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先端技術の課題を解決するウェビナー

AIやディープラーニングの業界別活用事例、IoT、自動運転、AR/VR、メタバースやスマートグラス関連など、先端技術の市場規模や最新動向、さまざまな事例・ノウハウがわかるウェビナーやバーチャル展示会を掲載しています。

マシンラーニング（機械学習）/ディープラーニング（深層学習）
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自社データを守り抜くAI開発。JupyterLabからセキュアに構築する、 Red Hat ...

サイオステクノロジー株式会社

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、「sios.com」「zoom.us」「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下さい。

自社データを守り抜くAI開発。JupyterLabからセキュアに構築する、Red Hat AI × GPUによるプライベートAIの全貌

生成AIのビジネス活用において、商用レベルで成功を収めたプロジェクトはわずか5%にとどまるという調査結果があります。多くの企業が直面する「コストの肥大化」「GPUの利用効率」「セキュリティ懸念によるPoCの停滞」。これらの壁をどう乗り越えるべきか？

本セミナーでは、レッドハット社よりAI投資対効果を最大化するプラットフォーム戦略を、サイオステクノロジー社より開発者の生産性を劇的に向上させる実践的なMLOps環境を、デモンストレーションを交えてご紹介します。

概要

日時：2026年6月18日（木）　16：00～17：00 会場：オンライン（Zoom開催）

Agenda

16:00 – 16:05　オープニング

16:05 – 16:25　セッション①レッドハット株式会社

〔タイトル〕商用化成功率5%の壁を突破する「生成AI・AIエージェント」実践戦略：Red Hat AI Enterpriseで実現！GPU枯渇・推論コスト高騰を打破する次世代プラットフォーム〔概要〕生成AIの商用化成功率はわずか5%と言われています。本セッションでは、この「不都合な真実」を乗り越え、AI投資対効果を最大化するプラットフォームの鍵を解説します。Red Hat AI EnterpriseによるGPU効率化や、推論コスト削減の仕組みを詳解。さらにNVIDIAとの協業基盤や最新事例を交え、ハイブリッドクラウド環境での実践的なAI戦略をお伝えします。

16:25 – 16:45　セッション②サイオステクノロジー株式会社　デモセッション

〔タイトル〕ワンクリックで立ち上がる、自分だけの GPU 付き Jupyter ラボ：実演〔概要〕 MLOps成功の鍵は、AIモデルの開発をいかに迅速かつ安全に進めるかにあります。本セッションでは、Red Hat OpenShift AIを活用し、GPU搭載JupyterLabを即座に立ち上げ、セキュアな環境で簡易な機械学習を行うデモを実演します。インフラ構築の手間を排除し、AIモデル開発から自動化パイプライン構築が可能なJupyter環境の有用性を解説します。AI開発の品質と生産性を飛躍させる基盤をぜひご体感ください。

16:45 – 17:00　質疑応答・クロージング

講師紹介

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上田尚人

レッドハット株式会社技術営業本部　AI SSA

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小野晴生

サイオステクノロジー株式会社 Professional Service SL

登録時に提供する情報は、アカウントオーナーおよびホストと共有されます。アカウントオーナーとホストは、その情報を規約とプライバシーポリシーに従って使用・共有できます。

【個人情報の取り扱いについて】ご記入頂いた個人情報は、サイオステクノロジー株式会社およびレッドハット株式会社の個人情報保護ポリシーに則って、適切に扱われます。 ※詳しくは個人情報の取扱い利用目的およびプライバシーポリシーをお読みいただき、ご同意いただいたうえで登録をお願いいたします。

・レッドハット株式会社【提供する個人情報の項目】会社名、部署名、氏名、メールアドレス、電話番号レッドハット株式会社の一般プライバシーステートメント https://www.redhat.com/ja/about/privacy-policy

・サイオステクノロジー株式会社ご記入頂いた個人情報の取り扱い、利用目的について https://www.sios.com/ja/legal/terms02.html 個人情報保護の理念と方針について https://www.sios.com/ja/legal/privacy-policy/

主催・共催

サイオステクノロジー株式会社（プライバシーポリシー）

レッドハット株式会社（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。

マシンラーニング（機械学習）/ディープラーニング（深層学習）

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なぜ今、国内GPUなのか ― 海外クラウド依存への不安～次世代社会インフラと国内GPUで...

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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。

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。