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増え続けるExcel管理、属人化や情報分散が業務の負担に

多くの企業で、顧客管理や案件管理、進捗管理などにExcelが活用されています。しかし、業務の拡大とともにファイルが増え、「最新版が分からない」「情報が分散している」「担当者しか管理方法を把握していない」といった課題が発生しがちです。その結果、情報共有や集計に手間がかかり、業務の属人化や生産性低下につながるケースも少なくありません。

こうした課題を解決する手段として、業務情報を一元管理できるkintoneへの注目が高まっています。

kintoneを導入したい。でも、誰が作り、どう運用・定着させるのか？

一方で、kintoneの導入を検討していても、「Excelデータをどう移行すればよいのか分からない」「業務に合ったアプリを作れるか不安」「導入後に現場へ定着させられるか心配」といった悩みを抱える企業も少なくありません。実際に、導入したものの一部の担当者しか使いこなせず、活用が広がらないケースもあります。そのため、kintoneは導入することだけでなく、現場で継続的に活用される状態をつくることが重要です。 本セミナーでは、そのための進め方や支援のポイントもご紹介します。

小さく始めて、困ったときは気軽に相談。kintoneの導入・活用・定着の進め方

本セミナーでは、Excelによる業務管理の複雑化や属人化に課題を感じている企業・部門の方に向けて、どのようなExcel管理を見直すべきなのかを整理しながら、kintoneを活用した「脱Excel」の進め方をご紹介します。

あわせて、NTT東日本が提供する「kintone for おまかせ はたラクサポート」をご紹介します。

また、「おまかせ はたラクサポート サポートサービス」を組み合わせることで、管理者だけでなく従業員も利用できるヘルプデスクを通じて、初期設定や操作方法、運用時の困りごとを相談しながら活用を進められます。

こんな方におすすめ

・Excelによる業務管理の複雑化や属人化を解消したい方 ・専任のIT担当者がいない中で、kintoneを導入・活用したい事業部門の方 ・各部門のkintone活用を支援したいものの、個別対応まで手が回らない情報システム部門の方 ・kintoneを一部の担当者だけに任せず、全社で活用・定着させたい方

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　複雑化・属人化したExcel管理を見直すには？ 専任IT担当者がいなくても進められるkintone活用

15:45～16:00　質疑応答

主催

NTT東日本株式会社（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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開発現場で急速に広がる生成AI・AIコーディングの活用

生成AIの進化に伴い、システム開発の現場でもAIコーディングツールをはじめとした生成AIの活用が急速に広がっています。

コード生成やレビュー、テスト、ドキュメント作成など、開発プロセスのさまざまな場面で生成AIを活用することで、開発スピードや生産性の向上が期待されています。

こうした中、「自社の開発にも生成AIを取り入れたい」「AIを前提とした開発プロセスへ移行したい」と考え、AI駆動開発への取り組みを検討する企業も増えています。

AI駆動開発に取り組みたい。でも、何から始めればいいのかわからない

しかしながら、いざAI駆動開発に取り組もうとすると、ツールの選定や利用範囲、開発プロセスへの組み込み方、品質・セキュリティの考え方など、検討すべきことは多岐にわたります。

生成AIやAIコーディングに関する新しいツールや情報が次々と登場する中、自社では何を選び、どのように取り入れていけばよいのか、判断に迷うケースも少なくありません。

例えば、 「まずはAIコーディングツールを導入すればいいのか」 「既存の開発プロセスをどこまで変える必要があるのか」 「AI 駆動開発において、どのタイミングで人間がレビューするか？」 など、検討事項ばかりが増え、具体的な一歩を踏み出せていないこともあるのではないでしょうか。

AI駆動開発を進めるためには、個々のツールや機能を知るだけでなく、何を、どのような順番で検討し、自社の開発に取り入れていくのかという指針を持つことが重要です。

実案件から生まれたガイドラインに学ぶ、AI駆動開発の始め方

本セミナーでは、AI駆動開発に取り組みたいものの、何から始めればよいかわからない方に向けて、実案件から得られた知見をもとに策定したガイドラインを題材に、AI駆動開発を進めるための実践ポイントをご紹介します。

生成AIを開発のどこに取り入れるのか、どのようなルールを設けるのか、品質やセキュリティをどう考えるのかなど、AI駆動開発を始めるうえで押さえておきたいポイントを、AWSに関する豊富な知見と、クラウドネイティブなアプリケーション開発を支援してきたサーバーワークスならではの視点から、具体的に解説します。

こんな方におすすめ

・ AI駆動開発に関心があるものの、何から始めればよいかわからない方 ・ 生成AI・AIコーディングを開発現場に取り入れる方法を模索している方 ・ ツール選定だけでなく、開発プロセスやルールを含めた進め方を知りたい方 ・ 実案件から得られたガイドラインを参考に、自社でのAI駆動開発の進め方を検討したい方

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　【AI駆動開発】生成AIを開発に取り入れるには、何から始めるべきか？～実案件から生まれたガイドラインに学ぶ、AI駆動開発を始めるための実践ポイント～

13:35～14:00　質疑応答

主催

株式会社サーバーワークス（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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開発現場で急速に広がる生成AI・AIコーディングの活用

生成AIの進化に伴い、システム開発の現場でもAIコーディングツールをはじめとした生成AIの活用が急速に広がっています。

コード生成やレビュー、テスト、ドキュメント作成など、開発プロセスのさまざまな場面で生成AIを活用することで、開発スピードや生産性の向上が期待されています。

こうした中、「自社の開発にも生成AIを取り入れたい」「AIを前提とした開発プロセスへ移行したい」と考え、AI駆動開発への取り組みを検討する企業も増えています。

AI駆動開発に取り組みたい。でも、何から始めればいいのかわからない

しかしながら、いざAI駆動開発に取り組もうとすると、ツールの選定や利用範囲、開発プロセスへの組み込み方、品質・セキュリティの考え方など、検討すべきことは多岐にわたります。

生成AIやAIコーディングに関する新しいツールや情報が次々と登場する中、自社では何を選び、どのように取り入れていけばよいのか、判断に迷うケースも少なくありません。

例えば、 「まずはAIコーディングツールを導入すればいいのか」 「既存の開発プロセスをどこまで変える必要があるのか」 「AI 駆動開発において、どのタイミングで人間がレビューするか？」 など、検討事項ばかりが増え、具体的な一歩を踏み出せていないこともあるのではないでしょうか。

AI駆動開発を進めるためには、個々のツールや機能を知るだけでなく、何を、どのような順番で検討し、自社の開発に取り入れていくのかという指針を持つことが重要です。

実案件から生まれたガイドラインに学ぶ、AI駆動開発の始め方

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プログラム

12:45～13:00　受付

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13:05～13:35　【AI駆動開発】生成AIを開発に取り入れるには、何から始めるべきか？～実案件から生まれたガイドラインに学ぶ、AI駆動開発を始めるための実践ポイント～

13:35～14:00　質疑応答

主催

株式会社サーバーワークス（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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DX・システム刷新では「何を作るべきか」が明確ではないケースも

DXの進展や新しいテクノロジーの活用によって、企業が実現できることは大きく広がっています。しかし、新しい技術をどう活用するのか、業務をどう変えるのかを考える中で、「何をつくるべきか」が最初から明確とは限りません。 経営は投資に見合う成果、業務部門は変革、現場は使いやすさ、IT部門は既存システムとの整合性を求めます。それぞれの期待は正しい一方、判断の共通軸がないまま要求が並ぶことで、「要件定義では合意したのに違う」「PoCは成功したが本番化しない」「完成したのに現場で使われない」といった課題が生まれます。

構想では描けていたはずの顧客体験や業務価値が失われていく

このような課題の背景には、構想段階で描いた顧客体験や業務価値が、業務要件、システム要件、設計、開発、運用へと具体化していく過程で、実現可能性やさまざまな制約への対応を理由に、少しずつ失われてしまうことがあります。その結果、「何のためにつくるのか」という意図が見えにくくなり、システムは完成しても現場に定着しない状況に陥ります。

描いた顧客体験を最後まで落とさない、構想から実装・運用までつなぐ開発へ

“構想で描いた価値を誰がつなぐのか” 今、DXやシステム刷新の現場では、顧客体験を起点に業務を整理し、システムや運用の制約を理解しながら、実装・運用まで一貫して価値をつなぐ役割が求められています。 本セミナーでは、UXの考え方と業務・システム開発の知見を組み合わせながら、そのような役割がどのようにプロジェクトに関わり、構想を成果へ結び付けていくのかをご紹介します。構想で描いた顧客体験や業務価値を、実装・運用までつなぐ“これからのシステム開発”の考え方をお持ち帰りいただけます。

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　バラバラの要求をひとつのシステムへ―“UX”でつなぐプロジェクトとは　～構想から実装・運用まで、業務とITを一貫してつなぐこれからのシステム開発～

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社オージス総研（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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仮想化基盤の選択肢が広がり、移行を検討する企業が増加

仮想化基盤を取り巻く環境が変化する中、既存基盤の老朽化やライセンス体系の変化、運用コストの見直しなどをきっかけに、現在の仮想化基盤から別の基盤への移行を検討する企業が増えています。一方、移行先の選択肢が広がったことで、単に新しい基盤を選定するだけではなく、既存システムの構成やバージョン、物理・仮想の混在状況などを踏まえて、どのような方法で移行するかを検討する必要があります。仮想化基盤の移行を円滑に進めるためには、移行先の選定だけでなく、移行方法やデータ保護、問題発生時の復旧まで事前に整理しておくことが重要です。

移行先を決めるだけではない、事前に押さえておきたいポイント

仮想化基盤の移行では、移行元と移行先の組み合わせやバージョンによって既存の移行ツールが利用できない、物理・仮想が混在しているため移行方法の判断が難しいなど、環境によって考慮すべきポイントが異なります。また、移行作業そのものだけに目を向けるのではなく、移行時のデータをどのように保護するのか、問題が発生した場合にどのように復旧するのかについても、あらかじめ検討しておく必要があります。こうしたポイントを十分に整理しないまま移行を進めると、想定外の制約や手戻りにつながる可能性があるため、移行前に自社環境の条件と必要な対策を整理することが重要です。

仮想化基盤の移行で失敗しないためのポイントを解説

本セミナーでは、仮想化基盤の移行で失敗しないために、移行前に押さえておくべきポイントを整理して解説します。移行元・移行先やバージョン、物理・仮想が混在する環境など、仮想化基盤の移行で直面しやすいケースを取り上げながら、移行方法だけでなく、バックアップや復旧をどのように考えるべきかをご紹介します。さらに、物理・仮想など幅広い環境のデータ保護に対応する「Arcserve UDP」を活用した方法も交え、これから仮想化基盤の移行・刷新を検討する担当者が事前に知っておきたい考え方をお伝えします。

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　仮想化基盤の移行、失敗しないために押さえるべきポイントとは？～移行と同時に見直すバックアップ・復旧設計～

14:45～15:00　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）

arcserve 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。

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生成AIの進化で、業務アプリ開発への期待が高まっている

生成AIの進化により、自然言語で指示するだけで、アプリケーションの画面やコードを短時間で生成できるようになりました。

これまで開発部門や外部ベンダーに依頼していた業務アプリについても、生成AIを活用することで、現場のニーズに合わせて迅速に試作・改善できる環境が整いつつあります。

一方で、生成AIを使ってアプリの画面やコードを作成できても、実際の業務で利用できる状態まで展開できず、プロトタイプのまま止まってしまうケースも少なくありません。

コードは生成できても、業務アプリとしての本番導入が進まない

申請・承認ワークフローや社内ポータル、業務ダッシュボードなどを実際の業務で利用するためには、画面やコードを作成するだけでは不十分です。

データベースやSaaS、基幹システムとの接続に加えて、API連携、認証、ユーザーごとの権限管理、安全な実行環境、リリース後の保守・運用まで考慮する必要があります。

例えば、次のような課題によって、本番導入が進まないことがあります。

・AIで画面は作れたものの、社内のデータベースに接続できない ・API連携や認証の実装で開発が止まってしまう ・利用者ごとの閲覧・更新権限を適切に設定できない ・作成したコードをどこで実行し、誰が保守するのか決まらない ・試作はできても、セキュリティやガバナンスの要件を満たせない

その結果、最終的には開発部門への依頼や個別開発が必要となり、生成AIに期待していたスピードで業務アプリを展開できないケースも多いのではないでしょうか。

社内システムとの接続から本番展開・運用までをRetoolで実現

本セミナーでは、生成AI時代の業務アプリ開発で起こりやすい課題を整理するとともに、作成したアプリを実際の業務で利用できる状態にするためのアプリケーション開発プラットフォーム「Retool」をご紹介します。

Retoolは、社内向けの業務アプリを、既存のデータベースやSaaS、API、基幹システムと接続して開発・運用するためのプラットフォームです。

生成AIやAIコーディングエージェントを活用しながら、画面や処理を作成するだけでなく、データ接続、認証、権限管理、開発・本番環境の管理など、業務アプリを社内で安全に展開するための機能を一つの環境で提供します。

本セミナーでは、Retoolを活用してデータソースに接続し、業務アプリを作成して、権限を設定し、利用者へ公開するまでの流れをデモを交えて解説します。

コード生成だけでは解決できない「社内システムとの接続」や「本番環境での実行・運用」をどのように実現するのか、具体的な画面を通じてご覧いただけます。

こんな方におすすめ

・生成AIを活用した業務アプリ開発を検討している情報システム部門・DX推進部門の方 ・AIでアプリを試作できても、社内システムとの接続や本番導入に課題を感じている方 ・社内のデータベースやSaaSを活用した業務アプリを短期間で構築したい方 ・内製開発のスピードと、セキュリティ・ガバナンスを両立したい方 ・Retoolを利用した業務アプリ開発の具体的な進め方を知りたい方

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　【生成AIでコードは書けるのに】なぜ社内の業務アプリ開発は進まないのか？

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社GxP（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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「SaaS is Dead」が突きつける、これからのサービス開発の新たな競争軸

生成AIの普及により、SaaSやWebサービスそのものを開発するハードルは大きく下がりました。これまで競争力の源泉だった機能やUI／UXだけでは差別化が難しくなり、「SaaS is Dead」という言葉が象徴するように、従来型のSaaSのあり方そのものが問い直される時代を迎えています。 こうした中で新たな競争力として求められているのが、利用者増加やAI機能追加にも柔軟に対応できる拡張性、そして安定したサービス提供を支える信頼性です。 一方で、その重要性は理解していても、「どのような設計思想で開発を進めればよいのか」「どこまで将来を見据えて設計すべきなのか」といった判断に悩む企業も少なくありません。

サービスの成長とともに、なぜシステム停止やコスト増加が起きるのか

サービス立ち上げ当初は問題なく運用できていても、利用者増加や継続的な機能追加が進むにつれ、システム構成やインフラは複雑化していきます。 　その結果、 　・AI機能追加や新機能リリースのたびに、システム停止や障害リスクが気になる 　・機能追加を優先した結果、技術的負債が蓄積し、開発スピードが落ちている 　・将来の利用者増加を見据えたインフラ設計やコスト設計に自信が持てない 　・サービスの信頼性・安定性を競争力にしたいが、何から見直すべきか分からない 　・社内に開発リソースはあるものの、設計思想やアーキテクチャをリードできる人材が不足している 　といった課題が顕在化します。 こうした問題は、個別の技術やツールだけで解決できるものではなく、サービスの成長を見据えた設計・運用の考え方そのものが問われています。

成長を止めないサービスを実現する設計・運用とは

本セミナーでは、「SaaS is Dead」と言われる時代において、サービスを継続的に成長させるためには、なぜ設計や運用が重要になるのかを整理します。 そのうえで、MSPとして20年以上にわたり培ってきた知見をもとに、拡張性・信頼性を備えたサービス基盤をどのような考え方で設計し、運用まで見据えて開発していくべきか、自社SaaSであるファイル転送サービス『Kozutumi』の運営で培った実践例も交えてご紹介します。 また、開発・インフラ・運用を分けて考えるのではなく、一体として捉えることで、サービス成長に合わせた開発体制をどのように実現していくべきか、その考え方や実践例もご紹介します。 サービスの成長を見据えた設計・運用の考え方を整理したい方、自社サービスの将来に向けた課題を客観的に見直したい方におすすめの内容です。

こんな立場の方／こんな課題を感じている方におすすめ

・SaaS事業者・Webサービス事業者で、利用者増加に備えたシステム設計に不安を感じている方 ・機能追加を重ねる中で、技術的負債や運用負荷の増加に悩んでいる方 ・サービスの信頼性・安定性を競争力として高めたいCTO、VPoE、開発責任者の方 ・新規サービス立ち上げに向け、将来を見据えたインフラ設計やアーキテクチャの考え方を学びたい方 ・社内に開発リソースはあるものの、設計・運用ノウハウや上流設計に課題を感じている方

本セミナーで持ち帰れること

「SaaS is Dead」と言われる時代において重要なのは、単に新しい機能を増やすことではなく、成長を続けても止まらないサービスを実現するための設計・運用の考え方です。 本セミナーでは、拡張性・信頼性を備えたサービス基盤をどのような視点で設計していくべきか、また、開発・運用体制をどのように見直していくべきか、その考え方を整理します。 自社サービスの将来を見据え、これからの設計・運用の方向性を考えるためのヒントを持ち帰りたい方は、ぜひご参加ください。

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）

11:05～11:35　『SaaS is Dead時代』を乗り越える、これからのSaaS開発・運用術

　　　　　　　　～成長期の「5つの課題」を解消し、AI機能追加・リリース高速化を実現する実践ノウハウ～

11:35～12:00　質疑応答

登壇者

株式会社ハートビーツ　クラウド・アクセラレーション事業部 SIグループ　開発チーム 鈴木　隆世

2020年にハートビーツに入社。障害対応チーム、技術開発室(社内システム担当)を経て、現在は開発チームに所属。 自社SaaSの開発、受託開発、技術コンサルなどで要件定義からアプリインフラ設計、Webアプリケーション開発までフルスタックに担当。

主催

株式会社ハートビーツ（プライバシーポリシー）

協力

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ビジネス変化に合わせた改修要求が増え続けている

AIの隆盛により市場環境や顧客ニーズの変化がますます加速する中、多くの企業では業務アプリケーションに対する機能追加や仕様変更の要求が増え続けています。

DX推進や新たなサービス展開への対応が求められる一方で、長年運用してきたシステムが変化のスピードに追いつけず、開発・運用の負荷が高まっているケースも少なくありません。

モダナイズしたいが、どこから手を付けるべきか分からない

しかしながら、「モダナイズの必要性は感じているものの、何から着手すべきか分からない」という企業は少なくありません。

例えば、以下のような課題を抱えていることもあるのではないでしょうか。

「将来的には刷新したいものの、アプリケーションが大きくて全面リプレイスはコストやリスクの観点から現実的ではない」 「アプリケーションをAWSに載せ替えたものの、そこからのモダナイズが進まず期待した効果を実感できていない」 「アプリケーションとインフラが分断され、全体最適な改善が進まない」

これらの課題と向き合っていくには、現状を正しく把握したうえで、自社に最適なモダナイズ戦略と実現ロードマップを描くことが求められています。

AWS専業・最上位パートナーが伴走、段階移行から運用定着までの進め方

本セミナーでは、業務アプリケーションのモダナイズを検討している企業様に向けて、AWS専業・最上位パートナーとして1,570社以上の支援実績を持つサーバーワークスが、「AWSの知見」と「アプリケーション開発力」を掛け合わせたモダナイズの進め方をご紹介します。

単なるクラウドへの載せ替えではなく、現行システムのアセスメントから、アプリケーションアーキテクチャの見直し、コンテナ化やクラウドネイティブな実践的なアプローチ、そしてAIを活用するとしたらどこに活用するのかを解説します。

AWSに強みを持つサーバーワークスだからこそ提供できるクラウド最適化のノウハウと、アプリケーションサービス部による設計・開発・モダナイズの知見を組み合わせることで、アプリケーションとインフラを一体で最適化し、変化に強いシステム基盤を実現する方法を具体的な事例とともにご紹介します。

こんな方におすすめ

• 既存システムや業務アプリの老朽化・複雑化に課題を感じている方
• アプリケーションモダナイズの進め方や優先順位を知りたい方
• AWS移行後のさらなる最適化やクラウドネイティブ化を検討している方
• アプリケーションとインフラを一体で見直し、開発スピードと運用品質を向上させたい方

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　【業務アプリのモダナイズ】このまま保守・改修し続けて大丈夫ですか？

12:45～13:00　質疑応答

主催

株式会社サーバーワークス（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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人件費が原価の大半を占めるSIerに求められる、案件採算の早期把握

　受託開発やシステム開発を行うSIerにとって、メンバーの工数はそのまま利益を左右する重要な経営指標です。しかし、多くの企業では案件ごとの採算管理や見積もりの基準がベテランの経験やノウハウに依存しがちで、プロジェクトごとの適切な原価や着地予測を客観的に把握することが難しいという課題があります。 　人件費の上昇や案件の複雑化が進む中、「売上は伸びているのに思うように利益が残らない」「案件によって利益率にバラつきがある」といった課題を抱える企業も少なくありません。 　今求められているのは、個人の判断や「過去の類似案件の感覚」のみに頼る状態から一歩進み、蓄積された工数データを組織の強みとして活用することで、誰もが精度の高い見積もりと確実な採算管理を行える体制づくりです。

現場のノウハウに頼る管理が、見積もり精度に「波」を生む現実

　多くの企業でプロジェクト管理や見積もり作成は行われています。 　しかし、それらが「担当者の過去の経験則」ベースで運用されている場合、個人のスキルや見立てによって、案件ごとの採算状況に大きな差が生まれてしまうケースが多くあります。 　その結果、 　・見積もり段階での原価計算の精度に、担当者ごとのバラつきが出る 　・プロジェクト進行中、当初の想定（経験則）と実態のズレに気付きにくい 　・採算管理の基準が不透明で、組織として標準化された振り返りができない 　といった状況が発生してしまいます。 問題は現場の管理意識の低さではありません。これまでの貴重な「経験値」がデータとして可視化・共有されておらず、属人化に頼らざるを得ない「管理体制の限界」にあります。

経験則を組織の資産に変える、データドリブンな採算管理とは

　本セミナーでは、なぜ経験則による見積もり管理を続けていると採算のバラつきを防げないのか、その構造的な原因を整理します。 　過去の知見をブラックボックス化させず、データとして「見える化」することが、どのように見積もり精度の平準化や確実な利益の確保につながるのかを解説するとともに、原価・工数データを活用して安定したプロジェクト収支を実現するための具体的なアプローチをご紹介します。 　また、現場への負担を増やすことなく正確なデータを集め、ベテランのノウハウを組織の「標準」として落とし込む仕組みづくりや、データを活用した利益改善の進め方についても解説します。 　個人の「勘と経験」への依存を解消し、データに基づいて誰もが自信を持って適正な見積もりと採算判断ができる状態をどう実現するのか。その実践ステップをわかりやすくお伝えします。

こんな立場の方／こんな課題を感じている方におすすめ

・従業員規模100～300名程度のSIer、受託開発会社、システム開発会社の事業部長・事業責任者・経営層の方 ・見積もり作成やプロジェクトの採算管理が、特定のベテランやPMの「経験・感覚」頼みになっている方 ・案件によって利益率に波があり、見積もり精度の平準化・標準化を図りたい方 ・過去のプロジェクトデータが蓄積されているものの、次の見積もりや利益改善に活用できていない方 ・属人化を解消し、誰が担当しても確実な黒字化を達成できる仕組みを作りたい方

本セミナーで持ち帰れること

　見積もり管理・工数管理の真の目的は、単に個人の勘で数値を埋めることではありません。蓄積されたデータを活用し、プロジェクトの採算状況を正しくコントロールしながら、安定して利益を残す体制をつくることです。 　本セミナーでは、個人の知見を組織の「仕組み」へと昇華させ、データ駆動型で見積もり精度を高めるための考え方と進め方を学ぶことができます。 「属人化した管理から脱却し、組織全体のマネジメント力を底上げしたい」と考えている方は、ぜひご参加ください。

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　見積もり精度のバラつきをどう防ぐか？ 経験則に頼らない採算管理のポイント～データドリブンな原価・工数分析で業務の属人化を排除し、安定して利益を残す見積もり作成の仕組み化～

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社クラウドワークス（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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