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。

本セミナーはWebセミナーです

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問題提起：開発スピードが上がるほど、事故のスケールも上がる

近年、システム開発に起因する欠陥が、ビジネス停止や顧客企業に大きく波及するセキュリティ被害事案が増えています。脆弱性悪用による情報漏えい・改ざん・乗っ取りに加え、クラウド設定不備など、「作る」だけでなく「動かす」段階の不備も被害を増幅させています。 生成AIの普及で、開発は“それっぽく”加速しやすくなりました。ところが、スピードが上がっても、セキュリティが自動的に上がるわけではありません。むしろ、指示の出し方や判断基準が曖昧なままAIを使うと、不安全な実装や運用設計が“量産”されるリスクが高まります。

原因への洞察：セキュア開発が回らないのは「仕組み」と「見える化」が足りないから

セキュア開発が難しいのは、スキル不足だけでは説明できません。問題は、仕組みと可視化が不足したまま、個人に負担を押し付けてしまう構造にあります。

• よくある問題構造1.「診断して高リスクだけ対応」で止まってしまう：指摘は“点”で終わり、次の開発に活かす“線”にならない。再発防止が仕組み化されない。
• よくある問題構造2. OSSや委託先を含む開発体制がブラックボックス化する：自社システムの構成や依存関係を正確に把握できず、説明責任を果たしにくくなる。その結果、SBOMの整備や運用に着手しづらい状況に陥いる。
• よくある問題構造3. “リリース中心の文化”が、リスク指摘を遅らせる：不注意に起因する問題ほど言いづらく、例外処理や運用設計の甘さが放置される。

「OWASP Top 10:2025」は、アクセス制御だけでなく、ソフトウェアサプライチェーンや例外条件の扱いなど、より広い範囲で“現実の事故要因”を突いています。この視点を持たずにAI活用を進めると、便利さと引き換えに、見えないリスクを増やしてしまいかねません。

次の一手：「OWASP Top 10:2025」を実践できる力とプロセスに変換する

本講演では、「OWASP Top 10:2025」を単なる知識として“読んで終わり”にせず、開発と運用の現場で実装できる戦略に落とし込むことを考えます。特に、次の3点を“現実解”として提示します。

（1）共通機能要件をつくれるチーム力向上：セキュリティを「できれば」ではなく「仕様」にする （2）検証できるプロセスを組み込む：スプリント（開発サイクル）ごとに改善の示唆が得られる状態をつくる （3）被害影響の最小化と回復を設計する：レジリエントな開発・運用力を高める

さらに、年度末予算100～500万円規模でも着手できる施策例を示し、「どこから始めるか」「何を成果物にするか」「どう測るか」など検討できる経営判断の起点を提供します。

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時代だからこそ必要なセキュア開発の「次の一手」とは？～「OWASP Top 10:2025」を起点に、“作って終わり”から脱却するセキュア開発の現実解～

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社アスタリスク・リサーチ（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

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〜

14:45～15:00　質疑応答

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

本お申し込みの受付は、【2/3（火）開催分】となります。ご注意ください。

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こんな方におすすめ

✔　「AIエージェントとは何か」を基礎から理解したいコーポレート部門の方

✔　単なる電子化やRPA活用に限界を感じており、次の一手を模索している方

✔　バックオフィス業務にAIをどう取り入れられるかをヒントを得たい方

✔　AIが実装されたプロダクトや製品、サービスに興味がある方

セミナー概要

自律的に業務を遂行する「AIエージェント」が、バックオフィス業務を大きく変えようとしています。

単なる電子化やRPAによる定型業務の効率化を超え、知的労働に近い領域まで自動化の対象を広げることで、経理・労務・総務などのコーポレート部門の業務そのものを変えていく可能性を秘めています。

本セミナーでは、まず「そもそもAIエージェントとは何か？」という基礎から出発し、バックオフィスにおいてAIエージェントが求められる背景や、今後想定される業務の進化、そして実装について解説します。

AIの最新トレンドをいち早くキャッチし、中長期的な業務改革につなげたい経営者や管理部門の責任者、DX推進を任されている方にとって必見のセッションです。

登壇者

株式会社LayerX バクラク事業部 プロダクトマーケティングマネージャー 坂井 慧

大手金融機関・コンサルティングファームでバックオフィスのDXを推進。2024年にLayerXに入社。パートナー様向けのセールスとしてバックオフィス業務従事者・支援者の声に応え、 現在はプロダクトマーケティングマネージャーとして経理・バックオフィス業務の効率化やDX推進に邁進中。

開催概要

開催日：2026/02/03(火) 11:00-12:00

開催場所：オンライン配信（Zoom）

参加費：無料

主催

株式会社LayerX（プライバシーポリシー）

協力

スマートキャンプ株式会社（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）

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RPA活用は進んだが、未だ多く残る繰り返し作業

大企業では、部門単位で導入された RPA が一定の成果を上げてきたものの、ルール化しやすい単純工程のみが対象となり、請求処理・受発注・マスタ更新など実務に紐づく多段工程では依然として人手が介在し続けています。特に、複数システム間で情報の整合性を確認したり、例外パターンを判断したりする作業は RPA 単体では扱えず、現場は「自動化を進めたいがルール化できない」領域を抱えたまま運用しています。

判断や例外処理が残存し業務自動化が頭打ちに

RPA は定型処理に強い一方、文脈判断・データ補完・非定型入力といった“例外発生が前提”の工程には対応しづらく、多くの企業で自動化の対象範囲が伸び悩んでいます。OCR の読み取り精度の揺らぎや、マスタ不備の解消、属人的な確認判断など、人間が都度判断してきた処理がボトルネックとなり、業務全体の自動化率が半分程度で停滞するケースも少なくありません。また、複数の部門・拠点にまたがる大企業では、RPA と AI ツールが分断して導入されることで、管理負荷や保守コストが大きくなり全社標準基盤としての統合ができていないという課題も顕在化しています。

AIエージェント統合で例外対応も含めたAPA基盤を解説

本セミナーでは、RPA と AI エージェントを単一基盤として統合管理する APA（Agentic Process Automation）という新たなアプローチをRPAとの比較を踏まえて紹介し、判断・例外・非定型処理を含めた一連のプロセスを自律的に実行できる仕組みを解説します。従来のRPAで実施していたルール化された操作とAIを組み合わせることで、様々な複合業務を“分断なく”自動化する方法を事例とともに紹介します。

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　【大企業向け】プロセス毎に分断したRPAとAIエージェントをどう統合し自動化を実現するか 〜判断・例外対応まで扱えるAIエージェント統合基盤を、RPAとの役割比較を交えて解説〜

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社システムサポート（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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ガイドラインを準拠してもなお届くなりすましメール

各種ガイドラインや総務省の要請に沿ってDMARC/BIMIを導入し、SPF・DKIMの設定も進めているにもかかわらず、「なりすましメールは相変わらず届く」という声は少なくありません。 フィルタやゲートウェイ側である程度ブロックされていても、完全には防ぎきれず、経営層や現場からは「ここまで対策したのになぜまだ来るのか」という不満や不安が生まれています。本来、DMARC/BIMIは“なりすましをゼロにする魔法”ではなく、自社が送った正規メールかどうかを証明し、信頼できる送信元として扱ってもらうための仕組みです。 その位置づけが社内で十分に共有されていないまま導入だけが進むことで、現場の体感と経営の期待値が食い違い、対策そのものへの不信感が高まりつつあります。

なりすまし”ゼロ”を目指す誤解と期待値のずれ

多くの組織では、「DMARCを入れればなりすましメールはほぼゼロになるはずだ」という前提でプロジェクトが始まります。しかし実際には、DMARCは“正規の送信元を明確にし、それ以外を段階的に厳しく扱う”ための枠組みであり、単体ですべての攻撃メールを消し去るものではありません。このギャップが、「思ったほど効果が見えない」「やる意味があるのか」という誤解を生みます。 さらに、DMARC/BIMIをガイドライン遵守のチェック項目としてしか捉えていないと、「自社ブランドやドメインの信頼性をどう守るか」という本来の目的が議論されず、レポートの読み解きや送信元の棚卸し、ポリシーを段階的に厳しくしていく判断など、運用面の投資が後回しになりがちです。その結果、なりすまし「ゼロ」を期待される一方で、ブランド保護という成果も見えにくいという、つらい状態に陥ってしまいます。

複雑化するDMARC認証の受信要件から”逆算”して設計する次世代型認証サービス環境のValiMailを構築し、自社ドメインの真正性とブランド価値を守る

本セミナーでは、なりすましメールを完全に消し去ることだけをゴールにするのではなく、「自社が送る正規メールの真正性を証明し、ブランドを守る」という本来の目的に立ち返ったDMARC/BIMI運用の考え方を解説します。そのうえで、ValiMailが、従来の“後出しで積み上げられてきたメール認証プロセス”では対応しきれない複雑化したDMARC認証に対して、DMARC/BIMI最適化から逆算した次世代型の認証サービス環境と最適化サポートツールを提供し、送信元の洗い出しやSPF/DKIM設定、DMARCレポートの分析を短期間・高精度で支援することをご紹介します。こうした環境を基盤とすることで、「正規メールだけが確実に届き、なりすましは拒否される状態」に段階的に近づけながら、第三者機関に登録した商標イメージのアイコンをBIMIとして表示するなど、受信者保護とブランド真正性を両立させるプロセスを、画面イメージを交えつつ具体的にお伝えします。

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　ブランド真正性を守る責務があるのにDMARC導入が進まない～ValiMail導入で運用負荷を抑え、メールの真正性を高める方法～

13:45～14:00　質疑応答

主催・共催

イージス・アプリケーション株式会社（プライバシーポリシー）

StrategyCore K.K.（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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頻発するランサムウェア被害

近年、企業や組織を狙ったランサムウェア攻撃が後を絶ちません。

攻撃者の手口はますます巧妙化し、従来のセキュリティ対策だけでは被害を未然に防ぐことが難しくなっています。

特に、外部に公開されたシステムの脆弱性を突いた侵入は深刻な被害に直結するケースも多く、素早く、そして的確な脆弱性の発見と対処が求められています。

繰り返しが前提となる脆弱性診断

このようにサイバー攻撃が高度化・巧妙化し、ITインフラも日々変化する中においては、脆弱性診断は「一度実施すれば十分」とは言えなくなっています。新たな脆弱性は次々と明らかになり、システム構成や利用環境も常に変化する今、一度きりの対応では不十分であり、変化に追随できる「継続的な」対策が欠かせません。

とはいえ、限られたセキュリティ予算の中で、こうした診断を高頻度で実施・維持することは、多くの企業にとって大きな負担となっています。

このような課題感の中で、世の中の脆弱性診断サービスも「どう効率的に、どう継続的に実施するか」が重視されるようになっています。

「継続的に任せ続けられる」AI時代の脆弱性診断サービス

本セミナーでは、こうした課題に応える新たなアプローチとして、AIプラットフォーム「ImmuniWeb」と、ホワイトハッカーによる検証を組み合わせた「VLCセキュリティ診断ソリューション」をご紹介します。

「ImmuniWeb」は、AIによる高精度な自動診断に加え、レポート生成や継続的なモニタリング機能を備えた、先進的な脆弱性診断プラットフォームです。これにVLCセキュリティのホワイトハッカーによる高度な検証を組み合わせることで、従来の診断と比べて、スピードと精度の両立を実現します。

これまで手間やコストがかかっていた脆弱性診断を大幅に効率化し、「単発の作業」から「継続的に任せられる運用」へと進化させる、実践的なセキュリティ対応が可能になります。

年度末の繁忙期にも間に合う、スピードと品質を両立した診断

国内最大規模のレッドチームを擁するVLCセキュリティは、年度末といった繁忙期においても、素早く、高品質なセキュリティ診断サービスを安定的に提供しています。

特に、お客様のプロジェクトに参画し、開発担当者と密に連携しながら進める実践的なセキュリティ支援を得意としています。

こんな方におすすめ

・年度末など繁忙期のタイミングで、診断の実施や外注を検討している方 ・様々な脆弱性診断サービスの違いに悩んでいる方、または選定基準を明確にしたい方 ・毎回スポット対応になりがちな脆弱性診断を、継続的に運用したい方 ・現在利用中の診断サービスに課題を感じており、よりよい選択肢への乗り換えを検討している方 ・AIや自動化を取り入れた診断体制に関心のある方

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　【ランサムウェア被害が続く今】脆弱性診断は何を基準に選べばいいのか？ ～ 年度末の繁忙期にも対応可能。「継続的に任せ続けられる」AI時代の脆弱性診断サービスのすすめ ～

15:45～16:00　質疑応答

主催

株式会社VLCセキュリティラボ（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）

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求められる工場エネルギー・CO₂削減

製造業において、省エネルギーとCO₂排出量削減は、コストと環境への両面から年々その重要性が高まっています。

中でも、工業炉（熱処理炉・焼成炉・乾燥炉など）は高温維持のため大量のエネルギーを使用し、国内CO₂排出量の約15％を占めるともされます。

このため、工業炉の効率化は、コスト削減と脱炭素経営を推進する上で避けて通れないテーマとなっています。

PID制御の限界が引き起こす「制御ムダ」とは？

では、工業炉のエネルギー・CO₂削減はどのように実現できるのでしょうか。

工業炉は、昇温・保持・冷却といった工程で、複数の熱源の出力バランスを細やかに制御する必要があります。一方で、一度温めると冷めにくいという特性があるため、熱源や各ゾーンの出力のわずかな調整のズレやタイミングの遅れが、過加熱や温度ムラを引き起こし、エネルギーのムダや品質のばらつきにつながります。

一般的なPID制御では、こうした複雑な炉内の熱容量や外乱といったプロセス変動に柔軟に追従することが難しく、「効きすぎ」や「反応の遅れ」といったムダが蓄積。結果として、大きなエネルギー損失や品質不安定を招いてしまいます。

工業炉のエネルギー・CO₂排出を最大25％削減するスマート制御とは

本セミナーでは、専門知識がなくても高度な制御を実現できる「Smart MPC」を通して、工業炉など熱エネルギー負荷の大きい設備の制御ムダを最適化し、エネルギー削減とカーボンニュートラル経営につながる具体的な改善手法をご紹介します。

「Smart MPC」は、将来の挙動を予測し最適な操作をリアルタイムに導くMPC（Model Predictive Control／モデル予測制御）に、機械学習と最適化技術を組み合わせ、過去の運転データを活用することで、専門的なチューニングなしで高精度な予測制御を実現できる技術です。

このSmart MPCを現場にスムーズに適用するため、組み込み型AI制御コントローラ「E-Smart MPC（Embedded Smart MPC）」もリリース。制御盤にそのまま搭載可能で、GUI操作や自動調整機能により、高度制御を手軽に導入できるようになりました。

これにより、工業炉の燃料・電力使用量やCO₂排出量について最大25％の削減が期待できるほか、制御精度の向上（最大80％改善）や立ち上げ・調整時間の短縮（最大60％削減）といった改善も実際の導入現場で確認されています。

こんな方におすすめ

・工業炉のエネルギーコストやCO₂排出量の削減に取り組みたい生産技術・設備管理のご担当者 ・PID制御の限界を感じており、運転の安定化やムダ加熱の抑制を実現したい現場責任者 ・工業炉に限らず、熱風炉・乾燥機・温調装置など、熱制御が課題となる設備全般の省エネ・脱炭素化を推進したい方 ・設備老朽化や省エネ投資の検討に伴い、短期間・低負荷で効果が出る制御改善を求めている方

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　【工業炉のエネルギー・CO₂排出を最大25％削減】加熱プロセスなどの“制御ムダ”を最適化する方法とは

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社 Proxima Technology（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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重要性が高まる健康診断業務

健康診断業務は、健康経営を支える基盤業務として、近年その重要性が高まっています。

受診の実施や結果管理といった法令対応にとどまらず、未受診者や再検査対象者の把握、継続的なフォローや健康データの活用まで含めた「運用の実効性」が、組織や経営層から求められるようになりました。

その結果、健康診断データは、勤怠やストレスチェックなどと組み合わせて活用される、企業のリスク管理や経営判断を支える重要なデータ基盤になりつつあります。

集計・管理に追われる健康診断業務

しかし、その重要性の高まりとは裏腹に、現場の運用は必ずしも追いついていません。

多くの企業では、健診結果の回収や突合作業、未受診者・再検査対象者の確認に多くの工数を要し、担当者が集計や管理業務に追われているのが実情です。たとえば、健診機関ごとにフォーマットが異なり、結果の集計や突合に想定以上の手間がかかったり、再検査や二次健診の対象者は把握できているものの、フォローや勧奨まで手が回らないといったケースも少なくありません。

その結果、健康診断業務が集計・管理中心の業務となり、毎年「なんとか乗り切る」ことが前提の運用になってしまっている現場も多いのではないでしょうか。

集計・管理に振り回され続ける運用を仕組みで変えるために

本セミナーでは、健康診断業務において多くの現場が抱えている「なぜ毎年、なんとか乗り切る状態になってしまうのか」という課題を、よくある悩みや運用上のつまずきポイントを交えながら整理します。

その上で、年度末にかけて来年度の準備を考え始めるこの時期だからこそ、集計・管理に追われ続ける業務の進め方を見直し、来年の健康診断業務を少しでもラクにするために、今から整理しておきたい視点や問いを軸に、無理なく回り続ける業務の整え方を解説します。

こんな方におすすめ

・集計や管理作業に追われ、本来やるべきフォローや改善に手が回っていない方 ・健診結果の回収・突合や、未受診者／再検査対象者の把握に時間がかかっている方 ・属人的な運用を見直し、来年に向けて業務を少しでもラクにしたい方 ・年度末から来年度に向けて、健康診断業務の進め方を整理しておきたい方

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　健康診断業務、毎年「なんとか乗り切る」で終わっていませんか？

11:45～12:00　質疑応答

主催

メディフォン株式会社（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。