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AI活用が業務KPI改善につながらない理由

人手不足やコスト上昇を背景に、多くの企業で業務効率化や生産性向上を目的としたAI活用が進んでいます。しかし、AIを導入して一部の業務を自動化しても、工数削減、外注費削減、原価低減といった業務KPIの改善に十分つながらないケースも少なくありません。成果を出すためには、AIを使うこと自体を目的にするのではなく、どの業務課題を解決し、どのプロセスを見直し、どのKPIを改善するのかを明確にしたうえで活用を進める必要があります。

目的が曖昧なまま、業務プロセスを見直せていない

AI活用で期待した成果が出ない背景には、業務プロセスやデータの整理が不十分なまま取り組みが進んでしまうことがあります。たとえば、AIで代替すべき作業と人が判断すべき工程が曖昧なままでは、確認作業や手戻りが残り、結果として全体の工数削減につながりません。また、必要なデータが部門やシステムごとに分散している状態では、AIの活用範囲が限定され、業務全体の判断や改善に活かしきれず、業務KPIの改善につながらないままPoC止まりになってしまいます。

積算業務・調達最適化の事例に学ぶAI本番化の進め方

本セミナーでは、 400件超のAI開発・導入実績 を持つバルテス・イノベーションズが、AI導入をPoCで終わらせず、本番運用へつなげるための考え方を解説します。建築・製造における積算業務のAI化による工数削減や、食品・製造におけるデータ活用による調達最適化などの事例をもとに、AIで代替するプロセスのリデザインと、AIで活用するデータ設計のポイントを紹介します。あわせて、監査ログや根拠ログ、品質設計、承認フローといった本番運用に不可欠な設計観点も取り上げ、AI活用を堅実に現場へ定着させるための勘所をお伝えします。

こんな方におすすめ

• 経営陣からAI活用による業務改善・生産性向上を求められているDX/AX推進部門の課長・部長
• AI導入の必要性は理解しているものの、活用目的や見直すべき業務プロセスが明確になっていない方
• PoCでは一定の効果が見えたが、データフロー・責任分界・品質設計・承認フローの不足により、本番運用や社内展開で止まっている方

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　AIを導入しても、業務KPIが改善しない企業には何が足りないのか ～AI活用の成否を分ける「目的の明確化」とプロセス設計～

13:45～14:00　質疑応答

主催

バルテス・イノベーションズ株式会社（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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「RAGを入れたけど全然使えない」「ChatGPTに社内資料を投げたら、変な回答しか返ってこない」

AI導入では、「ツールやモデルの選定・構築」が重視される一方で、 「業務データの整理・構造化」 は導入企業側の課題として後回しになりがちです。企業側でも「AIを導入すればすぐに活用できる」という期待が先行し、十分なデータ整備が行われないまま進むことで、上記のような課題が多くの企業で生じています。

Almondo、テンダがこの悩みを解決

本セミナーでは、 Almondo×テンダ のアプローチを紹介し、 Microsoft環境での具体例 も交えて解説します。 Almondo、テンダのアプローチとは？

１. 散在・未整備のデータ、マニュアルの現状を把握し、AIが使える状態への 整備ロードマップを設計 する。 ２. AIを活用し、「FAQログからの回答集作成」、「音声・会話ログからのマニュアル生成」、「散在文書のQA構造化」などの、 データ整理作業そのものを効率化 する。 ３. 整備されたデータ基盤の上にRAGを構築し、 実業務で使える精度が出るまで伴走 する。

「Almondo×テンダ」のアプローチの強み

Almondo×テンダは、最新技術ありきではなく、 目的ドリブンで最小・最適な技術を選ぶ設計思想 を重視しています。顧客データを実際に確認しながら、 上流設計から開発・運用まで一気通貫で担える体制 と、RAG構築・業務マニュアル化の双方のナレッジを持つ組み合わせが強みです。

こんな方におすすめ

• RAGを導入したものの期待した回答精度が出ず、改善の打ち手を探している情報システム部門・DX推進担当の方
• 社内データやマニュアルが部門ごとに散在し、AIに質問しても適切な回答が返ってこないと感じている方
• 他の製造業でのRAG導入の成功事例を知りたい、RAGを導入検討中の製造業の方

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　データをそのままAIに投げていませんか？～業務データの整理・構造化から始める、Microsoft環境でのAI活用アプローチ～

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

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ツールを導入したのに、なぜ成果につながらないのか

生成AIやAIエージェントへの期待が高まる中、多くの企業でAI活用の取り組みが進められています。しかし実際には、「AIツールを導入したものの現場で使われない」「PoCまでは実施したが本格展開に進まない」「結局これまでの業務のまま変わらない」といった悩みを抱える企業も少なくありません。AI導入が身近になった今、課題は導入そのものではなく、現場で使われる成果につながる状態をどう実現するかへ移っています。

AI導入が失敗する企業に共通する3つの落とし穴

AI活用が定着しない企業には、いくつかの共通点があります。

① AI導入そのものが目的化してしまう ② 現場業務の流れにAIが組み込まれていない ③ 教育や運用支援が単発で終わり、継続的な利用につながらない

AIは導入するだけで成果が出るものではありません。業務の中で自然に使われ、継続的に活用される状態まで設計されて初めて価値を発揮します。

AIを「導入して終わり」にしない「業務設計」と「運用定着」

AI導入では、ツール選定やPoC実施だけでなく、現場業務への組み込みや利用定着までを見据えた設計が重要です。本セミナーでは、AI活用に向けた業務設計を支援する 株式会社Almondo と、マニュアル作成・ナレッジ整備ツール 「Dojo」 を提供する株式会社テンダの知見をもとに、AI活用を現場に根づかせるための具体的な進め方を解説します。AI活用テーマの設計、業務フローへの組み込み、教育・運用の進め方、ナレッジ整備のポイントを、事例やデモを交えてご紹介します。AI導入をゴールにせず、 「業務の中で使われる状態」 を実現するための実践手順をお伝えします。

こんな方におすすめ

• AIツールを導入したが、期待した成果が出ていない方
• PoCから本格展開に進めず、活用が停滞している方
• DX推進やAI活用を担当しているが、現場への浸透に課題を感じている方
• AI導入を成功させるための業務設計や運用設計を学びたい方

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　AIを導入したのに、なぜ現場で使われないのか？ ～PoC止まり・定着しないAI活用から脱却する 業務設計と運用定着の進め方～

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

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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本セミナーの講演部分は、事前に収録した録画を配信します。

質疑応答タイムはライブ配信にて、皆様からのご質問をお待ちしております。

AI導入は進む一方、活用成果が見えてこない

生成AIやAIツールの導入は、競争力の維持・向上に欠かせない要素として、中堅・大企業を中心に急速に進みつつあります。一方で、導入後に期待したほど業務改善につながらず、現場では一部の社員が個人利用するだけにとどまる、または契約したAIツールが思ったほど使われないといった状況も少なくありません。AIの導入自体をゴールにせず、現場業務の中で継続的に使われ、成果につながる状態をいかに作るかが問われています。

回答精度や業務適合の低さが定着を妨げる

AI活用が現場に定着しない理由のひとつに、導入したAIが自社の業務要件に合っていないという課題があります。たとえば、AIを活用した社内ヘルプデスクを構築しても回答精度が低く、結局は誰かに聞かなければ解決できない、業務支援AIツールを導入しても自社独自のフローや判断基準を反映できず、実態と合わないといった状況です。その結果、現場は「使っても意味がない」「人に聞いた方が早い」と判断しやすくなり、せっかく導入したAIが“使われないツール”となって、組織的な活用や業務成果への接続が進まないまま停滞してしまいます。

「ai with」で業務に合うAIエージェントへ改善―金融機関などの事例とデモをご紹介

本セミナーでは、企業におけるAI導入が活発化する一方で、活用定着に課題を持つ企業も増加していることを背景に、現場で使われるAIエージェントへ改善・構築していくためのアプローチを解説します。エクサの生成AIソリューション「ai with」は、一般的なSaaSや汎用AIツールでは再現しきれない自社独自の業務要件や運用フローを整理し、回答精度の改善、業務適合の向上、継続的なチューニングまで伴走することで、AIを導入しただけで終わらせない活用を支援します。現場業務に根付き、成果につながるAIエージェントへ育てるための具体的な進め方を、金融機関などの事例やデモを交えて解説します。

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　【中堅・大企業向け】AI活用定着の壁、導入したAIはなぜ現場で使われないのか　～回答精度と業務適合を高め、現場に根付き成果につながるAIエージェントの事例・デモ～

13:45～14:00　質疑応答

質疑応答タイムはライブ配信にて行います。

主催

株式会社エクサ（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2026年04月10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。

過去図面はあるのに、見積に活用できていない製造業の実態

製造業では、これまでに製作してきた図面や技術情報が数多く蓄積されています。しかし実際の見積業務では、「過去に似た図面はあるが、どの案件でいくらで見積したのか分からない」という状況が少なくありません。

図面や関連資料を探すために、複数のフォルダや過去案件、担当者への確認などを行う必要があり、見積作成の初動に時間がかかってしまうケースも多く見られます。その結果、せっかく蓄積された設計資産や図面データが、見積業務に十分活用されていないという課題が発生しています。

見積回答の遅れが、商談機会の損失につながることも

見積作成に時間がかかると、営業部門は顧客に対して迅速な提案ができなくなります。特に短納期案件や競合比較が行われる案件では、見積回答のスピードが受注可否を左右することも少なくありません。

また、設計・技術検討の初動が遅れることで、案件対応スピードや納期にも影響を及ぼす可能性があります。こうした状況が続くと、知らないうちに商談機会を逃してしまうなど、企業の競争力にも影響を与える可能性があります。

AI類似図面検索で、設計・見積スピードを改善

本セミナーでは、AI画像認識技術を活用した類似図面検索の仕組みと、製造業における具体的な活用方法について解説します。図面資産を有効活用し、設計・見積業務の効率化を実現するためのヒントをご紹介します。

その解決策の一つとして注目されているのが、AIを活用した類似図面検索です。

AIが図面データを解析し、形状や特徴が似ている図面を自動的に検索できるため、過去に製作した類似案件を短時間で見つけることが可能になります。これにより、過去図面や関連情報を参照しながら見積を作成でき、設計・見積業務のスピード向上につながります。

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　似た図面はあるが、いくらで見積したか分からない…〜製造業の見積回答が遅れる理由とAI類似図面検索による解決策〜

11:45～12:00　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　高志インテック（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）

※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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禁止しても、データはAIに渡り続けている

BlackFog / Sapio Research調査（2025年11月、従業員500名以上）によれば、49%の社員が会社の許可なく生成AIを業務利用しており、33%が機密データをすでに未承認のAIに渡しています。「入力禁止」のルールを設けても、現場の業務ニーズは止まらない。その現実が、数字として明らかになっています。

「そのデータ、AIに渡せません」が、AI活用の最大のブレーキになっている

音声データ、仕様書、人事情報など、本来AIが最も力を発揮できるデータほど「入力禁止」のルールに縛られ、活用できないまま眠っています。現場の業務ニーズとのギャップは広がる一方で、AI投資の成果が出ないまま時間だけが過ぎていく。その「渡せない」をなくすことが、AI推進の次の一手です。

「渡せない」を、終わらせる

本セミナーでは、機密データをAIに渡せる環境を実現する「秘密を守れるAI」 Acompany セキュアチャット をご紹介します。 独自の秘密計算技術（Confidential Computing） を基盤に、 AIによる自動マスキング で機密情報を無害化して外部AIに送るルートと、秘密計算環境内で動作するAIモデルにより機密データを一切外部に出さないルートの2つを用途に応じて使い分けることができます。 管理者やベンダーすらデータに触れられない構成 により、情報流出のリスクを構造的に抑止します。製造・金融・医療など、セキュリティ要件の厳しい領域でのユースケースも含め、「渡せない」を終わらせるための具体的なアプローチをお届けします。

こんな方におすすめ

• AI・DX推進部門で、機密データを活用したAI推進を前に進めたい方
• 現場の利便性とガバナンスの両立に悩みながら、全社AI展開を担っている方
• 製造・金融・医療など、セキュリティ要件の厳しい領域でAI活用の推進を担っている方

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　「そのデータ、AIに渡せません」を終わらせる〜AI推進担当が知っておくべき、Acompany セキュアチャットで実現する機密データ活用〜

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社Acompany（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。

本セミナーはオンデマンド動画配信です。以下の動画をご視聴いただけます。

【動画１】ソブリンAI入門、なぜ企業は「AIを動かす場所」を考えるべきなのか ～データ主権・経済安全保障から考えるプライベートAI～

基調講演として、マジセミ株式会社のデジタル寺田が、ソブリンAIの基本概念と、企業がAIを「どこで動かすか」を考えるべき理由について解説します。

【動画２】Lenovo Smarter Technology オンデマンド配信

Lenovoの法人向け製品・ソリューションを、3セッション／各約20分の動画をまとめてご覧いただけます。

お申込み完了後、動画視聴ページをご案内いたします。 「lenovo-event.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。

なぜ今、プライベートAIが注目されているのか

生成AIの活用が広がる中、多くの企業でAI導入は次の段階に入りつつあります。これまでAIは主にクラウド上で利用するものとして捉えられてきましたが、実際に業務へ組み込もうとすると、機密情報をどこまで外部に出せるのか、どの処理をクラウドに任せ、どこから先を社内や現場で完結させるべきなのか、といった新たな課題に直面します。特に、企業独自の業務データやノウハウを活かしてAIを使おうとするほど、閉域環境での活用や、より自社でコントロール可能なかたちでのAI実装に注目が集まっています。こうした背景から、いま「プライベートAI」が改めて注目され始めています。

AI活用のカギは「どこで動かすか」

プライベートAIが関心を集める理由は、単に安全そうだからではありません。クラウドに機密情報を上げることへの不安、応答性が求められる業務、拠点や現場で完結させたい推論処理、そして自社固有のデータを活かした差別化など、企業がAIを本格活用するうえで向き合うべき論点が、すべて「AIをどこで動かすか」という設計に結びついているからです。PC上でAIを実行するローカルAI、現場に近い場所で処理するエッジAI、企業ネットワーク内で閉じて運用するAI基盤など、実行場所の選択肢は広がっています。だからこそ今、AI活用はどのAIを使うかだけでなく、どこで、どのように動かすかまで含めて再考すべきテーマになっています。

閉域環境から見直す企業IT基盤

本セミナーでは、こうした問題意識をもとに、閉域環境におけるAI活用の可能性を、インフラからクライアントまで一気通貫で読み解きます。データセンターからエッジまでを支える基盤はどうあるべきか。ローカルAIを現実のものにするAI PCは企業利用にどのような意味を持つのか。さらに、Copilot+ PCをはじめとする新しいクライアント環境は、業務端末やAI活用のあり方をどう変えていくのか。クラウド一辺倒ではない時代に、企業はどのようにAI活用とIT基盤を設計すべきなのか。プライベートAIが注目される理由を起点に、これからの企業IT戦略を考えるヒントをお届けします。

開催概要

視聴形式

オンデマンド（事前収録）

実施期間

2026年3月24日（火）～5月31日（日）

所要時間

合計 60分（3セッション／各約20分）

対象

法人・団体の情報システム部門／総務・購買／経営企画／現場部門のご担当者さま

費用

無料

主催

レノボ・ジャパン合同会社

協力

インテル株式会社

セッション

セッション１｜データセンターからエッジまでレノボのサーバー・ストレージ

レノボ・エンタープライズ・ソリューションズ合同会社 Japan ISG CTO

早川 哲郎

セッション２｜インテルCoreUltraプロセッサーがもたらすPCイノベーション

インテル株式会社 アカウント・パートナー事業本部

新谷 勉 様　　　　

セッション３｜AIが体験に溶け込む時代の到来、クライアントコンピューティングのこれから

レノボ・ジャパン合同会社 エバンジェリスト | 製品企画本部 プロダクトマーケティング部 部長

元嶋 亮太

ご視聴、アンケート回答でAmazonギフトをプレゼント

申込完了メールにてご案内するURLへアクセス後、ご視聴前に、会社名・お名前・メールアドレスなどのお客様情報をご入力ください。入力後すぐに視聴を開始できます。ご視聴いただいた方（お客様情報をご登録いただいた方）にはAmazonギフト500円分をプレゼントいたします。 また、最後に簡単なアンケートにご回答いただいた方へ、さらにAmazonギフト2,000円分をプレゼントいたします。是非ご視聴ください。

※Amazonギフトのプレゼントはお一人様1度までとなります。 ※本キャンペーンはレノボ・ジャパン合同会社による提供です。本キャンペーンについてのお問い合わせは、Amazon ではお受けしておりません。レノボ・ジャパン合同会社「Lenovo Smarter Technology for Online ～AIとITで企業をアップデート～事務局」 info@lenovo-event.jp までお願いいたします。 ※Amazon、Amazon.co.jp およびそれらのロゴは Amazon.com,Inc. またはその関連会社の商標です。

お申込みフォーム及び動画視聴画面へご入力いただいたお客様情報は、プレゼントの送付、関連サービス・イベントのご案内、ならびにお問い合わせ対応のために利用いたします。 法令に基づく場合を除き、ご本人の同意なく第三者へ提供することはございません。詳細は「プライバシーポリシー」をご確認ください。 ご連絡先・お名前が誤っている場合や、プレゼントの発送ができない場合がございます。

主催

レノボ・ジャパン合同会社（プライバシーポリシー）

協力

インテル株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社インター・ビジネス・ネットワークス（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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※本セミナーは、エンドユーザー企業の方を対象としています。該当しない企業の方の申込みは、場合によってはお断りさせていただくこともございます。あらかじめご了承ください。

クラウドAIの限界から見える、データ主権の重要性

生成AIの活用は、文章作成や要約にとどまらず、社内文書検索、FAQ対応、ナレッジ共有など、企業の実務領域へ広がっています。一方で、機密文書や顧客情報、社内ノウハウを外部クラウド上のAIに入力することへの不安は根強く、便利なAIツールを見つけても本格導入に踏み切れない企業は少なくありません。こうした背景から、AIやデータを自社の管理下で扱う「ソブリンAI」の考え方が注目されており、クラウドAIだけに依存しない生成AI基盤の選択肢が求められています。

セキュリティと使い勝手が社内展開の壁になる

生成AIを社内展開しようとすると、情報漏えいリスク、アクセス権限の管理、利用ログの監査、参照する社内文書の正確性といった課題が顕在化します。さらに、AI基盤を用意できたとしても、操作が難しい、検索結果を業務に活かしにくい、現場部門が継続利用できないといった理由で、PoC止まりになってしまうケースもあります。つまり、企業に求められる生成AI活用は、単に安全な環境を用意するだけでなく、現場が日常業務の中で迷わず使える仕組みまで含めて設計する必要があります。

専用RAGで情報を守る、オンプレ生成AI基盤の現実解

本セミナーでは、クラウドAIの限界とソブリンAI時代の選択肢を踏まえ、機密情報を外部に出さずに社内ナレッジを活用できるオンプレ生成AI基盤として、 GBase OnPrem をご紹介します。GBase OnPremの専用RAG環境と使いやすいUIにより、社内文書検索、FAQ対応、ナレッジ共有などを、社内統制下で安全に業務活用する方法を解説します。さらに、こうしたオンプレ生成AI基盤を安定して運用するために必要となる AMD EPYC を活用したAIインフラ、GPUサーバーを支えるデータセンター／ファシリティの考え方まで、各社の知見をもとに実装のポイントを整理します。

こんな方におすすめ

• クラウドAIを利用中、または導入検討中だが、機密情報や社内文書の扱いに不安がある方
• 生成AIを社内導入したものの、業務活用や現場定着に課題を感じている方
• オンプレ環境で、専用RAGや使いやすいUIを活用した社内ナレッジ活用を検討している方

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）

15:05～15:20　【エンドユーザー向け】ソブリンAI時代の生成AI活用に新たな選択肢 〜オンプレ専用RAG環境で機密情報を守り、使いやすいUIで生成AIを本格活用〜　SB C&S株式会社

15:20～15:40　AI基盤におけるAMD EPYCのメリット　日本AMD株式会社

15:40～15:50　AI時代のGPUサーバーを支えるデータセンター基盤　キヤノンITソリューションズ株式会社

15:50～16:00　質疑応答

主催・共催

SB C&S株式会社（プライバシーポリシー）

キヤノンITソリューションズ株式会社（プライバシーポリシー）

日本AMD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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長年使い続けた基幹システムの老朽化が進んでいる

製造業において、生産管理システムは長年にわたり現場を支えてきました。受注、MRP、在庫、原価、出荷といった基幹業務は、その時々の最適な判断のもとで機能追加や改修を重ね、進化してきたものです。

しかし現在は、需給変動の激化や多品種少量生産への対応、DX推進の加速など、より高い柔軟性とスピードが求められています。既存システムの構造そのものが、変革の足かせとなっているケースも少なくありません。

属人化・ブラックボックス化により、改修スピードが低下している

しかしながら、いざ基幹システムの刷新を検討すると、想像以上にシステムの全体像が見えていない現実に直面するケースも少なくありません。

COBOLで構築された基幹、後年追加された.NETやJavaの周辺システム、さらにSAP（ABAP）の領域や多数のアドオン開発――異なる世代・技術が混在し、全体像を把握できない状態に陥っていないでしょうか

例えば、 ・生産管理と物流システムが分断され、在庫データの突合が常態化している ・受注変更のたびに、生産・購買・出荷へ手作業で調整している ・影響範囲を説明できる担当者が限られている といったこともあるのではないでしょうか。

このような状況では、スピーディな経営判断や業務変革にシステムが追随できません。

IBM Bobによる既存資産の可視化からAIエージェント・ERPフレームワークで進める段階的刷新

本セミナーは、西日本エリアの製造業の皆様を対象に、AI時代に求められる企業システムの在り方と、基幹刷新の現実的な進め方をご紹介します。

日本IBMより、IBM Bobの最新動向と活用ポイントを解説。複雑化した既存システムをどのように可視化し、次の一手へつなげるのかを具体的に示します。

さらに、AIエージェント活用の可能性と、IBM ERPフレームワークおよびIBM PowerVSを活用した段階的モダナイゼーションの考え方をご紹介します。

全面刷新か現状維持かの二択ではなく、リスクを抑えながら進める“次の一手”を具体的に考えるセミナーです。

こんな方におすすめ

・老朽化した基幹システムの刷新を検討している西日本の製造業・情報システム部門の方 ・属人化・ブラックボックス化したシステムに課題を感じている方 ・ERP導入や再構築を段階的に進めたいと考えている方 ・生産管理・物流領域のDX推進を担っている経営層・企画部門の方

プログラム

14:00 - 14:05　オープニング（マジセミ／田中電機工業株式会社）

14:05 - 14:30　AI時代の企業システムを支える IBM Bob の最新動向

　　　　　　　 日本IBM テクノロジー事業本部 ソフトウェア・エンジニアリング事業部

　　　　　　　 データプラットフォーム パートナーテクニカルセールス　田中 瑞城

14:30 - 14:55　お客様と考える IBM Bob 活用のはじめ方

　　　　　　　 株式会社イグアス　クラウド＆AI営業開発部　今尾 友樹

14:55 - 15:20　AIエージェント活用が変える業務のこれから

　　　　　　　 日本IBM テクノロジー事業本部 ソフトウェア・エンジニアリング事業部

　　　　　　　 データプラットフォーム パートナーテクニカルセールス 長田 栞

15:20 - 15:45　基幹システムの次の一手　〜 IBM ERP フレームワークと PowerVS 〜

　　　　　　　 日本IBM テクノロジー事業本部 Power & Cloud事業部

　　　　　　　 IBM i カスタマーサクセスアドバイザー 久野 朗

15:45 - 16:00　質疑応答

主催・共催

田中電機工業株式会社（プライバシーポリシー）

協力

日本アイ・ビー・エム株式会社（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。