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下さい。

様々な業種・企業がAI活用に取り組む時代

AIの活用が多様な業種・企業で行われることが多くなっています。 その中でも、コンピュータビジョンによる画像認識、物体検出の活用は、製造業や自動車・小売り・農業など幅広い分野で広がりを見せています。

コンピュータビジョンの機械学習での課題

コンピュータビジョンの活用のためにはAIに対する機械学習が必須となります。機械学習を進める中で、大きな課題となるのが「データラベリング」作業の工程ではないでしょうか？ 作業を担当できる人材（機械学習の知見と業種・産業への知見を併せ持った人材）の欠如や、作業に多大な工数がかかる点、ヒューマンエラーが発生してしまうことなどから、データの品質が課題となっています。

データラベリングの自動化、データ品質を高める具体的な手法

そうした、データラベリング作業の課題を解決できるのが、「Superb AI」です。 機械学習用のトレーニングデータのラベリング作業をAIが担い、データセットの構築と反復を迅速、体系的にすることで、人材不足の解消・工数・コストの削減を達成できます。 こうした自動化による効率化とともに、ミスラベルの発見・修正のスピードを高めることができるため、データ品質の向上にも効果を発揮します。 また、プラットフォーム化されているため、セキュアな環境下での業務が実現でき、関係者とのプロジェクト管理の徹底も可能なツールです。

データラベリング作業を効率化し、コンピュータビジョンを活用したAIシステムの開発を加速させたいとお考えのエンジニア・コンピュータビジョンのプロジェクト関係者、IT開発・DX部門の方におすすめのセミナーです。

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　コンピュータビジョンの機械学習、データ品質の課題

11:45～12:00　質疑応答

主催

Superb AI（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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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下さい。

品質管理の課題 ：密な連携vsスピード感

製品や製造プロセスが複雑化し、部門間の連携強化が求められる中、品質の向上、コンプライアンス・トレサビリティの徹底が求められ、社外取引先（顧客、サプライチェーン）と更なるコミュニケーションの強化が必要とされます。その一方、競争力を維持し、より短い開発サイクル、より迅速な品質問題への対応が求められ、品質体制に更なるスピード感が必要です。 人材育成においても、効率的に技術者のスキルアップを行いつつ、不足している熟練技術者の時間をいかに有効活用することが課題となります。 またカーボンニュートラルはもちろん、気候変動に応じたレジリエンス体制が求められる中、海外拠点や遠隔地との連携の見直しが必要となっています。

品質管理：現場での確認が不可欠

コロナ禍で普及したWeb会議システムや遠隔支援ソリューションで、遠隔で様々な組織を繋げることで密な連携とスピード感を両立することが可能になります。 しかしながら品質管理の基本である現場、現物、現実には一般的なWeb会議システムでは対応できません。 様々な現場に対応し、作業者の業務を妨げず、現場の状況と製品、装置の状態が把握できる遠隔支援ソリューションが不可欠です。

遠隔支援ソリューションで品質保証の課題を解決

本セミナーでは、様々な映像を組み合わせて遠隔からでも品質保証を行い、限られた人材や設備リソースを有効活用してスムーズな品質管理を実現する方法を解説します。 品質管理の専門家や分析設備が限られている中で効率よく品質保証を行っていきたいとお考えの、品質管理担当の方はぜひご参加ください。

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　品質保証に求められる綿密かつスピーディな連携を、遠隔地同士でも行うには？〜スマートグラス×追加映像で遠隔での品質管理を実現〜〜スマートグラス×追加映像で遠隔での品質管理を実現〜

10:45～11:00　質疑応答

主催

AMA Xperteye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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開発現場や実験室で使われる数多くの計測機器。紛失時にはメンバー全員で探索も

業種を問わず、社内には様々な共有資産があります。 多くの場合、紙の管理台帳などで持ち出し管理をしているのではないでしょうか。 　 しかし複数の部署やプロジェクトで共有する場合は、管理が難しいのが実情です。 台帳への記入や、返却場所の指定を徹底することは実際のところ困難です。 利用後に棚やデスクまわりに置かれたままになったり、又貸しで次の人が使用して所在不明になったり…。 　 製造業であれば、例えば計測機器の管理などでこうした状況をよくお聞きします。 　 こういう状況で大変になるのが棚卸し作業です。 棚卸しのたびに関係していそうなメンバーに聞き回って探したり、場合によってはメンバー総動員で探し回ることもあるのではないでしょうか。 　

株式会社デンソーが実践した、BLEタグによる大量の機器を一括管理し、所在管理を改善する方法とは？

世界有数の自動車部品メーカー株式会社デンソー様でもこのような課題がありましたが、BLEタグを活用することでこの問題を解決しました。 　 コンパクトなBLEタグを付けた大量の計測器など資産の所在を一括管理。 棚卸のたびに発生していた探索時間を大幅に削減したうえ、対応人員の削減も実現しました。 　 本セミナーでは、IoT技術を活用した、資産の所在管理方法について解説します。

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　数百台もの計測機器の「探す時間」をどう無くした？　～棚卸しを時短化！ IoTによるリアルタイムな所在管理とは～

11:45～12:00　質疑応答

主催

マルティスープ株式会社（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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様々な業種・企業がAI活用に取り組む時代

AIの活用が多様な業種・企業で行われることが多くなっています。 その中でも、コンピュータビジョンによる画像認識、物体検出の活用は、製造業や自動車・小売り・農業など幅広い分野で広がりを見せています。

コンピュータビジョンの機械学習での課題

コンピュータビジョンの活用のためにはAIに対する機械学習が必須となります。機械学習を進める中で、大きな課題となるのが「データラベリング」作業の工程ではないでしょうか？ 作業を担当できる人材（機械学習の知見と業種・産業への知見を併せ持った人材）の欠如や、作業に多大な工数がかかる点、ヒューマンエラーが発生してしまうことなどから、データの品質が課題となっています。

データラベリングを効率化、自動化し品質の向上とコスト削減を達成

そうした、データラベリング作業の課題を解決できるのが、「Superb AI」です。 機械学習用のトレーニングデータのラベリング作業をAIが担い、データセットの構築と反復を迅速、体系的にすることで、人材不足の解消・工数・コストの削減を達成できます。また、プラットフォーム化されているため、セキュアな環境下での業務が実現でき、関係者とのプロジェクト管理の徹底も可能なツールです。

データラベリング作業を効率化し、コンピュータビジョンを活用したAIシステムの開発を加速させたいとお考えのエンジニア・コンピュータビジョンのプロジェクト関係者、IT開発・DX部門の方におすすめのセミナーです。

プログラム

10:45～11:00　受付

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11:05～11:45　コンピュータビジョンの機械学習における、データラベリングの課題

11:45～12:00　質疑応答

主催

Superb AI（プライバシー・ポリシー）

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CX向上としての遠隔サポートの重要性

自社製品やサービスを使用しているお客様または下請け企業が何らかのトラブルに見舞われたとき、電話などを利用して離れた場所からサポートするサービスを、遠隔サポート（リモートサポート）と呼びます。 CX（顧客体験）向上の重要性が高まっている昨今においては、この遠隔サポートの品質を高め、素早く快適にお客様の課題を解決することが重要となっています。

トラブル時電話のみでサポートを行うのは困難、時間・コスト・顧客満足度に課題

遠隔サポートを電話で行うと、お客様が口頭で状況の説明をする必要があり、うまくトラブルを説明できない場合、お客様に負担が掛かります。 またサポート担当者も口頭のみの説明では正確な状況把握ができず、スピーディにお客様の課題を解決するのが困難です。 電話のみでは解決できない場合、お客様先に直接技術者が出向く必要が生じてしまい、1件あたりの対応コスト・時間が膨らんでしまうという課題も生じてしまいます。

遠隔支援ソリューションの多くは専用のデバイスやアプリが必要で、導入ハードルが高い

電話による遠隔サポートの課題を解決するため、映像共有により的確な状況把握・サポートを可能にする様々なソリューションが出現しています。 しかし、その多くは専用のデバイスやアプリが必要となるため、導入コストが高い、お客様がソリューションの使い方を習得する必要があり心理的ハードルが高いなどの課題を抱えています。

専用のデバイス・アプリ不要、招待リンクのみで映像共有が可能な遠隔支援ソリューション

本セミナーでは、専用のデバイスやアプリを必要とせず、SMSやメールで送られてくる招待リンクをクリックするだけで映像の共有を可能にするAMA Xperteyeのソリューション「XpertEye Lite」を紹介します。 お客様からのトラブル時のサポートを電話で行っているが問題解決がうまくいかず時間・コスト・顧客満足度に課題を感じている、大企業でカスタマーサービス等の業務に携わ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　いまだに電話のみでカスタマーサポート・遠隔サポートを実施ですか？〜いつでも、どこでも、だれとでも行える遠隔支援でCX向上を実現〜

11:45～12:00　質疑応答

主催

AMA Xperteye株式会社（プライバシー・ポリシー）

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ビジネスチャットの普及

テレワーク環境における、日常のコミュニケーション手段として、SlackやMicrosoft Teamsなどのビジネスチャットは広く普及しました。 現在では、業務を進める上で必須のツールになっています。

社外とのやりとりでは、Slack、Microsoft Teams、Chatwork、LINE WORKSなど、バラバラ

ビジネスチャットは、SlackやMicrosoft Teams、ChatWork、LINE WORKSなど、様々なものがあります。 通常、企業内では単一のツールを使っていることが多いと思いますが、取引先やパートナー企業など社外とのやりとりでは、相手先のツールに合わせざるを得ないケースも多く、結果として複数のツールを同時に使っている企業がほとんどではないでしょうか。

メッセージの送受信を、特定のチャット（例えばMicrosoft Teams）に統合する

本セミナーでは、そのような課題をお持ちの企業に対して、Slack、Microsoft Teams、Chatwork、LINE WORKSなどのメッセージの送受信を、特定のチャット（例えばMicrosoft Teams）に統合するツール「CHAT-HUB（チャットハブ）」をご提案します。 ユーザーは単一のチャット（例えばMicrosoft Teams）を使いながら、取引先やパートナー企業が使っているチャット（例えばSlack、ChatWork）とメッセージの同期が可能です。

その場でフリープランの申込み

CHAT-HUB（チャットハブ）を実際に使っていただくために、フリープランの申込方法についても解説いたします。 複数のチャットツールを使うことに課題を抱えている方は、ぜひ奮ってご参加ください。

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　企業利用のSlackやMicrosoft Teamsと、取引先やパートナー企業のチャットとを連携する「CHAT-HUB（チャットハブ）」

11:35~11:50　質疑応答

11:50~12:00　フリープランの申込み方法

主催

株式会社ヴィセント（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）

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開発現場や実験室で使われる数多くの計測機器。紛失時にはメンバー全員で探索も

業種を問わず、社内には様々な共有資産があります。 多くの場合、紙の管理台帳などで持ち出し管理をしているのではないでしょうか。 　 しかし複数の部署やプロジェクトで共有する場合は、管理が難しいのが実情です。 台帳への記入や、返却場所の指定を徹底することは実際のところ困難です。 利用後に棚やデスクまわりに置かれたままになったり、又貸しで次の人が使用して所在不明になったり…。 　 製造業であれば、例えば計測機器の管理などでこうした状況をよくお聞きします。 　 こういう状況で大変になるのが棚卸し作業です。 棚卸しのたびに関係していそうなメンバーに聞き回って探したり、場合によってはメンバー総動員で探し回ることもあるのではないでしょうか。 　

株式会社デンソーが実践した、BLEタグによる大量の機器を一括管理し、所在管理を改善する方法とは？

世界有数の自動車部品メーカー株式会社デンソー様でもこのような課題がありましたが、BLEタグを活用することでこの問題を解決しました。 　 コンパクトなBLEタグを付けた大量の計測器など資産の所在を一括管理。 棚卸のたびに発生していた探索時間を大幅に削減したうえ、対応人員の削減も実現しました。 　 本セミナーでは、IoT技術を活用した、資産の所在管理方法について解説します。

プログラム

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11:05～11:45　数百台もの計測機器の「探す時間」をどう無くした？　～棚卸しを時短化！ IoTによるリアルタイムな所在管理とは～

11:45～12:00　質疑応答

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様々な業種・企業がAI活用に取り組む時代

AIの活用が多様な業種・企業で行われることが多くなっています。 その中でも、コンピュータビジョンによる画像認識、物体検出の活用は、製造業や自動車・小売り・農業など幅広い分野で広がりを見せています。

コンピュータビジョンの機械学習での課題

コンピュータビジョンの活用のためにはAIに対する機械学習が必須となります。機械学習を進める中で、大きな課題となるのが「データラベリング」作業の工程ではないでしょうか？ 作業を担当できる人材（機械学習の知見と業種・産業への知見を併せ持った人材）の欠如や、作業に多大な工数がかかる点、ヒューマンエラーが発生してしまうことなどから、データの品質が課題となっています。

データラベリングを効率化、自動化し品質の向上とコスト削減を達成

そうした、データラベリング作業の課題を解決できるのが、「Superb AI」です。 機械学習用のトレーニングデータのラベリング作業をAIが担い、データセットの構築と反復を迅速、体系的にすることで、人材不足の解消・工数・コストの削減を達成できます。また、プラットフォーム化されているため、セキュアな環境下での業務が実現でき、関係者とのプロジェクト管理の徹底も可能なツールです。

データラベリング作業を効率化し、コンピュータビジョンを活用したAIシステムの開発を加速させたいとお考えのエンジニア・コンピュータビジョンのプロジェクト関係者、IT開発・DX部門の方におすすめのセミナーです。

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10:05～10:45　コンピュータビジョンの機械学習における、データラベリングの課題

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海外で広く導入が進むスマートグラス、DXにも寄与

海外ではスマートグラスの活用が広く進み、生産性や業務効率の改善、「DX」に寄与した事例も豊富にあります。 一方で日本では、導入企業でも用途が限定的であったりするなど、海外に比べてまだまだこれから発展していくと言われています。

自社に活用できるのか？導入して効果はあるか？

スマートグラスの導入に二の足を踏んでしまう理由として、「そもそもスマートグラスで何ができるのかよくわからない」「何ができるのかは知っていて、なんとなく活用イメージはあるけれど、自社に導入して本当にメリットがあるのか、効果が得られるのかがよくわからない」とお考えの方も一定数いらっしゃると思います。

「あったら良い」ではなく「ないと困る」になりつつある？

スマートグラスの活用は、社内での非効率なプロセスを改善し、生産性の向上やコスト削減、組織での円滑なコミュニケーションの実現による連携強化、熟練者のスキル伝承による属人化の解消などにつながります。 変化の激しい昨今のビジネス環境では、組織に柔軟性がないと変化に適応できず他社との競争に立ち遅れてしまうため、非効率なプロセスを放置することの弊害は益々大きくなっています。 そうした課題の解消に寄与するスマートグラスは、もはや「あったら良い」ではなく「ないと困る」ツールになりつつあると言えるのかもしれません。

海外事例含む、スマートグラスの最新事例を紹介

本セミナーでは、老舗スマートグラス専業メーカー「Vuzix」を対談ゲストにお招きして、スマートグラスの海外での最新活用事例について紹介していく予定です。

・スマートグラスの最新の活用事例について知りたい

・スマートグラスの導入を検討している

・スマートグラスを自社に導入した場合、具体的にどんなケースで使えるのかを知りたい

とお考えの経営者層の方は、ぜひご参加ください。

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　海外では「当たり前」のスマートグラス、本当に役に立つのか？導入メリットはあるか？〜老舗メーカー「Vuzix」と語る、海外での最新活用事例〜

10:45～10:55　質疑応答

主催

AMA Xperteye株式会社（プライバシー・ポリシー）

共催

Vuzix Corporation（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）