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、事前に以下のURLでテストをお願い致します。 https://zoom.us/test

2020年6月からHACCPが義務化

HACCPとは「Hazard（危害）」「Analysis（分析）」「Critical（重要）」「Control（管理）」「Point（点）」という言葉の略語で、食品を製造する際に安全を確保するための管理手法です。 2018年6月に可決した改正食品衛生法によって2020年6月法令化。2021年6月までに、食品を扱う全事業者に対してHACCP衛生管理の完全義務化が行われることが決定しました。    

HACCPの概要と導入のポイント

本Webセミナーでは、まずこのHACCPについて、専門のコンサルタントが概要を解説します。 また、HACCP導入のポイントについても解説します。  

IoTは社会問題に対して、どのように貢献できるのか？

IIJでは今まで通信事業者としてIoT事業に注力をしてまいりました。 既にIoTを活用して農業や各産業などの分野に対して業界に特化したソリューションをご提案してまりいましたが、 HACCPについてもIoTがどう貢献できるかについて紹介致します。  

IoTでHACCPの温度管理の課題を解決する

HACCPの運用は、事業者への負担が高く、全て人の手で行うのは困難です。 そこで本Webセミナーでは、温度管理を中心にIoTを活用してHACCPの運用をサポートする方法について解説します。  

プログラム

15:45～16:00　受付

16:00～16:30　HACCPの概要と導入のポイント

NSSスマートコンサルティング株式会社 ISOサポート事業課（ISOプロ）マネージャー 松田 正一 ISOサポート事業課（ISOプロ） 山谷 聖也  

16:30～16:45　IoTでHACCPの温度管理の課題を解決する

（IoTは社会問題に対してどのように貢献できるのか？）

株式会社インターネットイニシアティブ IoTビジネス事業部 IoT営業課 課長代行 田畑 稔

16:45～17:00　質疑応答

主催

株式会社インターネットイニシアティブ

本セミナーは、Webセミナーです。

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なお、事前に以下のURLでテストをお願い致します。

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ますます重要性が高まっているコンタクトセンター

ビジネスにおいて「顧客体験」の重要性が高まっていますが、その中でカスタマーサポートセンターやヘルプデスクなどの「コンタクトセンター」の重要性が高まっています。

さらにオンラインのビジネスが拡大する中で、質の高いコミュニケーションを実現できるコンタクトセンターは、重要な顧客接点と位置付けられています。

一方で、永遠の課題も散見される

一方でコンタクトセンターには「永遠の課題」とも言える根本的な課題がいくつかあります。

・顧客接点を分析して、サービスの改善につなげていく必要があるが、そのためのデータの入力がオペレーターの手作業であり負担が大きい。 ・しかもその精度はオペレーターの個人の能力に大きく依存してしまっている。 ・コンタクトセンターの「放棄率」を下げるには、自己解決可能な手段の充実が重要だが、FAQの更新も手作業となっており、手がまわっていない。 ・上記のような重要な業務を支えるオペレーターの業務負担が大きく、平均離職率は４割を超える。

課題解決への期待感の大きい音声認識技術

そのような中、課題解決の手段としてオペレーターの会話を自動的にテキスト化できる音声認識技術への期待が高まっています。

音声認識の精度向上やコスト低下によりコモディティ化が進んでいることが背景にあります。

しかし、導入ありきで手段が目的化してしまっているケースも多い

しかし実際には、音声認識システムを導入したものの、あまり活用されていない（業務が効率化されない、サービス品質やビジネス拡大に貢献できていない）ケースが多く見受けられます。

なぜなのでしょうか。

改めて、コンタクトセンターの対応履歴は何のために残すのか、を考える

本セミナーでは、コンタクトセンターに関する課題について共有するとともに、「コンタクトセンターの対応履歴は何のために残すのか」という基本を理解した上で、AIを使った自動化について考えていきます。

プログラム

15:00～15:30　受付

15:30～16:10　コンタクトセンターの対応履歴は何のために残すのか？

（講演内容） ・コンタクトセンターを取り巻く課題 ・音声認識 ・コンタクトセンターの対応履歴は何のために残すのか？ ・Quick Summaryのご紹介

16:10～16:30　質疑応答

主催

株式会社エーアイスクエア

本セミナーはWebセミナーです

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なお、事前に以下のURLでテストをお願い致します。

https://zoom.us/test

企業を取り巻く課題

労働人口が減少していく日本において、生産性の向上は必須です。

働き方改革が叫ばれていますが、その中でもやはり生産性を高め、労働時間を短縮したいという企業が増えています。

そんな中、人事部や総務部、情報システム部、セキュリティ部などの管理系部門における、事業部門からの問い合わせ対応は、多くの時間がとられており、企業として優先的に効率化するべき対象です。

新型コロナウイルスの影響で在宅勤務、しかし電話対応が・・・

また、新型コロナウイルスの影響でテレワークの推進が進んでいますが、管理系部門では事業部門からの「電話」での問い合わせに対応するため、出社せざるを得ないという企業も多いと思います。

解決策としてのAIチャットボット

最近では企業の中でもビジネスチャットが普及してきました。

電話のリアルタイム性と、記録に残せるという利点を合わせ持つビジネスチャットは、管理系部門の問い合わせ対応にも適しています。

このチャットでの問い合わせ対応を、人間が行うのではなく、AI（人工知能）が対応するのが、AIチャットボットです。

管理系部門の業務を効率化するとともに、電話対応を不要としテレワークを推進することができます。

他製品で試行していたが、やはり問題が

AIチャットボットの注目度は上がっており、導入企業も増えてきました。

しかし、実際はうまくいっていない＝業務が効率化できていない企業が多くあります。 それはなぜなのでしょうか？

そこからリプレースして成功した事例

本セミナーでは、他製品で試行していた企業がなぜ業務を効率化できなかったのかを説明すると共に、株式会社エーアイスクエア「Quick QA」にリプレースして大幅な業務効率化に成功した理由、ポイントについて解説します。

プログラム

15:00～15:30　受付

15:30～16:10　AIチャットボットの導入が失敗する理由と、リプレース事例

（講演内容） ・管理系部門を取り巻く課題 ・課題解決になぜ「AIチャットボット」なのか？ ・なぜ、AIチャットボットの導入プロジェクトは失敗するのか？ 　～他製品で失敗した事例と、「Quick QA」へのリプレースで成功した理由～ ・AI自動応答支援システム「Quick QA」の紹介 ・「QuickQA」のデモ紹介

16:10～16:30　質疑応答

主催

株式会社エーアイスクエア

不正打刻の問題、長時間労働の問題

働き方改革関連法案に対応するため、勤怠管理を見直されている企業も多いと思います。 その中で「打刻」は重要なポイントです。 例えば、実際は長時間残業しているのに、社員が勤怠を登録するときに残業していないという報告（打刻）を行う、「隠れ残業」のようなケースが散見されます。 また逆に、本当は残業していないのに、残業したように見せかけて不正に残業代を請求するケースもあります。

従来の打刻システムの問題点

このような問題は、根本的には勤怠の申告が本人の自己申告であることにあります。 そこで弊社では、出入口に（簡単な）Webカメラを設置し、その画像からAI（人工知能）が顔認証することで、自動的に打刻を行うシステムを開発しました。

AI（人工知能）＋顔認証で、出入口を通るだけで自動的に打刻

AI（人工知能）による顔認証は独自技術により高い精度を実現します。

・入口（出口）を通るだけで自動的に打刻 ・複数人が出入りしても自動的に判別 ・めがね、マスク、髪型などの変化でも識別

これにより、社員も申告の手間が省け、作業効率がアップします。

また、勤怠管理システムとの連携も順次進めています。

デモンストレーションも

本セミナーでは、この「顔パス打刻」についてご紹介するとともに、デモンストレーションも実施します。

プログラム

18:00～18:30　受付 18:30～19:30　出入口を通るだけで自動的に打刻できる、「顔パス打刻」のご紹介 ・従来の打刻システムの問題点 ・「顔パス打刻」とは ・デモンストレーション ・導入時のシステム構成、顔登録などの作業イメージ 19:30～20:00　質疑応答

注意事項

少人数セミナーのため、打刻システムに課題があり、改善したいと考えられている方を優先させて頂きます。

主催

株式会社NAL JAPAN

人の業務がAI（人工知能）に代わる時代

ここ数年AIが注目され、業務の在り方が変わろうとしています。AIに仕事を奪われる「AI失業」も現実味を帯びてきました。現在は変革の過渡期であり、この流れは今後も加速していくでしょう。AIに代替可能な業務はAIに任せて、人は更に創造性の高い業務に専念すべきなのです。

研究開発、法務部門などで大量に発生する翻訳業務

しかし世の全ての業務をAI化できるわけではありません。AIに適した業務としては、翻訳などの専門領域が挙げられます。実際に研究開発や法務、知財部門などで発生する大量の翻訳業務について、AI機械翻訳を活用する企業が増えてきました。

精度95%の世界＋各部門で大量に発生する翻訳業務

精度95%はプロの翻訳者様に匹敵するレベルです。2,000分野の専門分野データベースが搭載されているため、翻訳が難しい専門用語も適切に翻訳してくれます。AI自動翻訳を全社導入いただく企業が増えてますが、翻訳業務を社内スタッフが対応したり、外注に出している企業もまだ多くございます。 そこで発生する外注費、人件費を劇的に削減することが可能です。

全社プラットフォームとしてのAI（人工知能）自動翻訳導入で、社内の翻訳業務をまとめて効率化する

多くの企業で、翻訳の業務は外注や派遣の専門スタッフが担当しています。しかしAI機械翻訳の導入により、これらの作業を1/10にすることも不可能ではありません。

本セミナーでは、現在の翻訳業務が抱える課題や背景をご説明すると共に、AI機械翻訳サービスとその効果について解説します。

プログラム

14:30～15:00 受付

15:00‐16:00

「全社プラットフォームとしてのAI自動翻訳「T-4OO」導入で、社内の翻訳業務をまとめて効率化する」 （技術文書、特許文書の和訳、契約書の英訳などを自動化し、年間1.3億円のコストを削減する方法） Xtra株式会社　古谷祐一

16:00-16:30 質疑応答

主催

Xtra株式会社

増えるAIチャットボットサービス

近年様々なAIチャットボットサービスが話題になっています。お問い合わせ対応やFAQに自動で応答してくれるサービスで、人件費の削減や顧客満足向上を実現したいというニーズが高まっています。

AIチャットボットの大きな問題点

しかし実際に導入してみると、回答内容に変更がある都度、大幅な回収コストがかかることが明らかになってきており、大きな問題になっています。例えば大手保険会社で導入した事例（他社事例）があるようですが、商品が変わる度に回答とのロジックをく見直さなくてはならず、その都度大きな手間とコストがかかっており、問題になっていると聞いています。

従来型AIチャットボットの課題

このように従来型のAIチャットボットでは、AIが使われているのは自然言語の理解の部分のみで、質問からの回答は、ロジックで導き出すやり方なので、商品や業務が変更の都度、ロジック変更が発生します。

本セミナーでは、まず世の中のAIチャットボットの失敗事例について、その原因も含めて解説します。

その上で、回答をロジックではなく独自のAI技術によって判断する方法やFAQがない場合でも、既に社内にあるマニュアルや技術文書、問合せ記録などから回答候補を見つけるAI類似文書検索機能で、簡単にFAQが作成できる方法もご紹介します。

さらに、神奈川県庁などの事例について解説します。

プログラム

15:00-15:30   受付

15:30-15:40   オープニング

15:30-16:30   「AIチャットボット導入の大失敗事例と、神奈川県庁の挑戦」

16:30-17:00   質疑応答

主催

株式会社マインドシフト

普及する、AI（人工知能）による画像解析技術

AI（人工知能）への期待が高まっています。 特に画像解析の分野では、単に人間の負担を減らし業務を効率化することはもちろん、人間ではできないような判別・判断や集計・分析、予測などを

AI（人工知能）を活用することが期待されています。

実際に工場や店舗で使われているユースケースを一挙解説

先進的な企業では、既にAI（人工知能）を活用し、成果を出しています。

例えば、本セミナーの主催者であるDEHAでは、以下のような事例があります。

・生産ライン上にカメラを設置し全量を外観検査／傷、汚れ、異物などを自動検知

・構造物をカメラで撮影し、コンクリート材に幅0.2mm以下の細かな傷も検出

・店舗にカメラを設置、来客者の性別、年齢、人数や、どの棚のどの商品が見られているか、何回目の来店で購買しているかなどを分析

・人間の目ではむずかしい小さな物体（薬や微生物など）も95%以上の精度、35msec/Frameの速度でカウント

・その他、30社以上の事例

ユーザー企業講演による、リアルな話し

本セミナーでは、AI（人工知能）の可能性について語るのではなく、既に導入されており、今効果を上げている事例について解説します。 また、AI（人工知能）を導入したユーザー企業の講演もあり、リアルな話しを聞くことができます。

プロトタイプ開発も40万円から実施可能

さらに画像解析技術に強みを持つベトナム企業DEHAでは、AI（人工知能）を活用した画像解析のプロトタイプ開発も40万円からご提供しています。 本セミナーで、プロトタイプ開発についてもご案内いたします。

プログラム

15:00～15:30　受付

15:30～16:00　店舗にカメラを設置し来客を画像分析、マーケティングに活用した事例（ユーザー企業講演）

16:00～16:10　AI（人工知能）を活用し、生産ラインや店舗での画像解析活用の事例を一挙解説

16:10～16:40　オフショア経験者視点で考えるベトナムのアウトソーシング（ユーザー企業講演）

16:40～17:00　質疑応答

主催

株式会社DEHA SOLUTIONS

既存顧客の離脱防止、リピート化は経営の最重要課題

既存顧客の離脱防止、リピート化は経営の最重要課題です。 ティエン・ツォ著「サブスクリプション」から引用させていただくと、「モノが売れず、全てがサービスとして提供される時代には、顧客との長期的なリレーションシップが成長の鍵となる。」とあります。

クレームの早期発見が重要

既存顧客の離脱防止、リピート化で重要なのは、クレームやその予兆の早期発見です。 早期発見することで、問題が顕在化する前に適切な対策が可能となります。

これまでのやり方（営業日報）で、確実にクレームを検知できるのか？

これまでは、例えば営業担当者は営業日報などを毎日書き、上司やマネージャーに提出していました。 マネージャーはこれを毎日確認し、問題がある場合はフォローしていくということを実施していました。

しかしこのやり方では、営業担当者が重要な点をきちんと日報で報告しているかという問題があります。 また上司やマネージャーの負担も大きくなります。

AI（人工知能）を活用し、お客様とのメールを常時分析、クレームを早期発見する方法と事例

そこで本セミナーでは、AI（人工知能）を活用し、お客様とのメールを常時分析することで、クレームを早期発見する方法について、事例を交えて解説します。

SIerのプロジェクトにおける課題や遅延の早期発見も可能

また、営業部門以外でも、システムインテグレーターにおけるプロジェクトマネージメントなどでも応用が可能です。 これについても紹介します。

プログラム

15:00～15:30　受付

15:30～15:45　クレームが発生する理由（予兆はブラックボックス）

15:45～16:15　AIにメールをチェックしてもらう方法（サービス紹介）

16:15～16:30　今まさにクレームが来ているかもしれない、無料診断のすすめ

16:30～17:00　質疑応答

主催

AI sales株式会社

AIブーム到来

AIはIT企業に限らず様々な企業で導入されています。 自社でも何かできるのではないか、どう取り入れていくのか考えるのは自然な流れです。

AIを何に使うか

とはいえ、自社でAIを導入したいが何をやっていいかわからないと考える担当者の方は多いのではないでしょうか。 何に役立てられるのか、そのために何が必要なのか。

AI人材は自社にいるのか

AIを導入するためには、ビジネスがわかり、データの取り扱いがわかり、データ分析もわかるデータサイエンティストが必要と言われています。 自社にそういう人材がいるのかということを懸念される方も多いと思います

AIプロジェクトの立ち上げ方、進め方がわからない

会社の中でどうやって進めていいかわからないということもあると思います。

こんな悩みをお持ちの方にAI導入の指針を示します

製造業や小売業でAIはどう使われているのか事例を示し、それぞれに必要な技術とデータを示します。 スパースターのようなデータサイエンティストの人材がいない企業でどう進めていくか。 社内で議論を進めプロジェクトを開始するまでのステップを示します。

プログラム

15:00～15:30　受付

15:30～16:15　自社でAIを導入する担当になった方へ　AIプロジェクトの立ち上げと進め方を考える

コンサルタント　上田 良寛

16:15～17:00　質疑応答

主催

株式会社オープンソース活用研究所