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老朽化・複雑化する基幹システムが、情シスの負担になっている

中堅製造業では、基幹システムや個別開発システムの老朽化や、保守終了・サポート期限（EOL）への対応が課題となっています。 さらに、機能追加やカスタマイズ、周辺システムとの連携を重ねた結果、仕様を理解している担当者が限られ、システムがブラックボックス化しているケースも少なくありません。 工場や部門ごとにシステムが分かれ、Excelや個別システムによる補完も増えていく。改修や保守、障害対応に多くの時間を取られ、本来取り組むべき全社的なデータ活用やDX、AI活用の基盤整備まで手が回らない──。 こうした状況が、情報システム部門（情シス）の保守・運用負荷を高めています。

システムを更新するだけでは、課題は解消できない

EOLへの対応をきっかけに基幹システムの刷新を検討する企業も少なくありません。 しかし、現行システムの機能や業務をそのまま新しいシステムに移行するだけでは、これまで積み重なった複雑さや属人化を引き継いでしまう可能性があります。 重要なのは、システムを更新すること自体ではなく、刷新を機に業務やデータ、周辺システムを見直し、これからの事業を支える業務基盤として再構築することです。 その際には、ERPの標準機能や標準業務プロセスを起点に、現行の業務をどこまで見直せるかを検討することも重要になります。

競争力を支える業務基盤へ、基幹システム刷新をどう進めるか

本セミナーでは、老朽化・複雑化した基幹システムがなぜ情シスの負担につながるのかを、改修や個別対応の積み重ねが生んだ「構造」の問題として整理します。

そのうえで、EOL対応やシステム刷新を単なる延命で終わらせず、競争力を支える業務基盤へつなげるために、 ・現状のどこから整理すべきか ・刷新に向けて何を判断すべきか ・製造業の基幹システムを考える際に、どのようなポイントを押さえるべきか を解説します。

また、ERPの標準機能・標準業務プロセスを起点に業務を見直すFit to Standardの考え方にも触れ、製造業特化型ERP「Infor CSI（SyteLine）」とリアルソフトの導入支援の経験も交えながら、基幹システム刷新のポイントをお伝えします。

基幹システム刷新により運用・保守にかかる負荷を抑え、情シスの役割を「システムを維持する」ことから、事業・経営に貢献する活動へとシフトさせていく。こうした刷新の意義や進め方を、社内での検討・提案に活かして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　【中堅製造業 情シス向け】その基幹システムは、あと何年、事業の変化を支えられるか　〜業界特化型ERPとFit to Standardによる標準化を軸に、変化に強い業務基盤を再構築〜

10:45～11:00　質疑応答

主催・共催

ご入力いただいた個人情報は、株式会社リアルソフトおよびインフォアジャパン株式会社のプライバシーポリシーに従って厳重に管理し、本セミナーの運営および関連情報のご案内にのみ活用させていただきます。

株式会社リアルソフト（プライバシーポリシー）

インフォアジャパン株式会社（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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物流効率化法への対応が迫る、荷待ち・荷役時間の削減

2025年4月に改正物流効率化法が一部施行され、すべての荷主に対して、荷待ち・荷役時間の短縮などに向けた取り組みが努力義務として求められるようになりました。さらに、2026年4月からは、一定規模以上の特定荷主を対象に、中長期計画の策定や定期報告などが義務化されています。

こうした法対応を着実に進めるためには、物流現場の状況を正確に把握し、継続的な改善につなげることが欠かせません。そこで注目されているのが、トラックの入退場やバースの利用状況、待機・荷役時間を可視化できる「バース管理システム」です。

待機時間対策の第一歩は待機時間の実績把握

待機時間対策として活用が進んでいるバース管理システムですが、単にバース管理システムを導入しただけでは、待機時間の要因すべてを解消できる訳ではありません。

待機の原因は、トラックの来場集中だけではなく、荷物の準備遅れや手荷役、検品、作業員・バースの不足など、現場のさまざまなところにあるからです。待機時間や荷役時間を計測し、その傾向や原因を把握したうえで、具体的な改善につなげる必要があります。

例えば、 「待機が発生しているが、何が原因なのか分からない」 「時間帯や車両、荷物の種類による傾向を捉えられていない」 といったこともあるのではないでしょうか。

物流現場の改善を進めるためには、システムを導入するだけでなく、収集したデータから待機の傾向や原因を分析し、その結果をオペレーションの見直しにつなげることが必要です。

データ分析で改善ポイントを特定し、中長期計画につなげる方法

本セミナーでは、物流効率化法への対応を進める荷主企業や物流事業者に向けて、バース管理システム「LogiPull（ロジプル）」を活用した待機・荷役時間の可視化についてご紹介します。

「LogiPull」は、バース予約機能に加え、カメラなどの機器を活用して、トラックの入退場や待機・荷役時間を自動的に記録できるバース管理システムです。また、単に入退場時間を記録するだけで終わらせず、時間帯や車両、荷物の種類ごとの傾向分析が行えるデータの収集が可能です。

具体的な活用例を交えながら、専用バースの設置や作業時間帯の見直しといった現場改善に加え、出庫指示の前倒し、運送計画の見直しなど、中長期計画や経営判断につながるデータ活用についてもお伝えします。

こんな方におすすめ

・物流効率化法への対応に向けて、荷待ち・荷役時間の削減を進めたい方 ・バース管理システムの導入やリプレースを検討している方 ・待機時間、荷役時間の集計を省力化したい方 ・バース管理システムを活用して、改善施策につなげたい方

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　【物流効率化法対応】バース管理システムの導入だけで、待機・荷役時間は改善できるのか？

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社シーイーシー（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。

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脱炭素・省エネに向けて求められる、工場の電力使用量の「見える化」

電力コストの上昇や脱炭素への対応を背景に、製造現場ではこれまで以上に省エネへの取り組みが求められています。

効果的な省エネ施策を進めるには、工場全体の電力使用量だけでなく、「どの設備が、いつ、どれくらい電力を使用しているのか」を把握することが重要です。こうしたデータをもとに、消費電力の大きい設備や時間帯を特定し、具体的な省エネ施策の検討や実施後の効果検証につなげることができます。

設備ごとの電力を把握したい。でも、設備改造や大がかりな工事は避けたい

一方で、設備ごとの電力使用量を把握するには、計測機器の設置や配線、既存設備の改造に加え、データを収集・可視化するためのネットワークやシステムの構築が必要となるなど、導入が大がかりになりがちです。

例えば、 「まずは気になる設備だけ測りたいのに、大がかりな工事が必要」 「既存設備にはできるだけ手を加えたくない」 「計測したデータを収集・可視化する仕組みまで構築するのは難しい」 といった悩みもあるのではないでしょうか。

こうした背景から、既存設備への影響や導入コストを抑えながら、必要な設備から手軽に電力計測を始められる仕組みが求められています。

測りたい設備から始める、センサを後付けで実現する電力計測・見える化

本セミナーでは、電線にクランプするだけで消費電力量の見える化を実現する、IoTセンサーゲートウェイ「SQU-Air」を活用した「電力の見える化パッケージ」をご紹介します。

「電力の見える化パッケージ」は、IoT電力センサユニット「DDSシリーズ」とIoTセンサーゲートウェイ「SQU-Air」で構成されており、測定したい設備の電線にセンサを後付けし、取得した電力データを無線で収集。データの保存・画面表示・CSV出力まで一連の流れで行えるため、設備ごとの電力使用状況を手軽に見える化できます。

大がかりな設備改造や有線LANの配線工事を必要とせず、IoTやネットワークの専門知識がなくても、現場主体で計測したい設備から手軽に始められます。

日新システムズだからできる、工場のさまざまなデータの収集・見える化

日新システムズは、長年にわたり産業ネットワークや組込み分野で培ってきた技術をもとに、製造現場におけるデータの収集から見える化・活用までを支援してきました。

特に、製造現場のIoT化においては、センサーや無線通信を活用した電力使用量の見える化をはじめ、アナログメーターの遠隔監視、設備の稼働・状態監視、温湿度などの環境データの収集・一元管理まで、さまざまな現場データを活用するための仕組みづくりを幅広く支援しています。

こんな方におすすめ

・ 工場の省エネや電力コスト削減を推進している方 ・ 設備ごとの電力使用量を把握・見える化したい方 ・ 既存設備の改造や大がかりな配線工事を避けて電力計測を始めたい方 ・ 一部の設備からスモールスタートし、段階的に計測対象を広げたい方

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　【高まる電力コスト削減ニーズ】設備ごとの電力使用量をもっと手軽に把握するには？

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社日新システムズ（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

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本セミナーは、製造業に所属する方を対象としています。対象外の企業・団体に所属する方のお申し込みは、お断りする場合がございます。

製造業で求められる開発期間の短縮

市場ニーズの多様化や製品ライフサイクルの短期化を背景に、製造業では設計・開発期間のさらなる短縮が求められています。こうした中、後工程での手戻りを抑えるため、CAEをはじめとするデジタル技術を活用し、設計・開発の早い段階から性能や品質、製造性を検討・検証する「フロントローディング」の重要性が高まっています。

一方で、上流工程で高度な検討・検証を行うには、専門的な知識やスキルが求められる場面も少なくありません。確認のために専門家の対応を待たなければならない、一部の熟練者に業務が集中するといった状況が、かえって開発スピードを阻む要因となることもあります。

AI活用への期待と課題

こうした課題を背景に、設計・開発プロセス全体の効率化を進める手段として、生成AIやAIエージェントへの期待が高まっています。資料作成や情報検索といった業務にとどまらず、設計条件の検討や解析、過去の設計・解析知見の活用など、より設計・解析の中核業務へAI活用を広げていくことが重要になっています。

一方で、 「具体的にどの業務から、どのようにAIを適用すればよいのかわからない」 「設計・解析データが社内に散在しており、AIが参照・活用できる形で整理されていない」 「AI活用に向けて、どこからデータや業務プロセスを整備すべきかわからない」 といった課題を抱えている企業も少なくありません。

CAEの民主化とSPDMから始める、AI-Readyな開発基盤

本セミナーでは、AIエージェントを設計・開発の中核業務でどのように活用していくのか、その実現に向けたアプローチをご紹介します。

その基盤づくりとして、設計者自身が必要なタイミングで設計案の性能や成立性を検証できる環境を整える「CAEの民主化」や、シミュレーションデータと解析プロセスを組織的に蓄積・再利用する「SPDM」について解説します。

さらに、デジタルスレッドによる設計情報の連携や、マルチAIエージェントが各種システムやデータと連携し、熟練設計者の知識や判断を設計業務に活かす取り組みまでをご紹介します。

CAE・SPDM・AIをつなぐ、SCSKならではのアプローチ

SCSKは、2024年から、複数のAIエージェントが役割分担しながら連携して業務を遂行する「マルチAIエージェント」の技術検証を進めてきました。

加えて、設計情報やプロセスを一元管理する「Aras Innovator」や、解析プロセスの自動化・標準化、シミュレーションデータの組織的な活用を支援する「pSeven Enterprise」などのソリューションと、これまで培ってきたAI活用の知見を組み合わせ、CAEの民主化から、設計・解析データや知識の蓄積・連携、AIエージェントによる活用まで、開発期間短縮につながる基盤づくりを一貫して支援します。

こんな方におすすめ

・設計・開発期間の短縮に課題を感じている方 ・CAEの専門家依存を減らし、設計者自身による活用を広げたい方 ・解析データや設計ノウハウを組織で蓄積・再利用したい方 ・生成AIやAIエージェントを設計・解析の中核業務に活用したい方

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　なぜ、AI活用だけでは製造業の開発期間を短縮できないのか？ ～CAEの民主化とSPDMから始める、設計知識をAIエージェントにつなぐ開発基盤づくり～

11:45～12:00　質疑応答

主催

SCSK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。

本セミナーはアーカイブ配信です

視聴方法は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。

本画面でのセミナー開催日は「09月18日開催」と表記されていますが、9/14（月）～9/18（金）まで５日間の限定アーカイブ配信となります。

製造業のDXを現場から変革

AI活用に踏み出したいのに、肝心のデータが揃わない。生産計画も実績も原価も紙やExcel、複数システムに分散し、拠点ごとに指標の定義もバラバラ。 現場のノウハウは個人に留まったまま。本セミナーでは、製造業の生産性向上やIT推進を担うリーダーの皆様へ、実績豊富な5社が結集し、現場のデータを集める仕組みづくりから、経営判断に使える数字への整え方、属人化したノウハウを組織の資産に変える教育の仕組みまで解説します。 自社の次の一手を描くヒントをお持ち帰りいただけます。

セミナー概要

公開期間：9月14日〜9月18日　5日間限定配信
視聴方法：YouTube 限定リンク配信 参加費　：無料

プログラム

第１部　ヒューマンリソシア株式会社

AIを使いこなす会社は、なぜ生産管理のデータ基盤見直しを進めているのか？

なぜ、生産管理のデータ基盤見直しが必要なのか

製造業のデータ活用が進まない根本原因は、生産計画・実績・原価データが紙やExcel、複数システムに分散し、リアルタイムに数字が揃わないことにあります。本セミナーでは、

・データ活用が進まない本当の理由 ・生産管理システムでデータ基盤を一元化する方法 ・自然言語で伝えるだけでダッシュボードが得られるAI活用イメージ をFlozaの実例を交えてわかりやすく解説します。

第２部　株式会社デンソーウェーブ

デンソーウェーブが提供する製造現場のカイゼンソリューション

製造現場のカイゼンに注力し自社工場、Gr会社工場で培った製造ソリューションを3つの切り口でご紹介。 1.デンソーのIoTデータ基盤と現場業務改善ソリューションで製造DX 2.現場に強く、即使える多機能携帯端末「Xnavis」のご紹介 3.Xnavisを活用するためのアプリのご紹介

第３部　グローウィン・パートナーズ株式会社

工場のデータが、経営の数字にならない 〜AI活用の前に知るべき、データが揃わない理由と直す順番〜

「AI活用を進めたいが、データが揃っておらず判断に使えない」——多くの製造現場でDXが足踏みする原因は、データの量ではなく“整合性のなさ”にあります。 同じ「不良率」でも拠点ごとに計算基準が違う、締め日の違いで予実がズレるなど、現場のデータが経営数字に繋がらない理由は明確です。 本講演では、現場で生じる「データの不一致」を具体例で紐解き、数字が判断に使えない構造的要因を解説します。 さらに、指標の責任者決めや締め処理のルール化など、運用設計のポイントを整理。 情シス・経理・経営企画が連携し、デジタル投資を確実な経営判断へ繋げるためのステップをお届けします。

第４部　株式会社カミナシ

「作って終わり」のつもりはないのに、気づけば形骸化してしまうマニュアル運用 ― 教育データで築く、現場が回り続ける仕組み

現場のトラブル対応や作業手順が、特定の人にしか任せられない――決して手を抜いているわけではないのに、継続的な運用や改善が気づかぬうちに形骸化してしまう。そんな現場は少なくありません。 ベテランの勘やコツが個人の中に留まったままでは、技能継承も生産性向上も進みません。

本セッションでは、「つくる・教育する・習慣化する・改善する」の4ステップと、誰がどこまで理解し何ができるかを可視化する「教育データの活用」を軸に、 属人化したノウハウを組織の資産に変え、現場が回り続ける仕組みづくりを、実際の事例とともにご紹介します。

第５部　ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社

「蓄積されたデータ」をどう意思決定に変えるか？ ～需要予測から始める現場のAI活用～

デジタル化により蓄積されたデータを、現場の意思決定にどう活かすか。「データを集めるだけ」で止まりがちな製造現場に向け、未来を予測し業務改革へつなげるデータ活用術を解説します。 本パートでは、データ分析初心者でも課題設定から予測・結果の活用までを対話形式で進められる「Prediction One エージェント版」を用いた需要予測デモを披露。 生産・在庫計画といった実業務への落とし込み方を具体的にお見せします。 さらに、需要予測にとどまらない他テーマへの展開例や、AI活用を組織全体へ定着させるためのノウハウをお届けします。

登壇者

ヒューマンリソシア株式会社

ワークイノベーション事業本部 Floza営業課　課長 川田　哲也（かわだ　てつや）

RPA業界からキャリアをスタートし、前職にてプロセス/タスクマイニングを用いた業務可視化事業の立ち上げに従事。 これまで50社以上のDXプロジェクトに参画し、現場に卸した実務改善とシステム導入支援を行ってきた。 現在は生産管理システム「Floza」の営業責任者を務める。 これまでの多角的な経験に基づき、実務性を追求した設計や提案、顧客目線を第一に考えた現場で真に活用されるデジタル変革の実現を心がけている。

株式会社デンソーウェーブ

名波　知之(ななみ　ともゆき) 宮崎　学(みやざき　まなぶ) 宮崎　龍太郎(みやざき　りゅうたろう)

株式会社デンソーウェーブは、デンソーの生産現場の「自動化」を、 QRコードやバーコードの自動認識事業と産業用ロボット等の自動化技術によって支えていた部門が2001年に独立し誕生しました。 本セミナーでは、ミドルウェア「ORiN」を核とした製造実績収集基盤「IoT Data Share」や業務用端末「Xnavis」により、 工場のITとOTをつなぐ現場業務改善ソリューションを提供する技術部門よりご説明させていただきます。

グローウィン・パートナーズ株式会社

Technology & Process Design事業部 Technology & Process Design 2部　部長 篠 浩志

2001年大手SIer入社。その後、総合商社、グローバル小売、D2Cスタートアップにて経営企画や部門統括を歴任し、組織の成長フェーズに応じた変革のリードと多角的な視点を養う。 デロイト トーマツ コンサルティングでは、大手製造業における大規模ERP導入をはじめとする、業務基盤の再構築プロジェクトに従事。 戦略から実行までを一貫して支援する「変革」のプロフェッショナルとして実績を積む。

2025年当社入社。中堅企業の成長を支えるバックオフィス改革（BPR）や生産性向上プロジェクトを牽引。 単なるシステム刷新にとどまらず、テクノロジーとビジネスプロセスの融合による生産性向上の仕組み化と、次世代へつなぐ持続可能な経営基盤の構築に注力している。2026年より部長職。

株式会社カミナシ

VP of Product（Employee領域） 加古 萌（かこ もえ）

株式会社ディー・エヌ・エーに新卒入社。新卒採用に従事した後、ソーシャルゲーム・メディア・ヘルスケアなどの事業領域にて製品責任者、事業責任者などを歴任。 2022年にカミナシに入社後、製品責任者として『カミナシ 従業員』『カミナシ 教育』等の新規サービスの立ち上げに従事。

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社 ソリューションサービス部 データサイエンティスト 宮本 直宗（みやもと なおとし）

データサイエンティストとして、需要予測や顧客分析、解約予測など様々なデータ分析業務に従事。 2020年よりPrediction Oneの事業立ち上げメンバーとして、製造業・流通業・サービス業をはじめとする幅広い業界のAI導入支援を担当している。 これまで多数の企業に対する分析支援やAI活用提案を行うほか、企業向け研修やセミナーの講師として、現場で活用できるAI・データ活用のノウハウを提供。 近年は生成AIやAIエージェントの活用支援にも取り組み、実務に直結するAI活用の推進を支援している。

主催・共催

グローウィン・パートナーズ株式会社（プライバシーポリシー）

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社（プライバシーポリシー）

ヒューマンリソシア株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社デンソーウェーブ（プライバシーポリシー）

株式会社カミナシ（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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人手不足・原価高騰で高まる生産性向上の必要性

製造業では、人手不足の深刻化や原材料・エネルギー価格の高騰を背景に、限られた人員や設備で、これまで以上の成果を生み出すことが求められています。

特に予算や人員に制約のある中堅製造業では、大規模な設備投資や人員増強だけに頼ることは難しく、既存の生産現場に潜むムダやロスを把握し、継続的に改善していくことが重要です。

そのため、設備の稼働状況や生産実績など、日々生まれるデータを活用し、どこでロスが発生しているのかを把握することが求められています。

集めた生産データを改善につなげられているか

一方で、生産データを収集・蓄積していても、「データをどう見れば改善につながるのか分からない」という企業も少なくありません。

設備の稼働状況や生産実績は把握できても、どこにロスが潜んでいるのか分からない。現場ごとにExcelで集計・分析しており手間がかかる。数字を確認しても、どこから改善すべきか判断できない――といった課題です。

重要なのは、データを集めて終わるのではなく、生産状況やロスを捉え、改善すべきポイントを特定し、具体的な改善活動につなげることです。

生産指標の可視化から具体的な改善まで

本セミナーでは、生産データを活用して生産性向上を進めたい中堅製造業の皆様に向けて、mcframe SIGNAL CHAINを活用した生産指標の可視化と、可視化したデータを具体的な改善につなげる方法をご紹介します。

さらに、工程管理システム「Sikake」との連携による具体的な活用例として、生産終了時刻を予測し、次工程の段取り替えを適切なタイミングで進めることで、待ち時間や生産ロスの削減につなげる方法についてもご紹介します。

「何を可視化すればよいのか」「可視化した数字からどのように課題を見つけるのか」といったポイントを整理しながら、生産データを現場の改善に活かし、継続的な取り組みにつなげていくための考え方を解説します。

製造現場とITの両方を知るからこそできる、実践的なデータ活用

シミズシンテックは、北陸・金沢を拠点に、電子部品や半導体の提供に加え、産業用PCやサーバ、ソフトウェアの設計・開発、通信ネットワークの構築など、製造現場を支えるハードウェアからITシステムまで幅広く手がけています。

こうした製造現場とITの双方に関わってきた知見を活かし、単にデータを収集・可視化するだけでなく、現場でどのようなデータを捉え、どのように生産性向上やロス削減につなげていくかという視点から、製造業のデータ活用を支援しています。

こんな方におすすめ

・生産データを収集しているものの、具体的な改善活動につなげられていない方 ・設備の稼働状況や生産ロスを把握し、生産性向上につなげたい方 ・Excelや手作業による生産実績の集計・分析に課題を感じている方 ・大規模な設備投資に頼らず、データ活用による継続的な現場改善を進めたい方

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　【生産ロス最小化へ】中堅製造業は、生産データをどう活かすべきか？

14:45～15:00　質疑応答

主催・共催

ビジネスエンジニアリング株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社シミズシンテック（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）

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PoCは成功しても、AIが現場の業務で使われない

生成AIやAIエージェントへの期待が高まり、製造業でもさまざまな検証が進められています。一方で、PoCでは一定の成果が得られても、実際の業務プロセスには組み込まれず、現場で継続的に使われないケースも少なくありません。AIを導入することと、AIが業務の中で判断し、実行まで担うことの間には、依然として大きな隔たりがあります。

ERP・PLM・MESに分断されたデータでは、AIは判断できない

インダストリアルAIがPoCで止まる背景には、AIそのものの性能だけでなく、AIが判断の根拠とするデータの問題があります。ERP、PLM、MESをはじめとする各システムに蓄積された産業データは、部門や用途ごとに分断され、データ同士の関係性や業務上の意味が失われたまま管理されていることがあります。この状態では、AIが必要な情報を横断的に参照できず、現場の状況を正しく理解したうえで、判断や業務実行につなげることは困難です。

シーメンスとマクニカが示す、三層統合によるAI Platformの全体像

本セミナーでは、インダストリアルAIをPoCで終わらせず、現場の業務で実行できる状態へ進めるために必要な、 データ、インテリジェンス、アプリケーションの三層統合 について解説します。 シーメンスの Intelligence Center X では、 シーメンス Graph Studio などを通じて、企業内に分散する産業データの関係性や意味を整理し、AIが判断に利用できるデータ基盤を構築するとともに、 Mendix を活用して、AIによる判断を実際の業務アプリケーションやプロセスへつなげます。 さらに、シーメンスが製造業向けソリューションの提供を通じて培ってきた知見に加え、 マクニカ が自らAI活用とDX基盤構築に取り組む中で得た実践的な視点を紹介します。 このセミナーを通じて、参加者はインダストリアルAIがPoCで止まる原因を整理し、AIを現場で動かすために自社で整えるべきデータ基盤と三層統合の考え方を学ぶことができます。

こんな方におすすめ

• 大企業の製造部門・情報システム部門・DX推進部門で、生成AIやAIエージェントの業務活用を進めている方
• AIのPoCは実施したものの、現場展開や全社展開に進めず、打開策を探している方
• ERP・PLM・MESなどに分散したデータをつなぎ、AIが判断できる基盤を整備したい方
• Mendixやシーメンス Graph Studioを活用した、インダストリアルAIの実装方法を学びたい方

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）

13:05～13:25　日本の製造業が直面するDXの課題とIntelligence Center Xの可能性　 シーメンス株式会社

13:25～13:45　Macnica Digital Execution Factory で実現する「内製化」と「高速開発」　 株式会社マクニカ

13:45～14:00　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）

株式会社マクニカ（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。

DX、業務自動化、働き方改革に強いAI搭載のDWG互換2D CADを無料体験

Graebert neXt Japan 2026は、DX、業務自動化、働き方改革に強いAI搭載のDWG互換2D CAD「ARES(アレス)」の最新機能を無料体験できるオンラインイベントです。 AutoCADとの比較や、AI・BIM・クラウド活用の最新情報をお届けします。 本イベントを主催するGraebert(グレバート)社は、「世界トップシェアのDWG互換2D CAD・ARES(アレス)」を提供、国内では「大手ゼネコン上位5社のうち3社が導入」する「1977年創業のドイツの老舗CADメーカー」としてポジションを確立しています。

なお、本セミナーは、Webセミナーです。「graebert.jp」「bigmarker.com」「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。

CAD業界の課題とは？

DX、AIによる業務自動化。そして働き方改革。CAD業界は今、かつてないスピードで進化しています。

建設業・製造業のCAD運用の現場では、ライセンス費用の負担や、複数拠点・協力会社とのDWGファイルのやり取り、図面共有の煩雑さに悩む声が少なくありません。こうした日々の非効率は、クラウドでの図面共有・バージョン管理、BIMからの図面自動生成といったDX・AIによる業務自動化・働き方改革によって解消できます。

このようなお悩みはありませんか？

・AutoCADのコストを見直したいが、操作性や互換性を落とさず乗り換えられるか不安 ・DWGファイルの共有・共同作業を、複数拠点や社外パートナーともっとスムーズにしたい ・CADの日常業務（コマンド操作・図面比較・データ抽出など）を、AIでどこまで自動化できるか知りたい

答えは、ドイツ生まれの老舗CADメーカーが提供する「ARES」

建設業・製造業の「DX」「AIによる業務自動化」「働き方改革」といった課題に、ドイツ生まれの老舗CADメーカー、Graebert社が提供する「ARES」は、明確な答えを示します。

01　キーワード 「DX」

3in1ソリューションでDXを実現 ARESは、デスクトップ、モバイル、クラウドが有機的に連携する3in1 CADソリューション「ARES Trinity」を提供。DWG図面をクラウド上で一元管理し、いつでもどこでも作成・編集・共有できるため、プロジェクトのペーパーレス化と効率化を実現します。

02　キーワード 「AIによる業務自動化」

豊富なAI機能で面倒な業務を自動化 ARESには、CAD操作を支援するAI、A3(エースリー)をはじめ、CADに特化した独自のAI機能が搭載されています。同じプロンプトでエンティティの「選択」と「編集」を同時に実行できるほか、次に使う可能性の高い10個のコマンドをAIが自動提案。AIによるブロック生成やDWG図面比較・データ抽出・PDF変換など、製図業務につきものの面倒な業務を自動化します。

03　キーワード 「働き方改革」

クラウドを活用し新しい働き方を推進 ARESは、従来のローカル環境はもちろんのこと、クラウド上でもセキュアな環境で、図面共有・バージョン管理・フィードバックが簡単にできます。場所や端末を問わず最新図面にアクセスできるため、在宅勤務や出張先、海外拠点からのアクセスなど新しい働き方を後押しします。

使い慣れた操作感のまま、コストと業務効率の両方をカイゼンする

AutoCADと同等の操作性のまま、最大54％のコスト削減を実現

ARESはAutoCADと同等の操作性を維持したまま導入でき、乗り換えによる生産性低下の心配がありません。さらに、通常ライセンスに加え、複数人で共有できるネットワークライセンスや、クラウド上で共有できるフレックスクラウドも用意。組織の使い方に合わせてコストを最適化でき、AutoCADと比較して3年間で最大54％のコスト削減を実現します（※2026年5月時点の価格比較）。

ARES Trinityが実現する、CAD業務のDX

ARESが実現するDXは、単なるクラウド化ではありません。デスクトップ・モバイル・クラウドを一元化するARES Trinity、図面ごとのバージョン管理とコメントによる共同レビュー、RevitやIFCからのDWG自動生成——これらの組み合わせが、作図・共有・レビュー・BIM連携という一連の業務をデジタル化します。

DWG互換2D CADとして世界ナンバーワンのシェアがある老舗のCADメーカー

ARESを開発するGraebert社は、DWG互換2D CADとして世界ナンバーワンのシェアを持つ、1977年創業のドイツの老舗CADメーカー。AutoCADを提供するAutodesk社よりも歴史があります。日本の建設業界でも大手ゼネコン上位5社のうち3社がARESを採用し、AutoCADからの移行先として高い評価を得ています。

導入企業様の声

株式会社竹中工務店様

2019年からARES Commanderを導入し、2025年時点で8,600台のPCへ展開。BIM推進やクラウド活用に対応するため、ARES Trinityも導入しています。

株式会社大林組様

2016年からARESを導入。コストパフォーマンスと機能性を評価し、現在はグループ企業全体で活用しています。

大成建設株式会社様

2021年の「BIM推進室」発足を機にARESへ移行。旧システムの「過去バージョンが使えない」「コスト増大」という課題を解決し、現在は標準化を推進しています。

こんな方におすすめです

・建設業・製造業問わず、設計担当者・購買担当者の方 ・DX推進や業務効率化、クラウド活用の視点からCADソフトを検討している方 ・AutoCADのライセンス費用が年々負担になってきていると感じている方 ・複数拠点・協力会社・取引先とのDWGファイルのやり取りに課題を感じている方 ・BIM/CIM・Revit連携や、3D CADとのデータ連携に課題がある方 ※個人・個人事業主の方のご参加も歓迎いたします。ご興味のある方は、ぜひこの機会にご参加ください。

セミナー参加者限定の特典

参加特典

・参加費無料 ・アーカイブ視聴あり（当日参加できなくても安心） ・セミナー参加＋キーワード登録で、ARES Trinity活用マニュアル（6,000円相当）を無料プレゼント

組み合わせ特典

・30日間無料体験版と組み合わせれば、実質30日間ARES Trinityのフル機能を無料で利用可能 ・操作に不安がある方向けのフォローアップ案内（予定）

Graebert neXt 2026 Japan プログラム

開催概要

日 時：2026年9月17日(木) 開始時間：13時30分（15時終了予定） 会 場：オンライン（アーカイブ視聴あり） ※最後までご視聴いただいた方には、ARES Trinity活用マニュアル（6,000円相当）を無料プレゼント

プログラム(1時間30分)

Opening Message: Graebert が描くCADの未来

1 Deep Dive #1: DXの鍵を握るARESとは？

2 Deep Dive #2: CAD専用AIによる業務効率化

3 Deep Dive #3: BIMからDWG図面を自動生成

4 Deep Dive #4: クラウドで実現する新しい働き方

登壇者一覧

江端 陽二 代表 / Managing Director Graebert Japan

Wilfried Graebert 最高経営責任者 兼 オーナー Graebert

Robert Graebert Ph.D. 最高技術責任者 (CTO) Graebert

ほか、テーマごとにの複数の登壇者を予定。

主催

Graebert Japan合同会社（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。

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。

SSBJ開示義務化に向け、サステナビリティデータ基盤の整備が本格化

2025年3月にSSBJ基準が公表され、2026年2月には、東証プライム市場の一定規模以上の企業を対象に、SSBJ基準に準拠したサステナビリティ情報の開示を段階的に義務付けるための制度整備が行われました。

法定開示では、決算・有価証券報告書と連動したスケジュールの中で、正確かつ信頼性の高い情報を適時に開示することが求められます。また、開示情報の信頼性確保や第三者保証への対応も見据え、サステナビリティデータを効率的かつ統制された形で管理できる基盤の整備が重要になっています。

現場の課題：サステナビリティデータの信頼性確保と業務効率化

しかしながら、SSBJ対応に必要なサステナビリティデータは、各部門やグループ会社に分散しており、収集から集計、確認、開示までの多くをExcelやメールに頼っている企業も少なくありません。

その結果、 ・データが各部門・各拠点に散在し、収集・集計に多くの時間を要している ・手作業による転記や集計が多く、入力ミスや転記ミスが発生しやすい ・どのデータが最新版なのか、誰がいつ変更したのかが分からず、データの整合性を確保しにくい ・算定根拠や証憑、変更履歴をすぐに確認できず、監査・第三者保証への対応に多くの工数を要する ・データの信頼性を担保するための確認作業が増え、開示準備が属人的になっている といった課題を抱えている企業も多いのではないでしょうか。

SSBJ開示義務化へ着実に対応するためには、サステナビリティデータの収集から集計、確認・承認、証跡管理、開示、監査・第三者保証までを一元管理し、データの信頼性と開示業務の効率化を両立できるサステナビリティデータ基盤の整備が求められます。

サステナビリティデータを経営資産へ変えるデータ基盤

本セミナーでは、SSBJ開示義務化を見据え、信頼性の高い開示と開示業務の効率化を実現するサステナビリティデータ基盤の構築方法を解説します。

また、開示対応をきっかけにサステナビリティデータを一元管理・蓄積することで、開示のためだけのデータではなく、ESG施策の評価や改善、経営判断に活用できる「経営資産」へと変えていく考え方についてもご紹介します。 あわせて、以下のソリューションをご紹介します。

Workiva：財務・非財務情報を一元管理し、データ収集・確認・承認からレポート作成、証跡管理、監査・第三者保証対応までをワンプラットフォームで実現するクラウド型レポーティングプラットフォーム cocono：現場に分散した活動量データを自動で集約・加工し、GHG排出量やカーボンフットプリントの算定・管理を支援する炭素管理ソリューション

これらのソリューションを活用し、サステナビリティデータの収集・集計・確認・承認・証跡管理・開示・監査対応までを一元管理することで、データの信頼性向上と開示業務の効率化を実現する方法をご紹介します。 さらに、Workiva AIを活用した開示文書の作成支援や要約・情報検索など、生成AIを活用した開示業務の効率化についてもご紹介します。

こんな方におすすめ

・SSBJ開示義務化への対応を進めている方 ・サステナビリティ情報の収集・集計・開示を担当している方 ・信頼性の高いサステナビリティデータ管理の仕組みを構築したい方 ・Excelやメールによる集計・転記作業に限界を感じている方 ・内部統制や監査・第三者保証に対応できる体制を整えたい方 ・Workiva AIなど、生成AIを活用した開示業務の効率化に関心のある方 ・サステナビリティデータを経営に活用したい方

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）

13:05～13:35　SSBJ開示に向け、信頼性の高い開示と効率的な開示業務を支えるサステナビリティ基盤

13:35～13:50　SSBJ対応の本格化に備える -WorkivaとAIがもたらすサステナビリティ開示の進化

13:50～14:00　質疑応答

主催・共催

三菱電機デジタルイノベーション株式会社（プライバシーポリシー）

ワーキバジャパン株式会社（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。