本セミナーはWebセミナーです

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人手不足時代に求められるインフラ点検・保守のAI活用

高度経済成長期に整備された社会インフラの老朽化が進む一方で、建設業界では熟練技術者の高齢化と若手不足により、点検・保守を担う人材の確保が年々困難になっています。

こうした課題に対応するため、国土交通省は、橋梁やトンネルの定期点検において「近接目視と同等の結果が得られること」を条件に、デジタル技術の活用を認める方針を打ち出しました。これにより、AIと画像解析を組み合わせた新たな点検手法が、現場で現実的な選択肢となりつつあります。

AI技術の現場導入における課題

しかしながら、AI技術の精度や実用性が年々向上しているにもかかわらず、現場での本格的な普及は思うように進んでいません。

その背景には、AI人材の不足や、撮影環境・点検対象物の状態によって画像品質が大きく左右されることに加え、近接目視とAIによる変状検知の結果の整合性や信頼性をどう担保するかという技術的課題があります。さらに、橋桁の裏側や狭隘部など、遠隔やドローンでは撮影が難しい箇所への対応や、安定した撮影手法の確立といった、現場ならではの工夫も求められます。

こうした課題を乗り越えてAIの活用を定着させるには、現場主導での実践的な対応だけでなく、その業務を発注・運用する自治体側との、相互理解に基づく包括的な連携体制が不可欠です。

大田区の取り組みから学ぶ点検プロセスの変革

本セミナーでは、東京都大田区が実施した橋梁点検におけるスマートメンテナンスの取り組みの概要と成果をもとにAIによる変状検知の有効性や現時点での課題、将来の展望について解説します。あわせて、点検業務における「労力」「信頼性」「記録活用」といった維持管理の課題を整理し、公民連携を通じて自治体と民間企業がどのように課題を共有し、最新技術を実装してきたかをご紹介します。

セッション最後に、こうした点検業務の変状検知を支援するクラウドサービス「インスペクションEYE for インフラ Cloud Edition」 のご紹介をいたします。

橋梁点検やインフラ保守に携わる建設コンサルタント、ゼネコン、鉄道・電力・高速道路関連企業、自治体職員の方で、新技術を活用した現場改革を検討されている方に特におすすめの内容です。

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　【橋梁点検・変状検知のAI活用】大田区の取り組みから学ぶ点検プロセスの変革

14:45～15:00　質疑応答

主催

キヤノンマーケティングジャパン株式会社（プライバシーポリシー）

協力

大田区役所（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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繰り返し説明と属人化が、人材不足を深刻化させる

多くの企業では、会議や研修で一度説明した内容にもかかわらず、同じ質問や問い合わせが繰り返され、担当者やベテラン社員の時間が浪費されています。その背景には、情報が動画として記録されていても活用されておらず、必要な情報が現場に届かないという課題があります。その結果、知識は属人化し、手戻りや非効率が常態化。本来注力すべき業務に時間を割けず、人材不足や業務過多の要因にもつながっています。いま必要なのは、説明や対応の負担を軽減し、会議録画を “共有できるナレッジ資産” へと変える仕組みです。

動画はあるのに“探せない・使えない”ことが非効率を生む

会議や研修を録画しても、必要な情報をすぐに探し出せなければ意味がありません。長時間の動画を見返すのは現実的ではなく、結局は担当者に再確認の問合せが集中し、同じ説明を繰り返す事態が発生します。また、動画が整理されず検索性も低いため、蓄積されたナレッジが埋もれ、教育や業務改善に活かされません。その結果、情報共有の遅れや属人化が深刻化し、現場では手戻りや重複作業が常態化します。せっかくの録画資産が「活かされる」どころか「負担」となり、生産性を下げる原因になっているのです。

生成AIで動画を“負担”から“資産”へ変える

本セミナーでは、TeamsなどのWeb会議ツールで蓄積される会議・研修動画を、生成AIで “探せる・読める・共有できる” ナレッジ資産へと変える方法をご紹介します。具体的には、AIが動画から要点を整理し、キーワード検索やチャプター分割で必要な情報だけを即座に確認できる仕組みを解説します。また、研修動画をマニュアルやFAQとして再活用する事例や、会議録画を効率的に共有して手戻りを防ぐ方法も紹介。繰り返し説明や問い合わせ対応に費やしていた時間を大幅に削減し、人手不足でも成果を最大化する具体的なアプローチを提示します。

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　同じ説明・問い合わせ対応の負担を減らし、人的リソースを有効活用　〜「会議や説明会の録画」を生成AIでナレッジ資産化し、業務効率と成果をアップ 〜

12:45～13:00　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

日本電通株式会社（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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2027年本格適用、欧州サイバーレジリエンス法（CRA）

EUは2024年12月に「サイバーレジリエンス法（CRA）」を公布しました。2026年9月に脆弱性報告義務が始まり、2027年12月から全面適用されます。

本規制は一般消費者向け・産業向け等の幅広い製品が対象となり、企業は製品のセキュリティアセスメントや脆弱性対策など、様々なセキュリティ要件に準拠する必要があります。もし準拠しない場合は、EU市場で販売できなくなる恐れがあります。

CRAの適用範囲と求められる実務対応

CRAの適用範囲は広く、設計段階だけでなく、開発やリリース後のサポートまで製品ライフサイクル全体に及びます。セキュリティアセスメントの義務化により、開発者は初期段階から脅威分析を行う必要があります。また、SBOMの整備やリリース後の脆弱性モニタリング、定期的なアップデート提供も求められることになります。

そのため、企業にとっては一般的なセキュリティ規格の遵守だけでは不十分であり、ライフサイクル全体を見据えた包括的な対応が不可欠です。

整合規格は直前公開、先行準備が必須

しかしながら、CRAに関する整合規格や技術的要件は依然として不透明です。欧州標準化機関（CEN、CENELEC、ETSI）の委員会で検討が続いていますが、全面適用の時期が刻一刻と迫っているにもかかわらず、現時点では企業が準拠の目安とすべき具体的要件は示されていません。

現時点での見通しでは、整合規格の正式公開は段階的に行われる予定ですが、最も遅いものは2027年12月頃(以降と予測される)となっており、EU市場で製品を展開する企業は、要件の公開を待つ余裕はなく、先行的な準備が求められる状況です。

関連指令を手がかりに、今すぐ着手すべきポイントを読み解く

それでは、このように、整合規格の詳細が未だ不透明な現状で、企業は今、どのような準備を進めればよいのでしょうか。

本セミナーでは、CRA対応を迫られる経営層や開発部門の責任者、品質保証・セキュリティ担当者に向けて、法規制の背景や国内外の関連制度を整理し、CRAや関連するセキュリティ指令・規格との関係性を踏まえ、求められる対応事項を具体例とともに示し、企業が今備えるべき体制やプロセスを明らかにします。

オージス総研は、IoT機器や組み込みシステムの開発に携わる企業に対して、『コンサルティング』『診断』『開発』『研修トレーニング』など、幅広いソリューションを提供しています。欧州CRAに関しても、セキュリティ規格に準拠したリスクアセスメント支援を通じて、組織の課題解決をサポートします。

欧州CRA対応に課題を抱える方だけでなく、これから組み込み製品のセキュリティ対応を進めたい方全般にお薦めするセミナーです。

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　【2027年本格適用】いよいよ本格対応フェーズへ、欧州サイバーレジリエンス法（CRA）

11:45～12:00　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）

※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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汎用的LLMでは限界？生成AIを業務に活かすための課題

生成AIは急速に普及していますが、多くの企業では情報収集や軽微な業務に留まり、顧客管理や人事、経理などのバックオフィス業務、さらには製品開発やマーケティング、営業など基幹業務への本格適用は進んでいません。

その主な理由は、会社の資産である機密情報の扱いにあります。多くの企業は、外部の汎用的なLLM（Large Language Model：大規模言語モデル）に入力した情報が学習データとして活用され、意図せず他者に開示されたり、利用者の入力情報がLLMベンダーに知られたりするといった情報漏洩リスクを懸念しています。そのため、自社の業務データを活用した効果的な業務改善や攻めのデータ活用が進んでいないのが現状です。 これを解決するにあたり、自社固有のデータを安全に学習させた専用のプライベートLLMが求められますが、その活用には高いセキュリティと運用基盤が不可欠です。

セキュリティが不安で、機密データを生成AIに使えない

社内には顧客情報、契約情報、設計図面など機密性の高いデータが数多く存在します。しかし、それらを生成AIに入力することで情報漏洩や再学習による外部流出の懸念が拭えず、セキュリティ部門から利用を制限されるケースが多数発生しています。ガイドラインや教育だけでは完全な安全性は確保できず、結果として生成AIの本格導入が進まず、PoC止まりで終わる企業が少なくありません。

機密データを完全保護、秘密計算GPUで守る生成AI活用基盤とは

本セミナーでは、データも処理も暗号化したまま扱える 「AutoPrivacy AIクリーンルーム」 をご紹介します。本プロダクトは 秘密計算技術をベースにしており、ハードウェアレベルの安全領域（TEE：Trusted Execution Environment） 内でのみAI処理を実行します。 これにより、入力データや処理途中の情報が社内外の誰からも見えず、外部への漏洩リスクを技術的に排除します。さらに、AIモデルも秘匿可能なため、 機密情報を活用しながら生成AIを安全に本番業務へ適用 できます。汎用LLMでは得られない高精度な出力と業務適合性を実現し、金融・製造・医療・防衛など、セキュリティ要件が厳しい分野でも導入可能です。これまで安全性の壁で導入を見送っていた企業にこそ、突破口となるソリューションです。

こんな方におすすめ

• 中堅・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　生成AI導入を阻む「セキュリティの壁」を克服する方法 〜データも処理も、秘密計算で完全暗号化できる「AutoPrivacy AIクリーンルーム」とは〜

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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学生との接点が多様化する中、従来型の採用施策だけでは興味喚起が難しくなっている

学生との接点が多様化する一方で、企業側の情報発信手段は説明会や採用サイト、SNSといった「伝えること」が中心になりがちです。こうした一方通行のアプローチだけでは、学生の記憶に残らず、そもそも「興味を持ってもらう」こと自体が難しくなってきています。特に現場での仕事の様子や、働く人の雰囲気といった“リアルな職場像”は、紙や動画だけでは十分に伝わらないのが現状です。学生に「自分が働く姿を想像してもらう」ための工夫が、これまで以上に求められています。

説明会やSNSでは伝えきれない“働くリアル”が、志望度につながっていない企業が増加中

オンライン説明会や動画、SNSなどの施策を取り入れているにも関わらず、エントリーや志望度の向上に結びつかない。その背景には、他社と似通った内容になりがちで、学生にとって印象に残らない、という共通課題があります。また、インターンや見学会の開催には物理的制約やコストの課題がつきもの。“働く姿”を体感させる機会を十分に持てずにいる企業も多く、採用広報の次の一手が求められています。「伝えているつもり」が、学生には“響いていない”というギャップが浮き彫りになりつつあります。

メタバースを活用し、学生に“働く自分”をイメージさせる採用手法と活用事例を紹介

本セミナーでは、そうした採用広報の限界を打破する新たなアプローチとして、法人向けメタバースプラットフォーム「metatell（メタテル）」を活用した体験型採用手法をご紹介します。スキャン不要・既存素材のみで構築可能な3D空間を用い、学生に“働くリアル”をオンライン上で直感的に伝える方法とは？ 実際の活用事例や導入の流れも交えて、採用現場での活用イメージを具体的にお伝えします。「見せる」「体験させる」採用広報が、他社との差別化や志望度アップにどうつながるのかを掴んでいただける内容です。

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　【新卒採用】「実際に働く現場を見てもらえれば…」を解決、自社のこだわりや想いを今以上に伝えるメタバースを活用した採用手法

12:45～13:00　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）

株式会社Urth（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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高度化するサイバー攻撃、“EDRで守れない端末”が最大の狙いに　

近年、標的型攻撃やランサムウェアの手口はますます巧妙化しており、企業ネットワーク内のあらゆる端末が標的となる時代に突入しています。

企業のセキュリティ対策としてはEDR（Endpoint Detection and Response）の導入が一般的ですが、製造現場のIoT機器やレガシーシステム、個人所有のBYOD端末など、EDRを適用できない端末は依然として可視化や監視が不十分であり、“見えないリスク”として攻撃者の標的となりやすくなっています。

また、EDRを既存の端末に適用するにはOSやハードウェアのアップグレードを伴うケースもあり、対応端末の数が多い場合、高額な導入コストや工数が膨らんでしまい、現実的な対策として導入・運用が困難になるケースも少なくありません。

EDRでは守れないレガシー端末をどう可視化・監視するか　

それでは、EDRでは保護しきれない端末には、どのような対策が有効なのでしょうか。　　　　　

その一つの手法として注目されているのが、「非エージェント型」のセキュリティ対策です。これは、端末にソフトウェアをインストールすることなく、ネットワーク越しに端末の挙動や通信を監視・分析するアプローチであり、EDRが導入できない環境でもリスクを可視化し、攻撃の兆候を早期に察知することが可能になります。　　

すぐに始められる非エージェント型セキュリティ強化の実践法

本セミナーでは、アラクサラネットワークスが提供するネットワーク可視化・監視ソリューション「AX-Network-Manager」、およびフォーティネット社のNDRソリューション「FortiNDR」や脅威検知・分析ツール「FortiDetector」を通じて、EDR非対応端末を含むネットワーク全体を守るための“非エージェント型セキュリティ強化の実践法”をご紹介します。

エージェントを導入できない産業用制御システム（ICS）や監視カメラといったIoT機器、私物端末（BYOD）などの管理が難しい端末群、また業務影響やコスト・工数の観点からOSのアップデートが難しい端末に対しても、“見える化”と“リアルタイム監視”を実現する仕組みをどう構築すべきか、現場に無理なく導入するためのステップやユースケースを交えながら、実践的に解説します。

こんな人におすすめ

・EDRでは対応できない端末のセキュリティ対策に悩んでいる情シス・セキュリティ担当者の方 ・製造業・インフラ・医療など、レガシー機器やIoT機器が多く存在する現場を担当されている方 ・ネットワーク構成が複雑で、機器の棚卸や可視化が十分にできていないと感じている方 ・限られた人員・予算の中で“すぐに始められる”セキュリティ強化策を探している方 ・非エージェント型の可視化・監視ソリューションに関心がある方

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　【EDRが使えない端末をどう守る？】すぐに始められる非エージェント型セキュリティ強化の実践法

11:45～12:00　質疑応答

主催

アラクサラネットワークス株式会社（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の社会実装が加速、リアルタイムデータ活用が求められる

スマートシティやスマートファクトリーといった領域でのIoT活用が加速する中、センシングデータや各種制御情報をリアルタイムで収集・処理する仕組みの重要性が高まっています。

そうした中、MQTTは、軽量で柔軟な通信プロトコルとして注目を集めています。エッジからクラウドまで、さまざまなレイヤーでリアルタイム通信を支えるMQTTの理解と活用は、IoTプロジェクトを成功に導く上で欠かせない要素となりつつあります。

MQTTって何となく便利そうだけど、具体的にどこで使えばいい？

しかしながら、MQTTは「軽い」「シンプル」「双方向通信が得意」といった特徴を持つ通信プロトコルであることは知っているという方は多いものの、「実際にどんな場面で使われているのか」「どう設計すれば現場で活かせるのか」といった実践的な使いどころまではイメージしきれていないという声もよく聞かれます。とくに、HTTPによる通信に慣れていると、MQTTを使うことで得られる本当のメリットに気づきにくいのが実情です。

MQTTの特性を理解し、用途に応じて適切に活用することで、IoT通信におけるリアルタイム性や耐障害性、省電力性といった要件に、より柔軟かつ効率的に対応できるようになります。

MQTTの特徴や役立つ機能を整理して、現場での活かし方をわかりやすく紹介　

本セミナーでは、IoT機器の開発・システム連携を担うアプリケーションエンジニア、通信設計に関わるインフラエンジニアに向けて、スマートシティ領域での活用例を交えながら、MQTTの基本から「どこで」「どう使われているのか」、また「どんな機能が現場で役立つのか」といった実践的な知識を丁寧に解説します。

1988年に「オブジェクト指向開発」を日本に紹介して以来、オージス総研はオブジェクト指向やUMLモデリングのリーディングカンパニーとして、数多くの実績を築いてきました。その専門性を核に、IoTやスマートシティといった新たな領域においても、設計・開発・運用にわたる豊富な経験と人材を活かし、お客様の課題解決を支援させていただきます。

こんな人におすすめ

・MQTTがIoT向けの通信であることは知っているが、具体的にどのような機能や役割があるか知りたい方 ・スマートシティやスマートファクトリーなど、分散型IoTシステムの構築・運用に携わる開発・インフラエンジニア ・プロトコル選定やシステム設計に関して、現場で役立つ判断軸を整理したいアーキテクトや技術責任者 ・MQTTの導入を検討しているが、導入メリットや運用上の注意点を事前に把握しておきたい方

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　【スマートシティで学ぶ】今さら聞けない“MQTTの使いどころ”

11:45～12:00　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）

※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活用が進む中、PoCに着手できない企業が抱える課題

生成AIの導入事例は各業界で急増し、経営層からも「自社でも取り入れたい」という声が強まっています。しかし、稟議を通すための“動くもの”や効果の裏付けがなく、検討だけで止まってしまう企業は少なくありません。着手の遅れは競合に先行されるリスクや、社内の関心低下を招きます。スピード感を持って判断材料を揃えることが、生成AI導入の第一関門となっています。

AWS環境にある業務データを活用できず、生成AI構築に踏み出せない現場

AWS上には既に豊富な業務データが蓄積されているにもかかわらず、それを生成AIで活用するためのモデル選定や要件整理、構成設計が情シスに集中し、人手不足で進められない現場は少なくありません。また、他クラウドや外部APIではセキュリティ・統制面の懸念が強く、着手を見送るケースも発生。結果として、各部門からの期待が実装に結びつかず、「やりたい」が実現しないまま時間だけが過ぎています。

Amazon Bedrockで実現する短期間でのPoC構築と比較検証

本セミナーでは、AWS環境に蓄積された自社データを最大限に活かし、安全かつ短期間で生成AIを立ち上げる方法を解説します。複数のLLMを利用できるAmazon Bedrockを活用し、ユースケースに応じてモデルを比較・選定することで、自社に適した生成AI活用の道筋を描くプロセスをご紹介。人手不足で手が回らない情シスやDX部門に代わり、スターターパックによる伴走支援で要件整理からPoC構築・検証までを最短ルートで推進するサービスについても触れ、AWS利用企業が「まず動かす」ための現実的アプローチをお届けします

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　AWSデータで“すぐに試せる”生成AI導入術 〜Amazon Bedrockで複数モデルを比較しPoCを加速〜

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社ゼネックコミュニケーション（プライバシーポリシー）

協賛

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）

協力

アマゾンウェブサービスジャパン合同会社（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）

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カスハラ増加と人材流出で現場が疲弊している

カスハラ（カスタマーハラスメント）対応が現場の負荷を極端に高め、オペレーターの心理的な疲弊や人材流出が深刻化しています。通話録音は導入されているものの、証跡として不十分だったり、対応の限界を超えてから対処せざるを得ないケースも少なくありません。今、録音を“使えるデータ”に変える新たな手段が求められています。

音声分離や感情変化の把握ができず、証跡不備やオペレーターの離職を招いている

モノラル録音やクロストークの影響で「誰が・何を言ったか」が曖昧になり、“言った・言わない”の証跡が不明確なまま処理されるケースが発生。さらに、文字起こしだけでは把握できないオペレーターのストレスや、心理的限界の兆候を見逃してしまい、離職や対応ミスにつながっています。録音の「中身」と「感情」の両面に向き合わなければ、現場課題は解決できません。

音声分離×感情分析で通話リスクを見える化する、通話録音の最前線

本セミナーでは、通話録音を「録る」から「活かす」へと進化させる、2つの音声サービスをご紹介します。カスハラへの対応力と、オペレーターの定着・ケアを両立するための“実践的な音声活用術”を、デモや事例を交えてお届けします。

感情分析サービス『emoiwa』

AmiVoiceCommunicationSuite*によって測定した感情値をemoiwaで分析し、オペレーターのストレスや感情変化を定量的に把握できる感情分析ソリューションです。チューニング不要で、コールセンター業務に特化した事前学習モデルで予測したオペレーターの離職確率（0%～100%）とオペレーター応対スキル（0点～100点）を可視化できることが特徴です。

音声分離サービス 『waketekoo』

AIを用いて、モノラル録音やクロストークを含む通話内容の音声から、話者ごとに音声を分離。「誰が・何を・どのタイミングで言ったか」を明確に記録でき、カスハラ対応や証跡管理の精度を大幅に向上させます。導入形態はクラウドAPI型（月額＋従量課金）またはモジュール提供型（月額）で提供。既存システムへの負荷を抑えながら導入可能です。

こんな方におすすめ

• コールセンターの離職リスクやストレス把握に課題を感じている方

• コールセンターのスーパーバイザー・マネージャーとして、現場ケアの判断材料がほしい方

• 通話録音を証跡・トラブル対策として強化したい方

• 音声処理や音声分離に課題を感じているコンプライアンス／品質部門の方

*AmiVoiceCommunicationSuiteは、株式会社アドバンスト・メディアの製品です。

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）

13:05～13:25　感情分析サービス「emoiwa」 のご紹介

13:25～13:45　音声分離サービス「waketekoo」 のご紹介

13:45～14:00　質疑応答

主催

三菱電機デジタルイノベーション株式会社（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。