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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）

※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）

※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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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）

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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）

※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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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。

本セミナーはWebセミナーです。

ツールはSPEAKERS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ください。

本セミナーは2025年8月5日に開催されたセミナーの再放送です。

多くのご要望をいただきましたので、再放送の開催が決まりました。

現場の知見を活かすAI活用の壁

多くの企業では、長年にわたり蓄積された現場の経験や専門知識を次世代に継承し、業務の高度化や自動化を目指してAI技術の導入が進められています。しかし、AIモデルの構築以前に、業務知識を正しくデータ化し、全社的に整理・統合する「基盤」が整っていない現場が大半です。データのサイロ化や整備不足によって、せっかくの現場ノウハウがAIに反映されず、期待された生産性向上や品質改善に結びつかないという課題が浮き彫りになっています。

AI開発を阻むデータの壁とインフラの属人化

現場で培われたノウハウは、様々なシステムや様々な設備の中に、分散して保管されており、その形式もまた多様です。これにより、AI開発に必要なデータの収集・加工に多大な時間と労力がかかり、モデル開発や実装のスピードが大幅に低下しています。さらに、データ基盤やITインフラが属人的に構築・運用されているケースも多く、プロジェクトごとに環境がバラバラでスケーラビリティが確保できないという課題も浮き彫りになっています。こうした状況では、全社レベルで成果を出すことが困難となっています。

業務知識をAI化するための実践的なインフラ設計とは

本セミナーでは、現場ノウハウをAIに継承するために不可欠な「データ基盤の整備」と「インフラの標準化・最適化」について、NetAppのAIソリューション及びCTCの支援内容をご紹介します。分散したデータをセキュアかつ効率的に統合・可視化し、AIモデル開発に耐える柔軟なアーキテクチャをどのように構築すべきか。拡張性の高いAIインフラ設計のベストプラクティスや、実際の導入事例を交えながら、AI活用を現場レベルから推進するための「仕組みづくり」を解説します。

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　業務ノウハウをAIに継承する、その取り組み、始めていますか？〜最適なデータ基盤と構築パターン〜

11:45～12:00　質疑応答

※当日いただいたご質問は後日開催企業より直接回答させていただきます

主催・共催

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社（プライバシーポリシー）

ネットアップ合同会社（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。

本セミナーはWebセミナーです。

ツールはTeams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ください。

人手不足や属人化により、現場計測の効率化が必要

建設・設備・内装といった現場では、煩雑な「計測」業務が欠かせません。しかし近年、慢性的な人手不足やベテラン作業者への依存により、その効率化と標準化が喫緊の課題となっています。中でも、搬入経路の確認や機器レイアウトの検討といった事前準備は、専門的な知識を必要としない一方で、現場全体の進行や品質を大きく左右する極めて重要な工程です。 こうした業務を、誰もが簡便かつ迅速に実行できるツールの存在が、現場の生産性と組織全体のパフォーマンス向上に直結します。

計測ミスによる手戻りやコスト増の問題

「必要な箇所の計測を忘れてしまい、再度現場に行くことになった」「図面と実際の現場にずれがあり、機器の搬入計画に支障が出た」「納品予定の機材仕様が変更となり、再度計測が必要になった」というトラブルは、現場における“あるある”です。

特に経験の浅い担当者にとっては、実際の作業の流れや設置・搬入時の状況を正確にイメージすることが難しく、計測ミスや抜け漏れが発生しやすくなります。さらに、万が一計測ミスが生じた場合には、施工内容の手戻りや資材の再手配が必要となり、工程の乱れやコストの増加といった深刻な影響を招く可能性もあります。

スマホでスキャン、クラウドで即共有。現場事例に学ぶスマート3D計測

本セミナーでは、「スマホ×クラウド」を活用した新しい3D計測ソリューション『Rulerless（ルーラレス）』を用いて、現場計測を劇的に効率化する方法を、実際の適用事例とともに詳しく解説します。

『Rulerless（ルーラレス）』は、iPhoneのLiDARを活用して、3D空間を手軽にモデル化できる革新的な計測ソリューションです。iPhoneで動画を撮るようにスキャンするだけで、数cm誤差レベルの3Dモデルを自動生成。タップ操作で直感的に長さを測定でき、セキュアなクラウドで社内外とも共有可能です。

このため、一度現地でスキャンして3Dモデルを生成すれば、複数の関係者が現場に行かずとも、レイアウト検討や搬入経路の確認、課題の可視化を効率的に行えます。また『Rulerless（ルーラレス）』は、3Dモデルの必要な箇所だけを抽出したり、3D-CAD形式での出力も可能なため、設計検討はもちろん、クライアントとの合意形成やプレゼン資料作成など、幅広く活用できます。

こんな人におすすめ

・現場調査や施工前の計測業務に課題を感じている方 ・測り忘れや再訪問による無駄を削減したい現場管理者 ・属人化した計測業務を標準化・効率化したい施工管理担当者 ・3D計測機器を検討したが「精度は高いがオーバースペック」と感じている方

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）

14:05～14:45　【現場計測はもっと手軽に】スマホでスキャン、クラウドで即共有。事例に学ぶスマート3D計測

14:45～15:00　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。

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生成AIの全社展開、その課題と可能性

生成AIやAIエージェントの進化により、企業の業務効率化や競争力強化が急速に進んでいます。

しかし、エンタープライズ規模で全社導入を推進するには、コスト最適化やセキュリティ確保、現場への定着化など、さまざまなハードルが存在します。「AIを活用せよ」と現場に求められても、どこから着手し、どのように全社員に浸透させるべきか頭を悩ませているご担当者も多いのではないでしょうか。

本ウェビナーでは、実際に大企業で生成AIを活用した具体的なユースケースをもとに、全社展開における課題とその解決策を分かりやすくご紹介します。実践的な事例を通じて、貴社のAI導入を次のステージへ導くヒントをお届けします。

120社超の導入実績 ― JTPが明かす生成AI活用の最前線

JTPがご提供する「Third AI 生成AIソリューション」は、これまで120社以上・40万人を超えるユーザーにご利用いただいており、厳格なセキュリティ要件が求められる金融機関や自治体への導入実績も豊富です。

本セミナーでは、実際の顧客事例をもとに、生成AIの全社展開を成功に導くための具体的なヒントやノウハウをご紹介します。

また、当日はデモンストレーションも交え、どのように業務プロセスに組み込み、現場で“使われるAI”として定着させていくのかを実際にご覧いただけます。

「Third AI 生成AIソリューション」は、ユーザー数が増えても月額固定で利用できるコストモデルや、お客様ご契約のAzure環境上にサービスを構築できる高いセキュリティ性など、他にはない独自の強みを備えています。導入前の検討段階から運用・現場定着に至るまで、エンタープライズ企業が直面する課題を解決するための実践的な知見をお持ち帰りいただける内容となっています。

こんな方におすすめ

• 生成AIの全社展開を本格的に検討している方
• 生成AI導入を進めるよう言われているが、業務フローにAIをどう組み込むか悩んでいる方
• 生成AIの全社員利用を見据えてコストやセキュリティ面で不安を感じている方
• 自社のデータやシステムと連携した生成AI活用に興味がある方

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）

14:05～14:45　【大企業向け】生成AIの全社導入を成功させるための最適解 ～120社への生成AI導入実績から最前線ユースケースをご紹介～

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。