本セミナーはWebセミナーです

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AI時代の計算基盤構想から実装へ ― 日本のデータセンターの課題と国内GPU基盤 ―

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の活用が本格化する一方で、「GPUやAI計算基盤がボトルネックになっている」「海外クラウドの利用に不安がある」といった声が、多くの企業から聞かれるようになっています。 本セミナーでは、まずソフトバンクが描く次世代社会インフラ構想を通じて、AI社会の進展により求められる計算基盤・データセンターの在り方を解説します。

続いて、AI開発の具体的な選択肢として、AIデータセンター GPUサーバーをご紹介します。NVIDIA DGXを用いた高性能GPU環境を、最短7日から利用できる柔軟な提供形態をご紹介します。 AI開発を検討する企画・技術部門の方が、次の検討ステップに進むための判断材料を持ち帰っていただける内容です。

AIデータセンター GPUサーバーの特長・費用・実践ユースケースを解説

第2部では、AIデータセンター GPUサーバーのサービス具体像を分かりやすく解説します。 AI開発において「どのようなGPU環境を、どんな構成をどの程度のコストで使えるのか分からない」といった課題をお持ちの方も多いのではないでしょうか。本パートでは、NVIDIA DGX A100／H100を用いたAIデータセンターGPUサーバーについて、構成・特長・利用形態・費用感までを整理してご紹介します。

さらに、実際の利用イメージを持っていただくために、簡単な画像分類モデルの構築を例としたユースケースを解説します。GPU環境へのログインから、学習ジョブの実行、モデル精度評価までの流れを通じて、「AI開発がどのように進むのか」を具体的にイメージしていただけます。 PoCや検証用途でまず試したい方から、本格的なAIモデル開発・LLM学習を検討されている方まで、GPU活用の現実的な選択肢を理解できる内容です。AI開発環境の検討・見直しを進める上で、実践的なヒントを得たい方はぜひご視聴ください。

登壇者

ソフトバンク株式会社 クラウド・AIサービス第1統括部 統括部長 鈴木 邦佳

ソフトバンク株式会社 次世代技術開発本部 技術戦略統括部 ｲﾝﾌﾗ戦略部 安田 崇政

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）

14:05～14:25　AI時代の計算基盤構想から実装へ ― 日本のデータセンターの課題と国内GPU基盤 ―

14:25～14:50　AIデータセンター GPUサーバーの特長・費用・実践ユースケースを解説

14:50～15:00　質疑応答

主催

ソフトバンク株式会社（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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多拠点設備の遠隔監視が前提となり、少人数の情シスに負荷が集中

製造業や流通、小売など多拠点に設備を抱える企業では、現場装置の監視や障害対応が日常的な業務となり、少人数の情シスに負荷が集中しがちです。異常検知のメールが夜間・休日を問わず飛び込み、そのたびに担当者がログを確認し、必要に応じて現地へ駆け付ける運用が続いているケースも少なくありません。こうした「アラート対応ありき」の働き方が常態化すると、本来取り組むべき改善や標準化の時間が奪われ、結果として障害の再発や属人化の温床にもなってしまいます。

メールアラート対応と障害切り分けに追われ、情シス業務がひっ迫している

実際の現場では、設備メーカーや拠点ごとに異なる監視方式や回線を使っていることが多く、異常メールの送り先や内容もバラバラです。そのため、障害の第一報から「どの設備で何が起きているのか」を把握するまでに時間がかかり、切り分けと関係各所への連絡だけで工数がかさんでしまいます。また、現地に行かなければ電源リセットや簡易操作ができない構成のままでは、軽微なトラブルでも毎回駆け付け対応が発生し、担当者の移動時間と残業時間を押し上げる要因となります。 結果として、監視強化のはずが、情シスの「呼び出し回数」を増やしてしまっているケースも見受けられます。

MOS‑Bと遠隔監視装置でメール通知と遠隔操作を組み合わせ、駆け付けと対応工数を削減

本セミナーでは、MOS‑Bによる回線サービスと、ハネロンが提供する遠隔監視装置を組み合わせ、多拠点設備の状態監視・メール通知・遠隔操作を現実的な構成で実現するアプローチをご紹介します。設備側に小型の遠隔監視装置を設置し、異常時にはあらかじめ設定したメールアドレスへ自動通知するとともに、外部からの遠隔操作も含めた対応方法について解説します。これにより、「本当に現地へ行くべきケース」と、遠隔での状況確認や操作で影響を抑えられる可能性があるケースを切り分け、駆け付け回数と対応工数の削減を図る具体的なステップを、実際の導入事例を交えながらお伝えします。

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　多拠点設備の異常対応で毎回現地へ駆け付け…少人数情シスでは“アラート対応”が回らない～遠隔監視装置＋回線を一括導入し、メール通知と遠隔操作で現地訪問を削減～

15:45～16:00　質疑応答

主催

株式会社ハネロン （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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会議・報告・トラブル対応など、記録を必要とする日常

ビジネスの現場では、常に「記録」を求められます。重要な意思決定が行われる会議、現場での詳細な業務報告、クレームやトラブル対応など、私たちは日々、実務の傍ら多くの情報を処理しながら、それらを正確に残すタスクも抱えています。 しかし、記録の対象は音声だけではなく、会議資料や画面共有の内容、現場写真、チャットのやりとり、関係者のメモなど多岐にわたります。結果として、記録作業は「後で誰かが見て分かる形」に整えるほど重くなり、スピードが求められるほど“残すべき情報”が抜け落ちやすく、記録の負担と業務の負担が同時に膨らんでいきます。

記録データが散在し、ナレッジとして蓄積しにくい

録音や文字起こしを導入しても、音声・要約・資料・画像が別々に保管されていると、必要なときに「探せない」「経緯がつながらない」状態になりがちです。会議の決定事項は議事録にあっても根拠となる資料を示せない、現場での報告電話は録音されていてもリアルな状況を残す写真は別保存、といった分断が起きると、結局は当事者の記憶と説明に頼ることになり、記録が“使える資産”ではなく“ログ”として積み上がってしまいます。

音声×画像×テキストを統合し使える情報に

本セミナーでは、AIボイスレコーダーを「音声×議事録作成」で終わらせず、現場の関連情報を統合しナレッジ化できる「Plaud Note」をご紹介します。オンライン/オフライン双方のシーンで記録したデータを、どのように活用できるか、マルチモーダル機能で伝わる・使える情報に拡張できるか、ユースケースや操作イメージなども交えて詳しく解説します。 「Plaud Note」で集めて統合したデータは、精度の高いAIが文脈を理解し、要約・構造化まで担うことで、記録業務の負荷軽減や業務品質向上など多岐に役立てることができます。

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ボイスレコーダー】録音情報だけでナレッジ化できますか？ 　～「音声×画像×テキスト」マルチモーダルAIでデータ統合―伝わる・使える記録を自動化～

11:45～12:00　質疑応答

主催・共催

兼松コミュニケーションズ株式会社（プライバシーポリシー）

PLAUD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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高度化・巧妙化する工場のサイバー攻撃

近年、工場や製造現場を狙ったサイバー攻撃は高度化・巧妙化の一途をたどっています。 生産設備の停止や品質トラブル、さらにはサプライチェーン全体への影響など、OT領域のセキュリティ事故は事業継続に直結するリスクとなっています。

また、完成車メーカーや大手取引先から、工場を含むサプライチェーン全体に対してOTセキュリティ対応を求める通達や要請が出されるケースも増えています。

対応するべき項目が多く、何を優先してやればいいのか

しかしながら、工場OT環境は設備やネットワーク構成が現場ごとに大きく異なり、IT領域のように一律の対策をそのまま適用することが難しいのが実情です。

そのため、いざ取り組もうとすると、ネットワーク分離や資産の可視化、アクセス制御、ログ監視、インシデント対応体制の整備に加え、更新やパッチ適用が難しい古いシステムに対する脆弱性の管理など、対応すべき項目が多岐にわたり、どこから手を付けるべきか分からないという声も多く聞かれます。

例えば、 ・「ガイドラインは読んだが自社にどう当てはめればいいのか分からない」 ・「とりあえず対策製品を入れたものの、全体像が整理できていない」 ・「IT部門と現場の認識が噛み合わず、議論が進まない」

といった“あるある”に心当たりはないでしょうか。

JAMA / JAPIAサイバーセキュリティガイドラインが工場領域まで拡大

自動車産業全体でサイバーセキュリティ対応が求められる中、JAMA（日本自動車工業会）とJAPIA（日本自動車部品工業会）は、業界共通の基準として自動車産業サイバーセキュリティガイドラインおよびチェックシートを策定・公開しています。

さらに、工場・製造現場におけるOT環境特有のリスクに対応するため、工場領域版のガイドラインおよびチェックシート（ドラフト版）が2025年10月17日に追加公開され、製造現場における具体的なセキュリティ対策を示しています。

JAMA / JAPIAガイドラインを前提に考える、現実的な「優先順位付け」

本セミナーでは、JAMA / JAPIA が公開している、工場領域まで対象が広がったサイバーセキュリティガイドラインおよびチェックシートを前提に、工場OTセキュリティにおいて 多岐にわたるチェック項目の中から、どこまで対応すべきかを判断するための「優先順位付け」 の考え方を整理します。

また、ITとOTの双方に精通した岡谷システムが提供するIT/OT統合支援サービスと、TXOne Networksが提供する資産情報の収集・可視化からエンドポイント保護、ネットワーク防御まで対応するOT特化型セキュリティソリューションを活用し、ガイドラインに沿った具体的な実装イメージをご紹介します。

こんな方におすすめ

・工場OTセキュリティにこれから着手する必要がある方 ・自工会・部工会ガイドラインをどう実装すべきか悩んでいる方 ・すでに対策を進めているが、全体像や優先順位に不安がある方 ・IT部門・製造現場の双方の視点でセキュリティを整理したい方

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）

14:05～14:50　【JAMA / JAPIA加盟企業向け】工場サイバーセキュリティ、チェック項目はどこまでやるべきか？

14:50～15:00　質疑応答

主催・共催

岡谷エレクトロニクス株式会社（プライバシーポリシー）

TXOne Networks Japan 合同会社（プライバシーポリシー）

岡谷システム株式会社（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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「そのデータ、AIに入れていいの？」守り方の指針がなく活用が止まる

生成AI業務活用しようとして、この問いにつまづく人は多いのではないでしょうか。生成AI活用におけるガバナンスやガイドラインをどう策定すべきか、その「指標」すら定められていない企業が大多数です。明確な基準がない中で、意図しない再学習による機密情報の流出や、個人の『うっかりミス』による漏洩リスクを完全に排除することは困難です。この「確実性を担保できない」という不安が障壁となり、生成AIを攻めの活用に使えていない状況になっています。

「生成AIの利便性」と「機密情報の保護」をいかに両立させるか

一部の先進的な企業では、漏洩リスクなどを乗り越え、機密データを生成AIで活用する段階まで進んできています。そういった企業では、要約や検索などの汎用用途から、顧客情報、契約情報、設計図面など“機密データ連携”を行うにあたり、ルールで縛ったり個人のリテラシーだけに任せたりせず、仕組みでクリアにしています。

人的ミスを技術で防ぎ、社内データの可能性を解放する秘密計算AI基盤

本セミナーでは、データも処理も暗号化したまま扱える次世代のAI活用基盤 「Confidential AI Suite」 をご紹介します。「Confidential AI Suite（CAS）」 は、管理者やベンダーすらデータに触れられない環境を秘密計算により構築し、再学習や情報流出のリスクを根本から遮断します。 このCASシリーズに属する 「Acompany セキュアチャット」では、機密データの自動マスキングにより生成AIを活用した「実務の加速」を実現しました。 金融・製造・医療・防衛 などセキュリティ要件が厳しい領域でも「一切の遠慮なくAIを使い倒せる」、データ活用の最前線の情報をお届けします。

こんな方におすすめ

• 大企業 で、生成AIの業務活用を検討している方

• 新規事業部門 / DX推進部門 / イノベーションを推進する部門の実務担当者やプレイングマネージャー

• 機密データや顧客情報を取り扱う部署で、生成AIの活用に慎重になっている方

• 金融・製造・医療・公共など、高度なセキュリティを求められる業界の方

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　【大企業向け】「そのデータ、AIに入れていいの？」の迷いをゼロに～『Acompany セキュアチャット』が変える、現場主導の堅牢な生成AI活用術～

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

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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ローコードでAIワークフローを組める業務AI自動化の新定番「Dify」

生成AIの業務活用が進む中で、現場の業務内容や判断プロセスを反映したAIアプリやAIワークフローを、自分たちの手で設計・検証したいというニーズが高まっています。 Difyは、ローコードでフローを組み立てながらAIアプリを構築できる基盤として注目されており、専門的な開発スキルがなくても業務に即したAI活用を検討しやすい点が特徴です。簡単なフロー作成から始められるため、業務部門主体での検証や、小さなユースケースの試行が可能になっています。

本番運用への壁―現場主導で使いこなすには？

「AIを使いこなせず、本番運用に至らない」「どの業務をどのようなフローでAIに任せるべきか迷う」など、具体像が描けず試行錯誤に留まるケースは少なくありません。特に本番運用を見据えると、ライセンス選定やエンタープライズ機能、セキュリティ要件など、多くの課題が立ちはだかります。

Difyで検討すべきライセンスの整理とユースケースをご紹介

本セミナーでは、Difyの本番運用を見据えた際に必ず検討が必要となる、ライセンスの考え方やエンタープライズ機能、組織利用におけるセキュリティ要件などの論点を整理し、分かりやすく解説します。また、ライセンスの選定からAzure上での高セキュリティな利用環境の構築、導入後の活用定着までを一貫して支援する「Third AI Dify構築支援ソリューション」についてもご紹介します。

JTPは、これまで130社を超える企業への生成AI導入で培ったカスタマーサクセスのノウハウを活かし、検証に留まらない継続的なAI活用を伴走型でご支援します。実際の導入検討に役立つ情報を中心に、Difyで構築可能なAIアプリやワークフローのユースケースもご紹介し、簡単なフロー作成デモも交えながら、現場主導での本番活用に向けた具体的なイメージを持っていただける内容となっています。 ※JTPは「Dify」を提供するLangGenius社の公式サービスパートナーです。

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　【大企業向け】現場主導で始めるDify活用の進め方 ～AIと社内データ連携で業務自動化を進める際のハードルと突破口～

14:45～15:00　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。

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Teams録画が活かされず動画見ない病に

ハイブリッドワークの定着で、Teams上には会議・研修・説明会の録画が日々増え続けていますが、共有しても長尺動画は見返されにくく、必要な情報が現場に届かないまま埋もれがちです。録画が“保存庫”になってしまうと、誰が何を話したか、どの場面が重要かを後から辿れず、検索もできないため、同じ内容を別の場でまた説明する前提の運用になります。結果として「録画はあるのに探せない・使えない」状態が常態化し、見にいく環境も整わず、教育の立ち上げや引き継ぎ、部門横断の情報共有が遅れ、判断の質にもばらつきが出て、動画みない病が業務スピードと品質をじわじわ落とし、特に人の入れ替わりがある組織ほど痛みが大きくなります。

説明・問い合わせが人依存で終わらない

この状況で表面化するのが、同じ説明・問い合わせ対応が教育・引き継ぎのたびに“人に依存したまま”繰り返され、本来やるべき仕事の貴重な時間が奪われ続けることです。録画があっても「どこに答えがあるか」「どの手順が正か」を示せないため、結局、担当者やベテランに確認が集中し、慢性的な対応の遅れ・手戻り・回答のブレ・二重作業が日常的に発生して、属人化が固定化し、人材不足の体感をさらに強めます。さらに、会議単位の要約や当日の振り返りだけでは後から横断的に探せず、研修資料やFAQとして再利用できないため、オンボーディングや引き継ぎに毎回同じ説明が必要になり、現場の自走が進まず、“見ない”を選ぶしかなくなります。

生成AIで録画を自走ナレッジ化

本セミナーでは、Teamsに撮りためた会議・研修・説明会の録画を、生成AIで“見返さなくても使える知識”へ自走ナレッジ化し、繰り返し説明・問い合わせ対応を減らすための実践手順を解説します。具体的には、動画の要点整理、チャプター化、キーワード検索、チャットでの質疑応答、コンテンツの再活用を行い、必要な情報を、必要なときにたどり着ける環境を構築します。さらに、部門横断で回るナレッジとして定着させるための運用設計（共有範囲、更新、品質管理）と、業務効率と成果に結びつける評価の考え方を事例ベースで示し、教える側の負担を抑えながら立ち上がりを早め、担当者が本来業務に集中できる状態を目指します。

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　繰り返し説明・問い合わせ対応を減らし、人的リソースを有効活用するには？〜Teamsに撮りためた録画を生成AIで自走ナレッジ化し、業務効率化と自己解決可能な環境へ〜

10:45～11:00　質疑応答

主催

NDIソリューションズ株式会社（プライバシーポリシー）

協力

ダイワボウ情報システム株式会社（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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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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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。