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RPA活用は進んだが、未だ多く残る繰り返し作業

大企業では、部門単位で導入された RPA が一定の成果を上げてきたものの、ルール化しやすい単純工程のみが対象となり、請求処理・受発注・マスタ更新など実務に紐づく多段工程では依然として人手が介在し続けています。特に、複数システム間で情報の整合性を確認したり、例外パターンを判断したりする作業は RPA 単体では扱えず、現場は「自動化を進めたいがルール化できない」領域を抱えたまま運用しています。

判断や例外処理が残存し業務自動化が頭打ちに

RPA は定型処理に強い一方、文脈判断・データ補完・非定型入力といった“例外発生が前提”の工程には対応しづらく、多くの企業で自動化の対象範囲が伸び悩んでいます。OCR の読み取り精度の揺らぎや、マスタ不備の解消、属人的な確認判断など、人間が都度判断してきた処理がボトルネックとなり、業務全体の自動化率が半分程度で停滞するケースも少なくありません。また、複数の部門・拠点にまたがる大企業では、RPA と AI ツールが分断して導入されることで、管理負荷や保守コストが大きくなり全社標準基盤としての統合ができていないという課題も顕在化しています。

AIエージェント統合で例外対応も含めたAPA基盤を解説

本セミナーでは、RPA と AI エージェントを単一基盤として統合管理する APA（Agentic Process Automation）という新たなアプローチをRPAとの比較を踏まえて紹介し、判断・例外・非定型処理を含めた一連のプロセスを自律的に実行できる仕組みを解説します。従来のRPAで実施していたルール化された操作とAIを組み合わせることで、様々な複合業務を“分断なく”自動化する方法を事例とともに紹介します。

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　【大企業向け】プロセス毎に分断したRPAとAIエージェントをどう統合し自動化を実現するか 〜判断・例外対応まで扱えるAIエージェント統合基盤を、RPAとの役割比較を交えて解説〜

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社システムサポート（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。

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概要

「生成AIで業務効率化したいけれど、社内データをどう活用すればいいかわからない」 「セキュリティは大丈夫?」 「投資対効果は見込めるの?」 ——そんな疑問をお持ちの方必見のセミナーです。

本ウェビナーでは、生成AI×社内データ活用を成功に導くための考え方と、 RAG導入時に多くの企業が直面する“つまずきポイント”を具体例とともに解説します。 さらに、導入して終わりにせず、全社で使われ続ける状態を実現するための 定着化メソッドまでを体系的にお伝えします。

600社以上に導入されている生成AIチャット「ナレフルチャット」を提供するCLINKSと、 50社以上の生成AI・RAG導入を支援してきたスニフアウトが、 失敗しないための「生成AI×データ活用」を解説します。 また、セミナー終了後にアンケートにご回答いただいた方全員に、 本セミナーのアーカイブ動画をプレゼントいたします。

このウェビナーで実現できること

1️⃣自社の状況に照らして、何から着手すべきかを整理できる

2️⃣RAG導入でつまずきやすいポイントとその回避策が明確になる

3️⃣現実的に使われ続ける生成AI導入の考え方を理解できる

こんな人にオススメ

✅ 社内データを生成AIに取り込み、業務改善したい ✅ 生成AIの活用をもっと加速させたい ✅ RAGが便利そうだから、使ってみたい ✅ 業務効率化を実現したいが、何から始めればいいのか分からない ✅ 導入コストを抑えながら、確実に成果を出す方法を知りたい ✅ PIVOTを見て、もっと具体的な話を聞きたくなった

主催・共催

CLINKS株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社スニフアウト（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。

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セミナー概要

「生成AIをどのように導入したらいいかわからない」「ITに詳しくない社員が多くて、思うように導入が進まない」——そう思っている方必見のセミナーです。

本セミナーでは、ITスキルに関係なく誰でも実践できる「5つのステップ」に沿って、生成AI導入を成功に導く具体的な方法を解説します。

このセミナーで得られる3つの成果

● 導入の進め方：生成AIの導入に必要な、具体的な手順がわかる ● 効果の測り方：AIによる業務効率化の成果を数値化する方法がわかる ● 定着させるヒント：生成AIを社内で定着化するためのヒント、コツを学べる

さらに、リスキリング助成金を活用した「ナレフルチャットの研修プラン」についてもご紹介します。

登壇者

中口　剛

2008年、エンジニア未経験でCLINKS株式会社に入社。 主にインフラエンジニアとして顧客先に常駐し、経験を積む。 研修部署への異動後、新人育成・社内技術研修部署の管理者を務める。 2024年、同社が「AI DRIVEN COMPANY」として生成AIを積極的に導入する方針を発表し、新たなロゴを制定。これを機にAI分野にも注力し、現在はインフラに加えて、生成AIリスキリング研修や生成AIパスポートなどの講座作成にも携わっている。

主催

CLINKS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。

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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。

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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。

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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）

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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）

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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。