本セミナーはWebセミナーです

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最適な活用方法、セキュリティなど導入時の不安はつきない

企業や自治体などでの生成AIの活用は、実用化に向けた段階に入ってきました。こうした流れの中で、自社にとって最適な活用方法や、セキュリティ面でのリスク等の課題に直面する企業が多いようです。その一方で、導入の成果が上がっている事例が増えてきました。

多様なテキストや情報から、企業の目的に合ったコンテンツ生成は可能か

製造、コンサルティング業界などで、専門性や多くのリソースを必要とする業務の効率化にプライベートChatGPTが活用されています。活用シーンはナレッジシェアや多言語対応など、企業の目的によって様々です。 企業の課題に対応したコンテンツの自動生成には、自社内の安全な環境でのA Iによる学習が必要となります。

業務効率化やDX加速につながるプライベートChatGPTを紹介

本セミナーでは、業務改革を支援する法人向けプライベートChatGPT 「ChatyFine」を、導入企業の事例とともに紹介します。またChatGPTの回答精度を向上する方法と、実務から見たChatGPTの限界も解説する予定です。

Chat GPT導入や、次のような業務の効率化に興味のある方はぜひご参加ください。

・ChatGPTの回答精度の改善

・マニュアルなど社内文書の多言語対応

・提案書や資料作成の自動化

・組織横断の知識共有

・ヘルプデスクやコールセンターの業務自動化

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　ChatGPTや生成AIは、自社の業務に役立つのか？

　　　　　　　　～資料作成、ヘルプデスク業務や多言語対応など企業での事例と、回答精度向上の方法を紹介～

15:45～16:00　質疑応答

主催

アートネット株式会社（プライバシー・ポリシー）

協賛

株式会社アイアンドディー（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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製造業のサイバー攻撃は増加している

警察庁が発表している「サイバー空間をめぐる脅威の情勢等」によると、製造業へのランサムウェアによる攻撃被害は、2021年の55件から、2022年は75件と大幅に件数が増えてます。

これは、先進的な技術導入やIoTの普及に伴い、製造業もデジタルの波に乗っていますが、その一方でセキュリティの脅威も高まっていることを意味しています。主な攻撃としては、マルウェアの感染やシステム侵害が挙げられます。これらの攻撃は生産活動の遅延や、極端な場合、大規模な生産停止を引き起こす可能性があります。

また現代の製造業では、サプライチェーンの複雑化により、サイバー攻撃による生産停止や情報漏洩が、取引先全体に大きく影響するリスクも高まっています。

製造業のセキュリティ対策の難しさ

しかしながら、製造業のセキュリティ対策には多くの課題が存在します。

製造業のDXが進む中で、かつては孤立していたIoTやOT環境がネットワークに接続されるケースが増えています。これらの環境は、一般的なITシステムとは異なり、独自のネットワーク技術やプロトコルを使用しています。また古いテクノロジーを用いていることも少なくなく、最新のセキュリティ対策を適用することが難しいケースもあります。

そのため、製造業においては、一般的なIT環境へのセキュリティ対策である各種アップデート、エンドポイント保護、リアルタイムモニタリングなどに加えて、IoT/OTの旧新のテクノロジーが混在する環境に対しても、脆弱性をしっかりと可視化し、そのリスクに対応した効果的な対策を講じる必要があります。

「正しいリスク評価」と「効果的な対策」とは​

本セミナーでは、増え続ける製造業へのサイバー攻撃に対して、どのようにリスクを可視化し評価するのか、どんな対策を取ればよいのかを、具体的な対策方法について詳しくご説明いたします。

セッションの前半では、日本マイクロソフト社より、「製造DXの実現と製造現場でのセキュリティ」というタイトルで、製造現場でのDX加速によるセキュリティリスクに対して、サイバーリスクを軽減させるための様々なマイクロソフトのソリューションをご案内をいたします。

セッションの後半では、製造現場のIoT/OT環境のセキュリティ対策に焦点を当て、情報処理推進機構（IPA）のセキュリティに関するガイドラインの説明から、当社が実際にIoT/OT環境の脆弱性を評価して対策を取った具体的な事例を詳しく説明いたします。 またIoT/OTネットワークに接続するだけで自動的にデバイスを検知し、ネットワークとデバイスの詳細が可視化できる「Microsoft Defender for IoT」を使った効果的な適用方法についても触れさせていただきます。

特に以下のような方に特におすすめです。 ‐製造業のセキュリティリスクと対応方法について包括的に学びたい ‐工場内のIoT/OT環境下にどんな資産があるかを可視化し、脆弱性リスクを評価したい ‐重大な脆弱性に対して、迅速で積極的な対応を行いたい

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）

10:05～10:25　日本マイクロソフト様/製造DXの実現と製造現場でのセキュリティ

日本マイクロソフト株式会社　 プロセス製造営業本部長 兼 エネルギー営業本部長　 安並　裕

１６年間にわたるドイツ化学会社に勤務の後、SAP, OSIsoft, Accenture にて製造現場におけるテクノロジー活用の提案やコンサルティングに従事。 現職ではエネルギー・化学・素材業界におけるMicrosoft製品とパートナー製品を組合わせた業務改善提案活動を行っている。

10:25～10:45　製造業におけるサイバーセキュリティガイドラインと効果的な対策方法

株式会社インフォメーション・ディベロプメント　 サイバーセキュリティソリューション部　 グループリーダー　 フレデリクソン　ローゲル

スウェーデン王立工科大学を卒業後、株式会社インフォメーション・ディベロプメントに入社。 主に日本国外のITおよびOTサイバーセキュリティ最先端技術を国内展開業務を担当し、幅広い業種の顧客へソリューション提案やテクニカルサポートを行ってきた。 2017年から重要インフラや産業ネットワークの OTセキュリティに注力している。

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社インフォメーション・ディベロプメント（プライバシー・ポリシー）

共催

日本マイクロソフト株式会社（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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IoT技術の進化と拡大する市場

近年ではIoT, ロボット, 人工知能(AI), ビッグデータといった技術の開発が進み, これらを活用したサービスが急速に拡大しています。 IoTの場合, これまでIoTのデバイスは通信機器が主流でしたが, 現在は医療や産業用途, 自動車, 航空宇宙などの業界においてデバイスの普及が進んできています. IDC Japan(※1)では日本のIoT市場が2027年には8兆円規模へ成長すると紹介されております。

※1 出典: IDC Japan. https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prJPJ48989222

なぜ今MQTTが求められているのか

従来, IoTデバイスとサーバー間で使用される通信プロトコルは, システムの互換性, 既存の技術と知識の活用, セキュリティの確保などの観点から, HTTPなどのウェブベースのプロトコルが採用されていました。 しかし, HTTPは基本的にクライアントからのリクエストにサーバがレスポンスを返すモデルとなっているため, サーバーからの要求応じて動作する必要があるアプリケーションでは, ポーリング方式を用いることが多く, 即応性に限界がありました. また, HTTPは多くのヘッダー情報が含まれるために, 帯域幅が限られている場合やデータ通信費用が問題になる場合があります。 したがって, これらの高度なIoTサービスやアプリケーションにおいては, MQTTのような軽量で信頼性の高い通信プロトコルが注目されています。

MQTTとはどのような技術なのか

このセミナーでは, 「MQTT」という名前は知っているけれど具体的にどんな技術なのかわからないという方を対象としています。 セミナーの前半ではMQTTの要点を解説し, 後半では次のようなMQTTの疑問について答えていきます。

• 従来のHTTPを使ったシステムと, どのように違うのか
• ネットワーク構成はどうなるのか
• セキュリティについてどのようなことを考えなければならないのか
• MQTTはどのような場合に有効なのか

講演プログラム

09:45～10:00　受付

10:00～11:05　オープニング（マジセミ）

10:05～11:45　MQTTってどんなときに使うの？HTTPと何が違う？IoTで使われるMQTTへのよくある疑問を解消

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

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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気候変動により、現場の環境リスクは高まっている

近年の気候変動の影響から、高温、豪雨、台風の大型化など、多くの地域で異常気象の出現が報告されています。これにより工事現場においても、気温の急上昇、突然の強風、ゲリラ豪雨による増水など、厳しい作業環境にさらされており、事故発生のリスクも増大しています。 作業員の安全対策や工程管理の体制の整備のため、現場の気象環境のモニタリングをより強化する事が重要です。

特に高リスクな現場では、リアルタイムなモニタリングと通知が重要

多くの工事現場では、安全を確保するためや工程の計画を正確に進行させるために、気象計や風速計を設置して現地の気象情報を定期的に計測し、その情報を記録しています。

しかしながら、特に風の強い日や悪天候が予想される場合、クレーン操作や高所作業、大型テントの設営といった風の影響を直接受ける現場や、土砂災害や浸水リスクのある現場では、急な気象の変化が大きなリスクになります。このような現場では、定期的な確認に加えて、リアルタイムにデータを計測して、特定の閾値を超えた場合に、視覚情報と共に即座に音声やアラートで作業員へ知らせる事が重要です。 また取得した各種データは、時系列に揃えて、リスク評価の向上や事故が発生した際の原因究明のため、気象環境の傾向を分析出来るようにする必要があります。

風速、WBGTから、水位、濁度、粉塵などあらゆる現場データをリアルタイムに管理する方法

本セミナーでは建設・土木の環境センシングIoTサービス「みまわり伝書鳩」を用いた、工事現場の様々な環境データをリアルタイムにモニタリングし、視覚や音声で通知する具体的な方法について解説いたします。 「みまわり伝書鳩」は、工事現場の安全を守るクラウドベースの最先端技術IoTサービスです。風速、気温、雨量、湿度、熱中症指数（WBGT）などのデータをクラウドで一元管理し、リアルタイムに通知を行う事が可能です。取得されたデータは同じフォーマットに集約されて保存されるため、現場責任者の記録ミスの防止や集計工数の削減も実現できます。またカスタマイズ性にも優れており、水の濁度、粉塵など、工事の特性や現場のニーズに沿った様々なセンサーデータを追加する事も可能です。

工事現場での環境データの定期記録に課題を持っている方、記録の工数を削減したい方、現場のセンサーデータをクラウドに統合したいと考えている方に特におすすめです。

プログラム

9:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング（マジセミ）

10:05～10:45　工事現場の環境データを「クラウド」で記録する、IoT時代の建設・土木DXとは

10:45～11:00　質疑応答

主催

ITbookテクノロジー株式会社（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。 あわせて、新機能であるキュレーション（収集機能）や画像選別の際の担当者の手間を減らすオートエディット機能の強化についてもウェビナーの中で解説いたします。 こうした機能が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）

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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利用シーンが増えているIoTデバイス

IoTデバイスの利用シーンは日々拡大しています。 家電や工場機器、医療機器など、私たちの生活やビジネスはあらゆる面でIoTの影響を受けています。 この傾向は今後も続き、新たなビジネスチャンスとなる可能性を秘めています。

サイバー攻撃の対象となりやすいため、セキュリティ対策が必須

しかし、その裏にはリスクもあります。 IoTデバイスの性質上、接続性が高い故にDoS攻撃や不正ログインの踏み台になるなど、サイバー攻撃の対象となりやすいのです。 車両制御システムへの不正アクセスによる遠隔操作、医療機器への攻撃による患者情報の漏洩や機器の誤動作など、攻撃の対象となり得るのは工場やオフィスだけでなく、私たちの身の回りにあるデバイスまで広がっています。

攻撃を受けた際、責任を問われる可能性が高い開発メーカー

IoTデバイスを介したセキュリティ被害の責任問題に関しては、まだ法規制が追いついていない現状があります。 ただ、セキュリティの脆弱性が初めから存在していた場合や、アップデートが適切に提供されなかった場合などは、製品の設計と製造に関与しているメーカーが最も責任を問われる可能性が高いです。 その結果、信頼性の損失やブランドイメージ毀損、ビジネスチャンス逸失にもつながるため、IoTデバイスのセキュリティ対策を疎かにすることはできません。

IoTデバイスの開発メーカーが取り入れるべきセキュリティ対策を解説

本セミナーでは、開発メーカーが取り入れるべきセキュリティ対策を解説します。 実際にIoTデバイスの開発にも携わっているセキュリティ専門家の視点から、IoT機器内部のファームウェアやインターフェース部分の脆弱性のステータスを解析する方法など、技術的に踏み込んだセキュリティ対策とその実装手法をお届けします。 また、IoTデバイスの開発から運用までをトータルでサポートし、セキュリティ脅威からデバイスを守るためのサービスも紹介予定です。 自社で開発しているIoTデバイスの脆弱性に不安がある開発メーカの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　【IoTデバイスメーカー向け】IoTデバイスのセキュリティ対策はどうすればよいのか？〜企画・設計段階からの備えによってリスクを最小化する方法〜

11:45～12:00　質疑応答

主催

サイエンスパーク株式会社（プライバシー・ポリシー）

協力

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製造業における深刻な人材不足・高齢化。属人化した目視による外観検査は限界に

製造業の多くの企業が人手不足に陥っており、特に技能人材が不足は年々深刻化し、従業員の高齢化の問題も浮き彫りとなっています。 熟練した従業員による外観検査を継続することが難しい企業が増えています。また、検査員の性格や体調によって検査にムラが生じるなど、目視による外観検査は限界と言われ始めています。

外観検査の自動化を進めたものの、導入の壁、運用の壁にぶち当たることも

外観検査の自動化の重要性を理解し、推し進めようとしたものの、社内にITに精通した人材がおらず、どのようなシステムを導入すればよいか判断に苦しむケースも。 一方、導入に踏み切った企業でも、実際運用してみると、希望していていた検査精度を満たしておらず、目視検査でのダブルチェックが必要になるということもあります。

本当に必要とされる外観検査システムとは

製造業の現場では、年々顧客への品質要求は高度化しています。一方、導入に際して費用対効果のバランスも重要です。 従来の画像処理センサでは判断が難しいとされていた、食品などの個体差がある検査対象も、AIによる柔軟な判断基準によって可能となってきました。 また、学習を重ねることにより、さらに精度を高められることがAIを外観検査に用いることのメリットとなっています。 製造業における、AIによる外観検査サービスの選び方のポイントをわかりやすく解説いたします。

プログラム

9:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング（マジセミ）

10:05～10:45　属人化した目視による外観検査はもう限界　自動化したのに検査精度に満足できない～AIによる外観検査サービスの選び方を解説～

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社フツパー（プライバシー・ポリシー）

協力

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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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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）