本セミナーはオンサイト開催です

参加方法は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 なお、「op.sakura.ad.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。

対象

・GENIACにご興味のある生成AI開発事業者様 ・GPUにニーズをお持ちのLLM開発者様

注意事項

●お申し込み数が定員を超えた場合は抽選により参加者様を決定させていただきます。予めご了承ください。 ●本セミナーは法人企業のお客様が対象です。対象外のお客様の場合、ご参加をお断りする場合がございます。 ●競合企業および個人事業主の方、フリーアドレス、個人アドレスでのお申込みをいただいた方は、ご遠慮いただく場合がございます。 ●参加費用は無料です。

開催概要

日時：2025年12月11日(木)16:00 - 18:00（受付開始 15:30～） 場所：さくらインターネット東京支社32階セミナールーム 定員：【東京都】30名 ※定員超えるお申込みを頂いた場合には抽選にてご参加者様を決定させていただきます。 参加費：無料（事前登録制）
主催：さくらインターネット株式会社 協力：株式会社ABEJA、株式会社フィックスターズ（50音順）

経済産業省が2024年2月に立ち上げた、国内の生成AI開発力を強化するプロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」をテーマにしたセミナーを開催します。 本セミナーでは、これまでに採択されたABEJA、GPUクラウドサービスを提供するさくらインターネット、そして技術パートナーとして性能向上を支えるフィックスターズ の3社が登壇。採択までの道のりから実際の運用までを、リアルな視点で語ります。セミナー後の懇親会では登壇者を含むネットワーキングパーティを開催いたしますので本編のみでなく、こちらもぜひご参加ください。 さらに、採択時における「さくらインターネットの手厚い支援体制」や、「取締役社長・田中邦裕による経営塾」といった特典的なサポート内容についてもご紹介します。

タイムスケジュール

16:00～16:05　開催のご挨拶

16:05～16:50　座談会～LLM開発を支える、支援体制から運用までのリアル～

登壇者　ABEJA 服部氏 　　　　フィックスターズ 八木氏 　　　　さくらインターネット 山口氏

16:50～17:00　質疑応答

登壇者　セッション登壇者

17:00~18:00　懇親会（ネットワーキングパーティー）

登壇者

さくらインターネット株式会社 AI事業推進室 営業 マネージャー　山口 立 マネージドサービスプロバイダでメガクラウドの販売代理営業を経て、2016年にさくらインターネットに入社。 GPU専門の営業組織で、生成AIビジネスに取り組まれるお客様に最適な提案を行っています。

株式会社ABEJA プリンシパルデータサイエンティスト 服部 響 趣味で麻雀AIを作ったことをきっかけに機械学習の道に入る。2020年5月にABEJA入社。データサイエンティストとして幅広いプロジェクト及びデータサイエンス組織のマネージャーを経験後、専門職に戻る。GENIACプロジェクトではプロジェクトリーダーとしてLLM開発を牽引。趣味でデータ分析コンペティションに参加。Kaggle Grandmaster。KaggleDays world championshipやatmaCupなど国内外コンペで複数回優勝経験あり。

株式会社フィックスターズ AI事業推進室 アドバンストシニアエンジニア　八木武尊 2021年にフィックスターズへ新卒入社。「Fixstars AIBooster」開発チームに所属し、カスタマーサクセスとしてお客様とともにパフォーマンスエンジニアリングの実践・推進に取り組んでいます。

主催

さくらインターネット（株）（プライバシーポリシー）

協力

株式会社ABEJA（プライバシーポリシー）

株式会社フィックスターズ（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。

AWS障害対応で多層化する調査フローと情報分断

クラウドシステムの運用現場では、AWSの障害対応プロセスが年々複雑化しています。ユーザーからの問い合わせを受け付けるヘルプデスク、社内の情報システム部門、実際に原因を調査するエンジニアといった複数レイヤーが介在することで、初動の迅速性や情報の正確性が課題となっています。 特にAWS環境では、サービス間の依存関係や構成変更の影響が広範囲に及ぶため、単一の担当者では全体像を把握しにくく、各部門間での情報共有に時間を要するケースが増加しています。 この結果、障害報告から原因特定までのリードタイムが延び、ユーザー満足度の低下にもつながっています。

調査依頼・再確認の往復が生む属人化と対応遅延

障害対応の現場では、依頼者からの問い合わせ内容を窓口担当が聞き取り、システム担当やエンジニアがその内容を再確認するという「ヒアリングの往復」が頻繁に発生しています。この過程で、ログ取得範囲の誤解や発生条件の不明確さが生じ、再調査や追加ヒアリングが必要になることもしばしばです。 こうした非効率な情報伝達の繰り返しは、特定メンバーに依存する属人化を招き、障害対応全体のボトルネックとなっています。 また、複数システムがAWS上で連携している場合、ログ解析や監視結果の照合も人手で行われることが多く、発生から根本原因の特定まで数日を要するケースも珍しくありません。

AIエージェントで事象把握からログまでの自動化を実現

本セミナーでは、AWS環境の問い合わせ内容理解からログ解析までをAIが自動で処理する最新アプローチをご紹介します。AIエージェントが自然言語での問い合わせ内容を構造化し、関連するAWSリソースやログ情報を自動で抽出・分析することで、担当者間のヒアリング往復を大幅に削減します。 また、従来属人的だった障害対応フローを一貫して可視化し、どの層の担当者でも同一の情報を参照できる環境を構築します。これにより、対応時間の短縮だけでなく、システム全体の運用品質向上とナレッジ共有の効率化を実現します。 さらに、実際のPoC支援や導入事例も交えながら、AIエージェント活用によるAWS運用変革の具体的なステップを解説します。

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　【AWS障害調査】ユーザー・窓口・エンジニア間の“ヒアリング往復”をどう減らすか 〜AIエージェントで問い合わせ内容を理解、事象把握からシステムのログ解析までを自動化〜

14:45～15:00　質疑応答

主催

株式会社BTM（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Teams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。

なぜ計測業務の効率化が求められるのか

現場では、現状把握や図面・見積の作成など、さまざまな場面で「計測」作業が負担となり、時間と手間を要しています。

しかし近年、慢性的な人手不足やベテラン作業者への依存により、その効率化と標準化が喫緊の課題となっています。

現場のよくあるお悩み

「必要な箇所の計測を忘れて再訪が必要になった」「現場が図面と違っていて搬入設備を一度分解しないと入らなかった」「遠方への出張で時間も費用もかかっている」――こうしたお悩みは、現場では日常的に起こり得る“あるある”です。

人手やリソースが限られている中で効率よく働くことが求められる昨今、こうした手間をいかに省力化するかという問題に直面するケースも少なくありません。 ただ、解決しようにも従来の3Dスキャナーは高価だし持ち運びも大変、有識者も忙しく新たに人を雇うのも難しい、そんな課題感をお持ちの方にぴったりな解決策をこの度ご紹介します。

スマホで誤差数cmの3Dモデルを即生成・共有『Rulerless(ルーラレス)』

本セミナーでは、「スマホ×クラウド」を活用した新しい3D計測ソリューション『Rulerless（ルーラレス）』を用い、現場計測を劇的に効率化する方法を、実際の活用事例を交えて詳しく解説します。

『Rulerless』は、iPhoneのLiDAR機能を活用して、現場を瞬時に3Dモデル化できる革新的な計測ソリューションです。動画を撮るようにスキャンするだけで、数センチ誤差レベルの3Dデータを自動生成。生成したモデル上では、タップ操作で直感的に長さを測定でき、セキュアなクラウド環境で社内外とスムーズに共有できます。

一度スキャンして3Dモデルを生成すれば、複数の関係者が現場に行かずとも、レイアウト検討・搬入経路の確認・課題の可視化を効率的に実施可能です。さらに『Rulerless』は、必要な箇所のみを抽出したり、3D-CAD形式で出力できるため、設計検討はもちろん、クライアントとの合意形成やプレゼン資料の作成にも幅広く活用できます。

こんな人におすすめ

・現場調査や施工前の計測業務に課題を感じている方 ・測り忘れや再訪問による無駄を削減したい現場管理者 ・属人化した計測業務を標準化・効率化したい施工管理担当者 ・3D計測機器を検討したが「精度は高いがオーバースペック」と感じている方

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　【出張しなくても“必要な寸法”が分かる】事例でわかる、誤差数cmで空間を再現する3D計測の新常識

10:45～11:00　質疑応答

主催

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）

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11月6日に開催されたセミナーの再放送です。好評をいただいたため再放送が決定いたしました。

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。

OCI上で整えるAI活用に最適なデータ統合基盤

本セミナーでは、DBを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、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

10:45～11:00　受付

11:00～11:05　オープニング（マジセミ）

11:05～11:20　企業で生成AI活用を成功させるデータ基盤とは？

【登壇者】 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。

11:20～11:35　AI活用を阻む“サイロ化データ”問題とCData Syncによる解決

【登壇者】 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。

11:35～11:50　AI Ready Platform 導入支援サービスで実現するOCIデータ統合基盤

【登壇者】 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。

11:50～12:00　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

株式会社スマートスタイル（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

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:20　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。

14:20～14:35　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。

14:35～14:50　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。

14:50～15:00　質疑応答

主催

株式会社スマートスタイル（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の進化で変わるエンジニアの役割

日本社会は、深刻な労働人口減少やデジタルトランスフォーメーションの進展に伴うIT 需要の急増を背景に、2030 年にはIT エンジニアが最大79 万人不足すると予測されています。このような人材不足の中、生成AI技術が急速な進化を遂げ、さまざまな分野でのビジネス活用が広がっているます。今や、AI 技術を正しく理解し、実務に活かせる次世代IT 人財の育成が、ビジネス成長の鍵となっています。

AIエージェントの設計や活用に必要なスキルと現場の課題

現在は対話型AI が主流ですが、自律的に複雑な業務プロセスを遂行できる「AI エージェント」 が注目を集めています。従来の生成AI がユーザーの指示（プロンプト）に従ってコンテンツを生成するのに対し、 AI エージェントは特定の目標達成に向けて複数のタスクを自ら判断し実行できる点が特長です。しかし、多くの組織では、AI エージェントの設計や活用に必要なノウハウやスキルが不足しており、実践的な活用が進んでいないのが現状です。

企業のDX推進を加速する「AIエージェント活用実践カリキュラム」とは

本セミナーでは、生成AIのビジネス活用を支援する「Third AI 生成AIソリューション」 の開発・提供を通じて培った知見をもとに、 AIエージェントを自在に使いこなすための実践的な研修・ワークショップを体系化した「AIエージェント活用実践カリキュラム」をご紹介します。このカリキュラムは、AIエージェントの初心者でも安心して学べる3ステップ・全12講座で構成されています。基礎から応用まで段階的に習得でき、業務プロセスの最適化や生産性向上、コスト削減、さらには企業価値の向上までを強力に支援します。また、Copilot や Dify など、最新の生成AIツールにも触れながら、AIエージェントの設計・活用の基礎から応用まで、現場で役立つスキルを短期間で効果的に学ぶことができます。

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　AIエージェント設計・活用の実践力を身に付ける～生成AIソリューションの開発現場で培った知見を凝縮した「AIエージェント活用実践カリキュラム」～

15:45～16:00　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。

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。

Microsoft 365導入企業で進むCopilot導入の波

生成AIの普及を背景に、Microsoft 365を導入している多くの企業でCopilotの追加導入が急速に進んでいます。会議の議事録作成や資料作成の効率化、データ分析の迅速化など、さまざまな業務シーンでの活用が期待されており、経営層から現場まで幅広く注目を集めています。国や大企業だけでなく、中堅・中小企業においても「限られた人材で成果を上げるための切り札」として導入検討が進んでおり、Copilotは今後の働き方を変える存在として期待されています。

「使いこなせないAI」が、業務改善の足かせになる

Copilotは非常に便利なツールですが、「何でもAIに任せられる」と誤解されやすく、十分な教育や運用ルールが整備されないまま利用が広がると、成果をそのまま鵜呑みにして誤情報を業務に取り込んでしまうリスクがあります。さらに、自社の業務フローに対してどの機能をどう活用すべきかが明確でない場合、せっかく導入しても十分に活用できず、“宝の持ち腐れ”となってしまいます。こうした懸念から全社導入に慎重になる企業も多く、結果として、積極派の社員がChatGPTなどの外部サービスを独自に利用し、情報漏洩や業務トラブルを招くケースも見られます。

実践トレーニングに加え、アセスメント・ガイドライン策定まで包括支援

本セミナーでは、 Copilotを業務フローに沿って正しく使いこなす ための 「実践トレーニングサービス」 を中心にご紹介します。AIの得意領域と不得意領域を理解し、成果を批判的に評価できる力を養うことで、現場が安心して利用できる状態をつくります。研修はオンライン形式にも対応しており、 何人参加しても費用は70万円の定額制。 中堅・中小企業でも導入しやすく、教育の機会を広く提供できます。さらに、Microsoft 365環境の アセスメント を通じて導入障壁やセキュリティ課題を洗い出し、 利用ガイドライン策定 や Microsoft 365構築支援 まで含めた包括的なサポートをご提供します。教育とガバナンスを両立させることで、Copilotを全社的に定着させ、投資効果を最大化する道筋を提示します。

こんな方におすすめ

• Microsoft 365を導入済みで、Copilotの追加導入を検討している企業の決裁者

• Copilotを導入したものの活用が進まず、成果や安全性に不安を抱えるシステム担当者

• 中堅・中小企業で「トレーニングは受けたいが費用は抑えたい」と考えている方

• AI活用に前向きだが、社員教育やルール整備の必要性を感じている方

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　【Microsoft 365導入企業向け】Copilotが業務に定着しない理由とは？　～セキュリティリスクを抑え、Copilotを宝の持ち腐れにしないための研修プログラムをご紹介～

12:45～13:00　質疑応答

主催

田辺IT産業株式会社（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。

従来のマニュアルベースのナレッジと新しいデータ活用の可能性

多くの企業では、マニュアルやFAQを中心としたナレッジ管理が、業務の再現性・生産性・品質を高める基盤となっています。しかし、情報の更新が追いつかない、属人化している、データが分散して検索に時間がかかるなど、「ナレッジはあるが活かしきれていない」という課題を抱える企業も少なくありません。

蓄積された音声データを活かせず、ナレッジが眠っている

コールセンターやカスタマーセンターでは、日々の通話ログや対応履歴が膨大に蓄積されています。しかし、それらを十分に活用できず、「データはあるのに使えない」状態に陥っているケースも多く見られます。音声データのナレッジ化が進まないことで、オペレーターによって対応品質にばらつきが生じ、検索や再利用の非効率が業務全体のスピードを阻害しています。

音声からナレッジを自動生成、応答品質を均一化した最新事例を紹介

本セミナーでは、音声データを生成AIで自動処理し、ナレッジとして活用する２つの最新事例を紹介します。

① 消防コールセンターにおける音声会話から病状の一次振り分けを行う業務において、手入力に依存していたプロセスを、既存マニュアルをもとに音声振り分けロジックを構築し、 80％以上の精度を実現 しました。

② コールセンターの音声履歴が存在していながら、活用が進まず属人化していた企業に対して、AIを用いて検索性・参照性を高めることで、 対応品質を均一化 し、情報共有をスムーズにする仕組みを実現しました。

これらの実例を通じて、音声データを知識資産へと変換し、PoCから全社展開へと進むための実践ステップを解説します。

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　ナレッジ管理の新潮流：音声から始まるAI業務自動化で応答品質を均一に 〜東大松尾研発スタートアップによる生成AI音声活用の最先端事例〜

11:45～12:00　質疑応答

主催・共催

株式会社テンダ（プライバシーポリシー）

株式会社Almondo（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。

生成AIの活用が企業競争力を左右する時代へ

生成AIの導入は、もはや一部の先進企業だけの取り組みではありません。業界を問わず、生成AIを“活用するか、しないか”が競争力の分岐点となりつつあります。営業、開発、バックオフィス、顧客対応など、あらゆる領域で生産性や意思決定の質に影響が出始め、企業経営の視点からも、生成AIを戦略的に組み込むことが避けて通れない時代です。しかし、経営層が求める「再現性ある成果」を実現するには、単なる技術導入ではなく、業務構造に根差した実装ロードマップの設計が欠かせません。

初期ユースケースから設計・実装までをつなぐ実践ロードマップ

本セミナーでは、生成AIをAWS環境で本格活用するための導入プロセスを、“初期的なユースケース策定から設計・実装”までの流れに沿って解説します。 業務要件に基づくユースケースの具体化方法、データ構造を踏まえた設計・アーキテクチャ構築の勘所、そして運用段階での成果創出・改善サイクルまでを実例を交えて紹介。PoCで得た知見を実装フェーズへとつなげ、生成AIを確実に業務成果へと転換するための実践知を提供します。

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）

14:05～14:20　AWSにおける生成AIの取り組み

【登壇者】

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 パートナー技術統括本部 パートナーソリューションアーキテクト 穂高 正

【概要】

昨今、業務効率化や生産性向上において生成AI の活用が急速に広がる中、AWS でも生成AI 分野において戦略的な投資を行っており、AI スタックとしてインフラストラクチャからアプリケーションまで包括的に提供しています。本セッションでは、生成AIアプリケーションにおける様々な機能を提供するAmazon Bedrock から、ソフトウェア開発ライフサイクルにおける様々なタスクをエージェントによって支援するAmazon Q Developer の概要やユースケースを紹介します。また、開発現場ですぐに業務活用できる生成 AI アプリケーションのサンプルアセットであるGenerative AI Use Case JP (GenU) の活用までAWS における生成AIの最新トレンドをお話しします。

14:20～14:40　生成AIを“現場の戦力”に変える：DTSが実践するAI内製化のリアル

【登壇者】

株式会社ＤＴＳ デジタルソリューション事業本部　クラウド・インフラ インテグレーション事業部 クラウド活用推進担当 植草 康之

【概要】

生成AIは今、多くの企業が「導入」から「活用」へと歩みを進める段階にあります。 DTSでは、自社の開発・運用業務の中で生成AIを積極的に取り入れ、アプリケーション開発の効率化や運用最適化など、具体的な成果を上げてきました。 本セッションでは、その社内実践から得たナレッジをもとに、企業が生成AIを“現場で使える力”に変えるためのポイントをお伝えします。 さらに、AI導入の内製化を伴走型で支援するサービスについてもご紹介します。 お客様に寄り添いながら共にAI活用を実現していく、DTSの取り組みをぜひご覧ください。

14:40～14:55　質疑応答

14:55～15:00　クロージング（マジセミ）

主催・共催

株式会社ＤＴＳ（プライバシーポリシー）

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（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。