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PoCから大規模開発へ、AI駆動開発の活用が本格化

AI駆動開発の活用は、PoCにとどまらず、実際のシステム開発に組み込む本格導入のフェーズへと移りつつあります。 中でもDevinのようなAI駆動開発ツールは、エンジニアの代わりに設計、コーディング、テストなどの開発タスクを自律的に進められる点が注目され、大手企業でも導入が進んでいます。 開発生産性を大きく向上させる可能性を持つことから、IT・DX部門だけでなく、経営レベルでも関心が高まっています。

PoCだけでは見えにくい、大規模導入の効果と課題

PoCで一定の効果を確認できても、本格的に大規模導入・展開した際にどの程度の費用対効果が得られるのか、品質をどう担保するのかといった課題は、PoCだけでは見えにくいものです。

「効果がありそう」という手応えはあっても、自社の開発現場にどこまで展開できるのか、どのような体制が必要なのか。具体的な判断材料が不足し、本格導入に踏み切れないIT部門・DX推進部門の担当者も少なくないのではないでしょうか。

特に、既存の開発プロセスやコードレビューの工程にどのように組み込み、品質やガバナンスを担保しながら活用を広げていくかは、悩ましいポイントとなっています。

みずほ証券が語る、Devin導入の効果とリアルな課題

本セミナーでは、大手金融機関としてDevinを国内で初めて大規模導入された、みずほ証券のご担当者をゲストにお迎えし、導入の背景や製品選定のポイント、PoCを進めるうえでの工夫、導入によって得られた成果や課題について、実体験を交えてお話しいただきます。 　 大規模開発の現場でAI駆動開発をどこまで、どのように活かせるのか、自社の投資判断を後押しする具体的な手がかりをお伝えします。

このような方におすすめ

・大企業のIT部門・DX推進部門で、AI駆動開発の導入・全社展開を検討している方 ・PoCで一定の手応えは得たものの、大規模導入の判断に悩まれている方 ・すでにAI駆動開発を導入しており、品質担保やレビュー体制、ガバナンスに課題を感じている方

登壇者

ULSコンサルティング株式会社 取締役副社長 桜井 賢一

みずほ証券株式会社 IT・システムグループ　上級技術統括 杉谷　剛

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）

12:05～12:15　AIエージェントが変える、エンタープライズ開発の現在とこれから（ULSコンサルティング）

12:15～12:45　みずほ証券に学ぶ、Devin導入の実践ノウハウ（みずほ証券）

12:45～13:00　質疑応答

主催

ULSコンサルティング株式会社（プライバシーポリシー）

協力

みずほ証券株式会社（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。

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。

機密情報が活用されず、紙のまま眠っている

企業には、研究開発資料や設計図面、過去のインシデント履歴、各種報告書など長年にわたって蓄積された重要な紙資料が数多く存在します。これらは企業の貴重な知的資産である一方、多くが紙のため、必要な情報を探すたびに膨大な時間と手間がかかっています。

近年は生成AIの活用が急速に進んでいますが、「機密情報のため、クラウド型の生成AIサービスを利用しにくい」「紙資料のままではAIによる検索・活用が難しい」といった理由から、重要な情報資産を十分に活かしきれていない企業も少なくありません。

個別ツールを導入しても、検索・活用までつながらない

こうした課題に対し、OCRや文書管理システムの導入、ローカルLLMの活用を検討する企業も少なくありません。しかし、それぞれを個別に導入するだけでは、紙資料の電子化からデータの管理、検索環境の構築までが分断され、実際の業務で活用できる状態にすることは容易ではありません。

例えば、 「紙資料をPDF化したものの、必要な情報がすぐに取り出せない」 「OCRを導入したが、データの整理まで手が回らない」 「ローカルLLMを検討しているが、セキュアな検索環境を構築できない」 といったこともあるのではないでしょうか。

こうした状況を解消するには、電子化から、機密情報をセキュアに検索・活用できる環境の構築までを、一体的に進めることが重要です。

電子化・OCR・ローカルLLMを一気通貫で実現する方法

本セミナーでは、機密性の高い紙資料の電子化から、ローカルLLMによる検索環境の構築までを一気通貫で支援する「Digitization One-Stop Service」をご紹介します。

書庫やキャビネットに眠る紙資料の棚卸し・電子化、AI-OCRによる検索可能なPDFへの変換、オンプレミス環境での文書管理、ローカルLLMとRAGを活用した自然言語検索まで、具体的な支援内容やサービスを分かりやすく紹介します。

さらに、実業務での利用検証や精度改善を行うPoCの提案に加え、本サービスに関心をお持ちのSIer・販社向けに、販売パートナーとして提案する際の支援内容についても触れます。

こんな方におすすめ

・ナレッジシステムを導入したものの、うまく活用ができていない方 ・機密性の高い紙資料を、安全にデジタル活用したい方 ・OCRや生成AIを導入したいが、何から始めればよいかわからない方 ・紙資料からナレッジ構築まで、一気通貫で支援を受けたい方 ・エンドユーザーへの提案商材や協業サービスをお探しのSIer・販社の方

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　大量の紙資料を、生成AIで安全に検索・活用するには？

15:45～16:00　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

ナカシャクリエイテブ株式会社（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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AIエージェントの本番活用が問われ始めた

生成AIの活用が企業の重要テーマとなるなか、次の段階としてAIエージェントを業務に組み込む動きが広がっています。PoCでは、問い合わせ対応や文書作成、情報整理などで一定の効果を確認できる一方、実際の業務を任せる段階では、継続的な運用を前提としたさまざまな課題が表面化します。いま問われているのは、AIエージェントが「動く」かどうかではなく、本番業務の中で安心して任せられる状態をどう設計するかです。

動くデモはできても、業務を任せられない

AIエージェントのPoCでは、限られたサンプルで「動く」ことを確認できても、本番運用では未知の入力、例外処理、権限管理、誤回答時の影響、コスト管理など、より厳しい条件が問われます。品質やセキュリティの担保、動かす・止める責任分界、モデルやプロンプト変更後の品質維持といった論点が整理されていないと、稟議や現場運用の段階で導入が止まり、業務を任せられる状態まで進めないままPoC止まりになってしまいます。

AI・コード・人の役割分担で、本番運用に耐える仕組みをつくる

本セミナーでは、AIエージェントがPoCで止まる理由を紐解き、本番運用に進めるために必要な設計の考え方を解説します。AIに任せる領域、コードで確実に制御すべき領域、人が判断・承認すべき領域をどのように分けるべきかを整理しながら、品質やセキュリティ、責任分界、運用継続の考え方を紹介します。 「動くデモ」から「業務を任せられる仕組み」へ進めるための実践的な考え方を知りたい方におすすめのセミナーです。

このような方におすすめ

・AIエージェントを活用し、業務改善や事業成果につなげたい方 ・AIを前提とした業務プロセスやシステムのあり方を検討している方 ・現場から始まったAIエージェント活用を、実際の業務や組織へ広げていきたい方 ・中堅・大企業の事業責任者、情報システム部門、経営企画／DX推進／AX推進担当者

講演者

スパイスファクトリー株式会社 Senior Consultant　 山田 崇広

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　【AI導入を阻む4つの壁】なぜ、AIエージェントはPoCで止まるのか　～「動くデモ」から「業務を任せられる仕組み」へ、AI・コード・人の役割分担と本番運用の設計～

10:45～11:00　質疑応答

主催

スパイスファクトリー株式会社（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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機密情報を外部に出さない生成AI環境への需要

生成AIの業務活用が広がる一方で、クラウド型AIツールに機密情報や社内文書を入力することへの懸念は多く存在しています。

このため、この懸念に対応する選択肢として、クラウドAPIを利用せず社内環境内で処理できるローカルLLMやRAG基盤への関心が、情報システム部門やDX推進部門、セキュリティ部門等を中心に高まっています。

RAG基盤の導入計画に立ち塞がる費用と運用体制の問題

しかし、ローカルLLMやRAG基盤の検討を進めるうえで壁になるのが、大規模な投資に踏み切る前に、実現の可能性を確かめる方法が見えないことです。 サーバー構成や費用感が分からないまま情報システム部門だけで判断を進めるのは難しく、かといって本格導入の稟議を通すためには、実際に動かして得た実績や有用性を説明できる根拠が必要となります。 　 ソフトウェアとハードウェアの選定、検証範囲の切り分けなど、最初の一歩を踏み出す前に整理すべき論点は少なくありません。

構成・費用感・運用体制から分かるローカルLLMの始め方

本セミナーでは、第一部で企業内ナレッジの検索・要約から資料作成までを支援するAIエージェント「GBase」を紹介します。 クラウドAPIを利用せず、社内環境内で完結できる構成や、自社文書を使った活用方法を解説します。 　 第二部ではGBaseを稼働させるためのインフラとして「HP ZGX Nano AI Station」を取り上げます。 この1台から導入でき、大規模なサーバーを構えずに実運用レベルのローカルLLM環境を構築できる、その構成・費用感・運用体制の考え方を紹介します。

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）

11:05～11:45　【情シス・DX担当者向け】ローカルLLM導入に、大規模サーバーは必要か？ ～GBase×HP ZGX Nanoで始めるRAG基盤の小規模導入～

11:45～12:00　質疑応答

主催・共催

三谷商事株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社 日本HP（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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中堅・大企業で進む生成AIの本番導入検討

企業における生成AIの活用は、個人の試行段階から、実際の業務プロセスに組み込み、本番導入を進める段階に移行しつつあります。特に中堅・大企業では、CopilotやChatGPTなどの利用環境を整え、社員の活用を進める動きが広がる一方で、経営課題に紐づく業務への適用や、部門・事業レベルでの効果創出には課題が残るケースが少なくありません。

導入価値を具体的に示せず、投資判断が進まない

生成AIの必要性や活用余地が認識されていても、経営や関係部門に対して「どの業務で、どれだけの効果が見込めるのか」を具体的に説明できなければ、本番導入に向けた投資判断は進みません。現場からAI活用のアイデアや相談が挙がっても、対象業務の優先順位や価値検証（PoV）で検証すべき評価指標が曖昧なままでは、検証結果を経営判断の材料として提示できません。結果として、効果的なアイデアであっても単なる個人利用の延長や一過性の試行にとどまり、実務に組み込む「システム化」に至らず、現場の業務効率化というメリットを享受できないという事態に陥りがちです。

業務選定とPoVで確かな判断材料を作る

本セミナーでは、生成AIの本格導入に向けて、AI活用テーマの整理法や効果が見込める対象業務の見極め方をはじめ、PoVを通じた効率化効果・業務影響の測定法、投資判断材料への整理手順までをわかりやすく解説します。さらに、TDIが培ってきたAI導入の知見を踏まえた、課題の棚卸し、業務適用判断、教育・内製化、本番導入、定着など、企業課題を見据えて伴走するAI活用支援についても紹介します。 生成AIの導入に向けて、業務選定・PoVによる効果の提示に課題を感じている中堅・大企業のDX推進部門、情報システム部門、業務改革部門の方におすすめのセミナーです。

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　【中堅・大企業向け】効果の見通しを立て成功へ導く、AIシステム導入の評価アプローチ ～納得感を生む業務選定と価値検証の進め方〜

12:45～13:00　質疑応答

主催

TDI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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生成AIの個人利用は広がる一方、会社としての活用はまだ道半ば

生成AIは、文章作成や情報整理などを中心に個人利用が広がる一方、全社での業務活用はまだ道半ばです。 実際、Microsoft 365やGoogleに搭載された生成AI機能を含めれば、個人レベルで生成AIに触れられる環境自体は多くの企業で整いつつあります。 　 このような環境で、他社がどの業務から着手し、どのような体制で検証を進めて全社展開に繋げたのか、そして活用が定着する条件や取り組みが止まりやすいポイントは、DX推進に関わる方にとって押さえておきたいテーマではないでしょうか。

自社の業務でどう使えばいいか、具体的な活用イメージが湧いてこない

生成AIの有用性は理解していても、自社のどの業務から活用すべきか、具体的にイメージできない企業は少なくありません。 活用候補を集めても、優先順位の付け方や現場への定着方法が曖昧なままでは、取り組みが個別検証で止まってしまい、他部門への展開になかなか進むことができません。 　 また、自社だけで検討していると視野が狭まり、成果につながりやすいテーマを見落とすこともあります。 他社事例と自社業務の共通点・相違点を見極め、期待効果と測定方法まで含めてテーマを選ぶことが重要となります。

DXコンサル×AskHubで導く、他社事例をもとにした自社での活用の進め方

本セミナーでは、実際の他社事例をもとに、生成AIを活用する業務の選び方、検証から定着・全社展開へ進める際のポイントと、社内データを生成AIで活用できるAskHubとDXコンサルサービスを組み合わせ、業務整理、テーマ選定、導入支援、利用状況の把握、効果測定までをどのように支援するのかをご紹介します。

他社事例を自社に応用するための判断軸を整理し、自社に合った実行計画を検討するための視点をご提供します。

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　生成AIの個人利用から、全社展開へ。他社事例に学ぶ活用の進め方 ～DXコンサルとAskHubで、活用テーマの選定から効果の可視化まで一気通貫で支援～

11:45～12:00　質疑応答

主催

インターセクト株式会社（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。

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熟練者の退職が迫る中、引き継ぎ・OJTが属人的で技能承継が進まない

技術や経験が個人に蓄積されやすい現場系の業務を中心に、業種を問わずベテラン社員の定年退職が着実に進んでいます。 加えて、退職に至らない場合でも部署異動によって担当が入れ替わるケースは珍しくなく、長年培われた判断のコツやノウハウは、多くの現場でOJTや口頭でのやり取りに頼ったまま、体系立てて記録・共有する仕組みが整っていません。 　 異動や退職のタイミングが決まってから慌てて引き継ぎ資料をまとめることになり、技能承継はどうしても場当たり的な対応にとどまりがちです。

判断の理由や例外対応といった暗黙知がドキュメントに残らない

引き継ぎ書やマニュアルには、通常業務の手順は書けても、「なぜその判断をしたのか」「イレギュラーな場面でどう対応したか」といった暗黙知まではなかなか残せません。 聞く側は限られた時間の中で何を質問すればよいか分からず、聞かれるベテラン自身も、自分の判断のどの部分が伝えるべき暗黙知なのかを自覚できていないことも少なくありません。 　 結果として、判断の理由や例外対応にまつわるノウハウは言語化されないまま、異動や退職とともに現場から失われていきます。

AIが複数のベテランへ並列にヒアリングを設計・実施し、暗黙知を構造化して組織の資産に変える

本セミナーでは、AIが自律的にヒアリングを設計・実施する「AIヒアリングエージェント」Kikuviの活用方法を紹介します。 Kikuviは、対象者ごとにヒアリング項目をAIが自動で組み立て、回答内容に応じてその場で深掘りの質問を重ねることで、本人も意識できていなかった暗黙知を引き出します。

AIとのやり取りは非同期で行えるため、双方の日程調整をすることなく、本人の空いた時間に回答してもらうことができ、多忙なベテラン層からも無理なく情報を集められるだけでなく、数百人規模の対象に対しても同時並行でヒアリングを進めることが可能です。 　 ヒアリングの設計から実施、集まった内容の構造化・可視化までの一連の流れを、実際の画面を交えて解説します。 　

このような方におすすめ

・経営者/役員/部長/課長クラスの方 ・技能承継の遅れに課題を感じている方 ・スケジュールが合わず、日程調整がなかなかうまく進まない方

登壇者

株式会社Kikuvi Founder CEO 佐藤拳斗 / Kento Sato Bain Capital（Portfolio Group）、DataRobot（Lead Data Scientist）、Deloitte（Consultant）を経て、2025年6月に株式会社Kikuviを創業。

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】ベテランの暗黙知、異動や退職と一緒に消えていませんか？ ～AIヒアリングエージェントが判断の理由や例外対応を聞き出し、構造化して可視化する～

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社Kikuvi（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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概要

「SEO対策を続けているのに、Webサイトへの流入や問い合わせが減ってきた」 「検索順位は高いはずなのに、以前ほど成果につながらない」

ChatGPTやGeminiなどの生成AIが急速に普及し、顧客の情報収集行動は「Googleで検索する」から「AIに聞く」へと変わり始めています。 ユーザーがWebサイトを訪れる前に、AIの回答だけで情報収集や比較検討を終えるケースも増えており、従来のSEOや広告だけでは、顧客との接点を確保しにくくなっています。 これからのWebマーケティングでは、検索結果で上位に表示されるだけでなく、生成AIの回答内で自社の商品やサービスが正しく理解され、比較候補として引用・推薦されるための対策が必要です。

本ウェビナーでは、AI検索時代に起きている顧客行動の変化を整理したうえで、AEO・GEO・LLMOと呼ばれるAI検索対策の基本や、AIに選ばれる企業に共通する情報設計の考え方をわかりやすく解説します。 また、自社が現在AIにどのように認識されているのかを把握するための現状診断や、AI検索対策の効果を評価するKPIについてもご紹介します。 さらに、AI検索を通じて獲得した見込み客を、どのように管理・育成し、問い合わせや商談へつなげていくのかまで、集客後の仕組みづくりを含めてお伝えします。 AI検索への対応を単なるアクセス獲得で終わらせず、「見つかる・比較される・選ばれる・売上につながる」状態をつくるために、今日から何を始めればよいのか。その具体的な判断軸とアクションをお持ち帰りいただけるセミナーです。

主な内容／得られるもの

・ChatGPTやGeminiの普及で変化する、顧客の情報収集・比較検討行動 ・従来のSEOや広告だけでは、顧客接点を確保しにくくなっている理由 ・SEOとAEO・GEO・LLMOの違いと、AI検索対策の基本 ・AIに自社の商品・サービスを理解・引用・推薦してもらうための情報設計 ・自社がAIにどう認識されているかを把握する現状診断とKPIの考え方 ・獲得した見込み客を管理・育成し、問い合わせから商談につなげる仕組み

対象者

・SEO対策を行っているものの、Webサイトへの流入や問い合わせの減少を感じている方 ・検索順位は高いのに、以前ほどリード獲得や商談につながらなくなった方 ・ChatGPTやGeminiが自社のマーケティングに与える影響を知りたい方 ・AEO・GEO・LLMOの違いや、具体的な始め方を知りたい方 ・自社の商品やサービスが、生成AIの回答や比較候補に表示されないことに課題を感じている方 ・新規顧客獲得の仕組みを、AI時代に合わせて見直したいBtoB企業の経営者・マーケティング担当者

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　AI検索時代、SEOだけでは顧客に届かない？ ～ChatGPTに選ばれる情報設計と、商談につなげる仕組み～

14:45～15:00　質疑応答

登壇者

アムール株式会社 代表取締役CEO　沖野 耕基

立命館大学卒業後、船井総合研究所・タナベコンサルティンググループにて、300社以上の企業に対し、Webサイト構築・SEO・広告運用・CRM活用など、デジタルマーケティング全般を支援。 その後、アムール株式会社を創業。AI検索最適化（AIO／LLMO）を軸に、企業がAI時代に「見つかり、比較され、選ばれ、売上につながる」ための情報設計と仕組みづくりを支援している。 Zoho認定パートナーとして、AI検索時代の集客・CRM・マーケティング基盤の構築も手がける。戦略設計だけでなく、現場に入り込む実行支援を強みとする。MBA修了。

主催・共催

ゾーホージャパン株式会社（プライバシーポリシー）

アムール株式会社（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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AIエージェントの普及で広がるエンドポイントリスク

生成AIの業務活用が進み、ChatGPTやClaudeなどの生成AIサービスに加え、外部ツールやファイル、APIにアクセスして処理を実行するAIエージェントの利用が広がっています。一方で、情報システム部門では、社内でどのAIエージェントが導入・利用され、どのような権限や外部連携を持っているのかを十分に把握できていないケースもあります。未承認のAIエージェントの利用、機密情報や認証情報へアクセスできる状態、過剰な権限、悪意あるスキルやコマンドなどが新たなセキュリティリスクとなり、AIガバナンスの重要性が高まっています。

設定不備と脆弱性を個別管理する限界

多くの企業では、脆弱性管理、端末設定の確認、AIエージェントの利用状況を、それぞれ異なるツールや運用で管理しています。そのため、どの端末に設定不備や脆弱性、AIリスクが重なっているのかを横断的に把握できず、優先的に対応すべきリスクを判断しにくい状況が生まれています。また、AIエージェントの導入・利用状況や関連リスクを継続的に把握・評価できなければ、情報漏えいや意図しない自動処理のリスクを見逃す可能性もあります。

AIリスクを含む端末リスクの統合評価

本セミナーでは、AIエージェントの導入・利用状況や関連リスクをどのように把握・評価すべきかを中心に、エンドポイントスキャンによるリスク評価の考え方をご紹介します。AIエージェントの利用状況や関連リスクに加え、端末の脆弱性や設定不備もあわせて評価することで、AI時代に求められる統合的なエンドポイントリスク管理を実現するアプローチを解説します。AI活用を推進しながら、安全な運用を実現するためのポイントを、実際のユースケースを交えてご紹介します。

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）

11:05～11:45　AIエージェントの利用実態とリスク、把握できていますか？〜端末の設定不備・脆弱性・AIリスクをまとめて評価〜

11:45～12:00　質疑応答

主催

TeamT5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。