クラウドサービスや社内システムへの不正ログインを許し、情報漏えい・業務停止・顧客/取引先への影響へと被害が連鎖し、たった一人の「フィッシングメールへの 安易なクリック 」が“全社の事故”として顕在化します。

「教育だけ」「MFAだけ」では、ランサムウェア級の事故化を止め切れない

フィッシング対策として、注意喚起やルール整備、年1回の教育を実施していても、巧妙な誘導メールは必ず一定割合で「安易なクリック 」を生みます。現場では忙しさ、慣れ、心理的な焦りが重なり、たった1回の入力やクリックが認証情報の漏えいにつながるため、教育だけで“ゼロ”にするのは現実的ではありません。逆に、多要素認証（MFA）などの技術対策を導入しても、例外運用が増えたり、利用部門の負担が膨らんで定着しなかったりすると、守るべき入口に抜け道が残ります。結果として「誰でも引っかかる前提」で備えていない組織ほど、発見が遅れ、横展開や権限悪用で被害が広がり、ランサムウェア被害のような“全社の事故”に発展します。

訓練で安易なクリック を減らし、MFA/端末制限でランサムウェア級の被害を最小限に

本セミナーでは、まずソースポッドクラウドを用いて、訓練・教育を継続的に回し、「だまされてしまう確率 」を減らす実務設計を解説します。大切なのは、やりっぱなしにしないことです。受講状況や理解度、 訓練結果の傾向などを把握し、部門や職種の弱点を“見える化”したうえで、次回の教育内容や周知のやり方を改善し続けることで、セキュリティリテラシーを組織として底上げします。 次に、CloudGate UNOを活用して、ログインの入口を強化します。MFAの導入はもちろん、端末制限を組み合わせることで「ID/パスワードが漏れても、許可されていない端末からは入れない」状態を作りやすくなり、万一の漏えいがそのまま不正ログインに直結しない設計を目指せます。さらに、導入時に現場が混乱しない進め方、例外が発生した際の考え方、業務が止まらないための設計ポイントまで、実務に落ちる形で整理します。 本セミナーでは、単発の注意喚起でも、単一の製品導入でもありません。「人（教育・訓練）」で安易なクリック を減らし、「仕組み（MFA/端末制限）」で不正ログインを止める――この両輪を同時に回すことで、たった一人のフィッシング被害を“全社の事故”に広げないための現実的な打ち手を持ち帰っていただきます。

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　たった一人のフィッシング被害を「全社の事故」に広げないために〜セキュリティ教育・メール訓練・認証強化対策 で不正ログインを防ぐ～

11:45～12:00　質疑応答

主催・共催

株式会社インターナショナルシステムリサーチ（ISR）（プライバシーポリシー）

株式会社ソースポッド（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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AI時代の到来で急増する人間以外のアイデンティティ

生成AIやクラウドサービスの普及により、企業が管理すべきアイデンティティは人間のユーザーアカウントだけでなく、サービスアカウント、APIキー、ボット、IoT機器など「人間以外」のアイデンティティへと急速に拡大しています。ガートナーの予測では、2027年までに企業が管理するアイデンティティの大半が非人間型になるとされており、これらのアイデンティティが適切に管理されないまま放置されると、攻撃者にとって格好の侵入経路となります。特に大企業では、部門ごとに異なるクラウドサービスやSaaSを利用し、それぞれが独自にアカウントを発行・管理しているケースも多く、全体を俯瞰して「誰が・何に・どこまでアクセスできるのか」を把握することが極めて困難になっています。

ID増加に伴うセキュリティホールへの意識不足が攻撃リスクを増大させる

IDが急増するなか、多くの企業ではID管理ツールやクラウドサービスごとの権限設定が分断され、全体像を一元的に可視化できていないのが実情です。その結果、退職者や異動者のアカウントが放置されたり、過剰な権限が付与されたまま見過ごされたり、サービスアカウントの棚卸しが行われず野放し状態になったりと、気づかぬうちに「見えないセキュリティホール」が拡大していきます。こうした状況は、内部不正リスクや外部攻撃者による権限昇格の足がかりを提供してしまうだけでなく、監査対応やコンプライアンス上の説明責任を果たせないという経営リスクにも直結します。しかし、ID管理基盤を統合しようにも、既存システムや業務フローへの影響を懸念して一歩を踏み出せない企業も少なくありません。

Saviynt Identity Cloudで実現する統合アイデンティティセキュリティ

本セミナーでは、Saviynt Identity Cloudを活用した統合アイデンティティセキュリティの考え方と実装アプローチを解説します。人間・非人間を問わず、オンプレミス・クラウド・SaaSにまたがる全てのアイデンティティを一元的に可視化し、リスクベースで権限を評価・制御する仕組みをご紹介します。特に、AIを活用したリスクベースの権限評価により、過剰権限や孤児アカウントを自動検知・是正する方法、人間・非人間を含む全アイデンティティを統合プラットフォームで一元管理する仕組み、そしてクラウドネイティブな設計による迅速な導入アプローチを、大企業での実践例を交えながら具体的にお伝えします。

こんな企業・担当者におすすめ

• 情報システム部門、セキュリティ部門、内部統制・監査部門、DX推進部門、経営企画部門など、全社アイデンティティセキュリティ統制に関わる方

プログラム

14:45～15:00　受付

15:00～15:05　オープニング（マジセミ）

15:05～15:45　クラウド・AI普及で管理IDが急増し、見落とすセキュリティホール～AI時代の統合IDセキュリティで全アイデンティティを管理・保護～

15:45～16:00　質疑応答

主催・共催

Saviynt Inc.（プライバシーポリシー）

株式会社マクニカ（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11月6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活用の加速と全社AI基盤整備の必要性

生成AIの業務利用は急速に進展し、営業文書検索や問い合わせ対応など多くの領域で活用が広がっています。しかしその効果を最大化するには、正確で信頼性の高い社内データを活用できる基盤が不可欠です。特に基幹システムであるOracle Databaseに蓄積された業務データは大きな資産ですが、その構造を崩さずにAIへ接続することは容易ではありません。こうした制約が、多くの企業でAI活用を阻む要因となっています。

Oracle資産と分散データをAIに活かせない現場の停滞

多くの企業はOracle DBに加え、Salesforceやkintone、ファイルサーバなど複数の業務システムを併用しています。これらのデータは部門単位で分散・サイロ化されており、AIに取り込むにはスキーマ変更や大規模な変換作業が必要とされます。しかし現場ではシステムを止めることができず、改修も容易ではないため、「データはあるのにAIが使えない」状態が続いています。この結果、AI導入のPoCが停滞し、全社的な展開が進まないケースが目立ちます。

スキーマ変更不要でOCI上に統合する最適なAI基盤

本セミナーでは、既存のOracle DBを変更せずにOCI上に統合し、即座にAI活用へつなげる「AI Ready Platform」を解説します。本サービスはOracle資産を最大限に活かせるだけでなく、Salesforceやkintoneなど他の業務システムに分散されたデータも取り込み可能で、全社規模でのAI活用を後押しします。これにより、長期的な改修や複雑なデータ変換を経ることなく、既存データを安全かつ効率的にAIへ反映できます。既存投資を守りながら、短期間で実効性のある全社AI基盤を実現するための具体的な手法をご紹介します。

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）

13:05～13:20　企業で生成AI活用を成功させるデータ基盤とは？～

日本オラクル株式会社　小川航平 氏

【プロフィール】 日本オラクル株式会社 Cloud Business Unit, Cloud X, Principal AI Data Software Solution Developer 新卒で日本マイクロソフト株式会社に入社し、Azure Data&AI領域のCloud Solution Architectとして、アーキテクチャ設計やML基盤・モデル開発、生成AIプロジェクトを支援・推進。その後、コミュニティ事業をグロースするスタートアップ企業にて、AWS技術を中心としたフルスタックエンジニア兼開発チームのリーダーを務める。現在はOracle Database技術を中心としたOCIのAI Agent、Data Platform技術を推進。

13:20～13:35　AI活用を阻む“サイロ化データ”問題とCData Syncによる解決

CData Software Japan 合同会社　杉本 和也 氏

【プロフィール】 マーケティング&パートナーサクセスチーム マネージャー 2017年からCData Japan のリードエンジニアとしてテクニカルサポートをメインに国内SaaS API 向けのDriver 開発・プリセールスを担当。現在はマーケティング・パートナーサクセスチームでパートナー企業との効果的な関係の構築および各サービスのビジネスの中長期戦略・マーケティング全般をリード。

13:35～13:50　AI Ready Platform 導入支援サービスで実現するOCIデータ統合基盤

株式会社スマートスタイル　内藤 達也 氏

【プロフィール】 データテクノロジー本部 ゼネラルディレクター / AI Platform Lab チーフリード MySQL・OCIパートナーであるスマートスタイルの営業・プリセールスとして15年以上、ビジネス視点からの最適なアーキテクチャ提案を実施。 2024年よりAI事業立ち上げを主導し、OCI Generative AIとAutonomous DBを核とした企業のAI実装を推進。

13:50～14:00　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

株式会社パソナデータ＆デザイン（プライバシーポリシー）

協力

日本オラクル株式会社（プライバシーポリシー）

CData Software Japan 合同会社（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09月19日セミナーの再放送です。

生成AIの普及で変わる情報収集と購買行動

生成AIの普及により、情報収集の起点は従来の検索からAIを介した直接的な回答へとシフトしています。これにより、企業が発信するコンテンツの見られ方や顧客が比較検討するプロセスそのものが変化しつつあります。BtoBマーケティング担当者にとっては、従来の検索エンジン最適化や広告への依存だけではリード獲得が難しくなり、新しい顧客接点の設計が求められる状況です。

SEOや広告依存では成果が出にくくなる現実

これまで多くの企業が依存してきたSEOやリスティング広告、比較サイトは、生成AIが情報探索の中心となるにつれて成果が出にくくなっています。顧客は検索結果をクリックするのではなく、AIによる要約回答で意思決定を進めるようになり、従来型のデジタル広告や比較サイトの影響力は相対的に低下しています。結果として、マーケティング担当者は「数を打つ」発想から脱却し、新たな集客経路を模索せざるを得なくなっています。

生成AI時代のリード獲得戦略

本セミナーでは、生成AI時代に有効となるリード獲得の新戦略を提示します。従来のSEOや広告施策が縮小する一方で、信頼性のあるデータ基盤を持つメディアを活用した集客や、ウェビナー・展示会といったイベント施策の価値が再評価されています。これらを組み合わせることで、AIが普及した時代においても確実に見込み顧客と接点を持ち、質の高いリードを創出する方法を具体的に解説します。

プログラム

08:45～09:00　受付

09:00～09:05　オープニング（マジセミ）

09:05～09:45　AI普及で変わる、BtoBリード獲得戦略　～成果が出なくなる手法、重要性が増す手法を予測する～

09:45～10:00　質疑応答

※当日いただいたご質問は後日個別に回答いたします。

主催

マジセミ株式会社（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・外部ライブラリ活用が進み、コードの中身が見えなくなっている現実

生成AIや外部ライブラリの活用が当たり前になる中で、開発スピードは大きく向上しています。一方で、「そのコードが本当に安全なのか」「品質や保守性に問題はないのか」を、開発者自身が把握しきれなくなっているケースも増えています。 特にクラウド前提で複数チーム・複数プロジェクトが並行する環境では、コードの量と変化が激しく、人手によるレビューや経験則だけでは限界を感じている現場も少なくありません。便利さと引き換えに、コードの中身がブラックボックス化しつつある――これが、多くの開発・運用現場で起きている現実です。

品質・セキュリティ・監査を「なぜ問題ないと言えるのか」説明できないジレンマ

生成AIが生成したコードや外部ライブラリを含むコードを本番で利用するにあたり、「なぜ問題ないと言えるのか」を説明できるでしょうか。 品質面では将来的な保守性や不具合の懸念、セキュリティ面では脆弱性やライセンスリスク、さらに監査・ガバナンスの観点では、社内外から根拠を求められる場面も増えています。 属人的なレビューや慣習に頼ったままでは、障害発生時や監査指摘の際に説明が追いつかず、「判断の理由を示せない」こと自体がリスクになりかねません。このジレンマに直面しながらも、何から手を付けるべきか分からず、現状維持が続いているケースも多いのではないでしょうか。

Trust Code Hub × SonarQubeで支える、AI時代のコード判断基準と向き合い方

本セミナーでは、生成AIや外部ライブラリ活用が進む今の開発環境を前提に、コードの品質・セキュリティ・監査とどう向き合うべきか、その考え方を整理します。 ソフトウェア品質・脆弱性解析ツール SonarQube を活用し、コードを客観的な指標で可視化することで、「どこが問題になり得るのか」「何を根拠に問題ないと言えるのか」を説明可能な形にしていくアプローチをご紹介します。 また、お客様の業務内容や開発環境に合わせ、最大限の効果を引き出す仕組みづくりを支援するサービス 「Trust Code Hub」 についてもあわせてご案内します。 特定のツール機能を覚えることが目的ではなく、属人化しがちな判断を組織として共有できる状態をどう作るか、複数チームでも回るコード管理をどう考えるか――AI時代に求められるコードとの向き合い方を持ち帰っていただく内容です。

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で書いたコード、このまま使って本当に大丈夫？～SonarQubeを用いて、品質・セキュリティ・監査の壁を属人化せずに越えるコード管理の考え方～

13:45～14:00　質疑応答

主催・共催

株式会社クレスコ（プライバシーポリシー）

Sonar（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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AI時代、効く記事と効きにくい記事の差が広がった

生成AIの普及で、ユーザーは基礎的な情報を素早く把握し、製品やサービスの比較検討も短時間で進められるようになりました。これにより、企業がオウンドメディアで紹介していた用語解説や入門記事のような“汎用情報”は、相対的に価値が下がりやすい傾向にあります。一方で、意思決定に必要な判断材料を提供できる独自視点に長けた記事は、リード化や商談化に繋がりやすく、むしろ重要性が増しています。

どの記事を優先して見直すべきかが判断できない

多くのオウンドメディア運用では、記事別のPVや検索順位といった指標を確認しつつも、「その記事が検討プロセスのどこに効いているのか」「商談や問い合わせにどう寄与しているのか」までは整理できていないケースが少なくありません。その結果、

　・成果が出ていないように見えるが、本当に直すべきか判断できない 　・数値が落ちている記事を感覚的にリライトしてしまう

といった状態に陥りがちです。 AIの利用が当たり前になった今、重要なのは記事単体の数値を追うことではありません。オウンドメディア全体の中で、その記事が担う役割を明確にしたうえで、「残す・直す・役割を変える」を判断することが求められます。

AI時代に求められるオウンドメディア見直しの観点を解説

本セミナーでは、オウンドメディアを運用中のIT企業向けに、AIOを前提とした、既存記事を「残す・直す・役割を変える」の判断基準、成果をだす記事作成に欠かせない重要視点などを整理して解説します。更に、作った記事をどのように活用すれば、リード獲得や問い合わせ・商談につながるか、AI時代にマッチしたオウンドメディアの在り方を提案します。

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　【IT企業向け】オウンドメディア記事、何をどう直すべきか？ 　～AI時代、記事の役割を見極め見直すー商談化に活かす「再設計の基準」～

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社アイティベル（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。