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ください。

※本セミナーは、2025年6月25日14時～15時に開催したセミナーと同じ講演内容を含んでおります。

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

09:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング（マジセミ）

10:05～10:45　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〜

10:45～11:00　質疑応答

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ください。

生成AIエージェントの導入が加速する一方、業務定着や改善効果に疑問が残る企業の増加

ChatGPTの登場以降、生成AIを活用した業務改善の取り組みが広がり、多くの企業でAIエージェントの導入が進んでいます。しかし、「うまく業務に定着しない」「効果が見えにくい」といった声も多く、導入しただけで終わってしまうケースが目立ち始めています。その一方で、先行企業では全社展開や業務変革への活用が本格化し、取り組みの差が徐々に表れ始めています。

投資対効果を最大化するための設計と運用ノウハウが不足

AIエージェントの導入で実際に成果を上げるには、単なるツール導入ではなく、業務フローに沿った丁寧な設計と、現場で使い続けられるための運用体制が欠かせません。たとえば、どの業務にどのように組み込むのか、誰がどのように使い、どう改善を回していくのか、といった設計思想や体制づくりが成功の分かれ道になります。しかし現場では、こうした知識や経験が十分に蓄積されておらず、多くの企業が手探りでの導入を繰り返しながら、業務定着や全社展開に至れずにいるのが実情です。

現場で成果を出すための導入プロセスと失敗回避の視点を共有

本セミナーでは、Ichizokuが実践してきた「Digital Intelligence（DI）オンボーディング」の考え方をベースに、生成AIエージェントをどのように業務へ定着させていくのか、その全体像を紹介します。具体的には、導入におけるステップ、設計のポイント、成功企業の事例、そして短期間で効果が出た活用パターンなどを体系化したプレイブックとして共有。さらに、ライブデモを通じて、実際の動きもご覧いただきながら、エージェント型ワークフローをイメージしていただけます。

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　【投資対効果を最大化したい企業必見】生成AIエージェントの最新導入事例とプレイブック公開

15:45～16:00　質疑応答

主催

Ichizoku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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官公庁入札・取引の新たな条件となりつつある「JC-STAR」制度

製品がデジタル化・スマート化するにつれ、製品におけるセキュリティ脆弱性が利用上の安全性を左右する重大な問題として認識され、修正やサポートを含めた体制整備が求められています。近年、サプライチェーン全体を狙ったサイバー攻撃が増加しており、中小企業を含む広範な取引先に高度なセキュリティ対策が求められるようになりました。 こうした背景のもと、「セキュリティ要件適合評価・ラベリング制度（JC-STAR）」が2025年3月から運用が開始されました。JC-STARは、製品やサービスが特定のセキュリティ要件に適合しているかを評価し、その結果をラベルとして表示する制度です。これにより、利用者は製品・サービスのセキュリティレベルを客観的に判断できるようになり、安全な選択が可能になります。製品・サービス提供者にとっては、自社のセキュリティ対策の信頼性をアピールし、競争優位性を確立する強力なツールとなります。 特に官公庁ビジネスにおいては、入札や契約の前提条件として求められることが予想されるため、今後の官公庁ビジネスを左右するとも言われています。

「制度の全体像がつかめない」「進め方が分からない」という現場の声も

JC-STAR対応の重要性が高まる中、現場からは「自社製品においてどの水準まで対策すれば、JC-STARの要件を満たすのか」「セキュリティの知識がないと対応が難しい要件が含まれているため、対応が遅れている」といった声が多く聞かれます。特に中堅・中小企業では、技術的対策だけでなく、開発・運用プロセスの整備といった多面的な対応が求められることから、社内で誰が旗振り役を担うのかも定まらず、準備が進まない状況が散見されます。 さらに、評価ガイドや要件の難解さ、NIST（米国国立標準技術研究所）やCRA（欧州サイバーレジリエンス法）などとの違いが把握しづらいことも、対応を遅らせる要因となっています。こうした中で「セキュリティは難しい」という先入観を排除し、まずは制度の構造や対応の優先順位を整理することが、対応の第一歩となります。

技術審議委員が語る、つまずきやすいポイント／効率的な対応のヒント

JC-STAR対応を進める上で「どこから始めればいいか」といった悩みを抱える企業は少なくありません。そこで本セミナーでは、JC-STAR技術審議委員会の委員を務め、各種国際標準の策定にも携わる製品セキュリティの専門家が、JC-STARの要件を分かりやすく解説するとともに、これまでの支援実績をもとに対応企業がつまずきやすいポイントとその回避策を説明します。 また、GMOサイバーセキュリティ by イエラエが提供する、主要な製品セキュリティ関連法規・認証への対応支援サービスもご紹介。官公庁向け製品を扱う商社やSIerの方々にとって、制度対応の“迷い”を解消する絶好の機会です。「制度の全体像がつかめない」「何から手をつければよいか分からない」とお悩みの方は、ぜひご参加ください。

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　官公庁の入札・取引で“必須条件化”するセキュリティ評価制度「JC-STAR」とは？～IPA技術審議委員が語る、制度概要や他規格との違い、失敗しない対応ポイント～

15:45～16:00　質疑応答

主催

GMOサイバーセキュリティ byイエラエ株式会社（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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本セミナーは、製造業および関連事業者の方を対象としております。該当企業以外の方のお申込みをお断りする場合がございます。あらかじめご了承ください。

発効目前の「欧州CRA」、欧州市場を失わないためには製造業の対応は待ったなし

デジタル化・スマート化が進む製品において、セキュリティ脆弱性は利用上の安全性を左右する重大な問題とされ、製造者には設計段階から修正・サポートを通じた信頼性維持が求められています。 こうした中、EU市場に流通するすべてのデジタル製品に対し、サイバーセキュリティ要件の順守を義務付ける規制「Cyber Resilience Act（CRA）」が2024年12月に施行され、脆弱性報告など一部要件は2026年9月、全要件は2027年12月に発効されます。今後数年間で欧州にIoT製品やソフトウェア製品を出荷する日本の製造業・ソフトウェア企業に深刻な影響を与えると見られており、その対応が喫緊の課題となっています。

整合規格未整備の今、「何をどこまで対応すればよいのかが見えない」という現場の声も

ただ、要件は確定したものの適合性を確認するための整合規格がまだ確定していない現状では「要件は分かるが、何をどこまで対応すればよいのかが分からない」と多くの製造業が戸惑いを見せています。 例えば、欧州に製品を出荷する大手製造業では、社内の対応進捗にばらつきがあり「どんな脆弱性があってはいけないのか」「どういう脆弱性を報告すればよいか「SBOMをどういう形で整備すればよいのか」など、要件理解の仕方が障壁となっています。CRA対応の取り組みで実際に苦労する点としては「経営層のセキュリティ品質への関与不足」や「“セキュリティは難しい”という先入観」などが挙げられます。今、多くの現場で求められるのは、誰が責任を持ってCRA対応を主導するのか、明確な意思決定と行動だと言えます。

元PSIRTリーダーが語る、欧州CRA対応の現実と勘所

本セミナーでは、大手メーカーでPSIRTを率いた経験を持つ講師が「CRA対応の取り組みで実際に苦労する点はどこか?」「脆弱性報告体制やセキュア開発を機能させるまでに必要な期間は？」など現場での苦労やCRA対応の勘所を解説します。 また、CRA 準拠に向けた取り組みを支援するソリューションとして「CRA対応状況アセスメントツール」「CRA対応支援アドバイザリーサービス」などをご紹介します。製品セキュリティの対応は、製品の企画・設計・開発段階から運用まですべてのフェーズで対応する必要があります。「2026年9月までの脆弱性報告、2027年12月までの全要件順守などが迫る中、CRAの整合規格が出てくるまで様子を見ているだけで大丈夫だと思いますか？」、CRA対応に不安を抱えている方は、ぜひ、今後の方針策定のヒントをつかみ取ってください。

こんな方にお勧めです

・欧州にIoT製品を出荷する大手製造業、IoT系スタートアップ、総合電機メーカー、グループ企業を擁するSI企業などに所属されている方 ・製品開発／設計部門、情報セキュリティ／CSIRT／ITガバナンス部門、品質保証・製品認証部門、法務／コンプライアンス部門などで業務を担当されている方

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　発効目前の「欧州CRA」、日本の製造業が“今やるべきこと”とは？～“様子見”ではもう間に合わない、元PSIRTリーダーが語る「CRA対応の実務アプローチ」～

14:45～15:00　質疑応答

主催

GMOサイバーセキュリティ byイエラエ株式会社（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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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

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:45　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〜

14:45～15:00　質疑応答

　

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ください。

AI活用に取り組みたいが、最初の一歩が踏み出せない

生成AIの活用に関心を持つ企業は増えていますが、具体的な導入にはまだ踏み切れていない企業が多くあります。 社内にあるFAQや営業資料などの“今あるデータ”を活かしたいという声はあるものの、何から始めればよいのか、どのように進めれば効果が出るのかがわからず、検討段階で足踏みしている状況があります。

社内データを活用した生成AI構築に伴うコストと技術的課題

生成AIを業務に活用しだしたが、「AIが期待した回答を出してくれない」といった課題が残ることあります。その背景には、自社データを活かしたRAGの最適化が難しいことや、対応できる技術者が社内におらず、設計・実装を自力で進められない現実があります。 結果として、多くの企業が「専門ベンダーに高いコストを払うしかない」。「ROIが明確化できない」と感じ、導入に踏み切れずにいる企業様が多くいるのが現状です。

生成AIのスモールスタート（マイクロDX）を実現するステップ

本セミナーでは、“今あるデータ”を活用し、生成AIを無理なく業務に取り入れるための現実的なアプローチとして、 まずはAIを使って検証して実績を作る小さな成功の積み重ね（マイクロDX）をするための活用方法と導入ステップをお伝えします。

ノーコード で生成AIアプリを構築できる 生成AIアプリケーションを開発環境「Dify」 の活用方法、Microsoft Copilotを使って実現したスモール事例等をご紹介し、生成AIのスモールスタートを志す企業様へのヒントをご提示します。 講演では、 検索精度9割以上を実現したRAG最適化 等の多くの実績を持つ、 東大松尾研発のスタートアップ・Almondo社 とMicrosoftテクノロジーで業務改善推進するテンダ社が、PoCから実務展開への移行、構造化データの活用、全社展開までの具体的なステップ、事例を紹介します。

こんな方におすすめ

・生成AI導入を検討中の中堅・大手企業の情報システム部門・管理職の方

・社内FAQや営業資料など、“今あるデータ”を活用して業務改善を図りたい方

・自社での開発リソースが乏しく、無理なく始められる生成AI構築法を探している方

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 【中堅・大手企業向け】社内データ活用の生成AI構築、高コストは当たり前？ 〜東大松尾研発スタートアップが伴走する生成AIスモールスタート（マイクロDX）実践法〜

15:45～16:00　質疑応答

主催・共催

株式会社テンダ（プライバシーポリシー）

株式会社Almondo（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ください。

監視・点検での見逃しが大きな事故を招くリスクが増加

設備や駐車場、倉庫、工場など多様な現場において、監視・点検業務のリソース不足が深刻化しています。人手によるモニタリングは工数がかかる一方で、「人が倒れている」「油が漏れている」といった突発的な異常は、目視や定期的な確認では見逃されるリスクもあります。特に、常時監視が必要な現場では、既存のカメラ映像が何か起きたときにだけ見返すような受動的な運用となるケースもあり、早期対応につながらない場合も多く見られます。

未知の異常や少量データ環境で既存AIが実用化に至らない

従来のAIによる監視ソリューションでは、「異常データが収集できない」「異常の種類が多すぎる」といった理由で、十分な精度が得られず導入が進まない課題がありました。教師あり学習ではそもそも異常データが不足し、教師なし学習でも誤検知・見逃しが多く、現場での実用には至らないという声も少なくありません。さらに、クラウド型AIサービスはセキュリティやデータ漏洩の懸念から、機密性の高い現場では導入が難しいという現実もあります。

生成AIを活用して安全監視を自動化する手段を具体的に解説

本セミナーでは、学習済みの異常データに依存せず、未知の異常にも柔軟に対応可能な「生成AI×動画」の新しいアプローチをご紹介します。オンプレミス環境でも運用できるため、セキュアな現場でも安心して導入可能です。

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）

13:05～13:45　学習データ不要なオンプレ生成AIによる監視・点検業務の省力・効率化　～設備、駐車場、倉庫、工場などでの異常を高精度に発見～

13:45～14:00　質疑応答

主催

パナソニック ソリューション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）

※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

ツールはネクプロを使います。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。

シンクライアント基盤(VDI/DaaS)を更新検討中のお客様必見

IT市場の変革が進む中、既存のシンクライアント基盤の継続利用について課題をかかえるお客様も多いのではないでしょうか？　本セミナーでは、マイクロソフト、エヌビディア、アバナード、デル・テクノロジーズの業界をリードする４社が登壇し、お客様のシンクライアント基盤についての課題解決に向けたヒントを提供します。

セキュリティや規制への対応を行いつつクラウドも活用する方法は？

自社が保有するデータをどこに保管し、どのように管理しているのか。クラウドや外部AIサービスと連携することで、物理的にも法的にもデータの所在が曖昧になるケースが増えています。このような中、セキュリティや規制への対応の観点から、「システム（アプリ）とデータは“手元”で稼働させるたい」というニーズと、管理が容易なクラウドを活用したいというニーズの中で板挟みになっているのではないでしょうか？

VDI/DaaS基盤においてパフォーマンスを上げる方法とは？

また、VDI/DaaS基盤を導入したものの、AIなど新規のアプリが業務に組み込まれた影響やその他の理由でアプリが重く、業務で支障をきたしているケースもあるのではないかと思います。

ハイブリッドVDI + GPUがなぜ解となるえるのか？

本セミナーでは、シンクライアント基盤の新たな選択肢として登場したハイブリッドVDI “Azure Virtual Desktop on Azure Local” + NVIDIA GPUのソリューションが上記のような問題をどのように解決するかご紹介します。

　

開催日程　 | 　詳細・お申込ページ

ご都合の良い日程にお申込ください。

【再放送】6月30日（火）14:00～16:00　 | 　お申込はこちら 【再放送】7月10日（木）11:00～13:00　 | 　お申込はこちら 【再放送】7月18日（金）11:00～13:00　 | 　お申込はこちら 【再放送】7月25日（金）11:00～13:00　 | 　お申込はこちら

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　Azure Virtual Desktop をハイブリッドで利用するために必要な知識

【講演内容】 AVD on Azure Localのコンセプトから料金体系、知っておくべき技術的なポイントを解説します。Azureの仕組みをどこまで使うのか、オンプレミスには何が残るのか、GPU対応はどのように行われるのかなど、既存のVDIやワークステーションの置き換えの可能性について検討する材料をご確認ください。 また、最新サーバーOS Windows Server 2025 Hyper-VのGPU対応についても触れる予定です。

【登壇者】

日本マイクロソフト株式会社 パートナー技術統括本部 シニア パートナーソリューションアーキテクト 高添 修 氏

　

14:45～15:05　ついに“GPU分身の術”に対応！Azure Local & Windows Server 2025＋NVIDIA vGPU(GPU-Partitioning)で広がる 不可能を可能にする仮想デスクトップ

【講演内容】 12年の歴史を持つ、“GPU分身の術”と表現されるNVIDIA vGPU。 GPUメモリを分身させて複数台の仮想マシンでGPUコアを最大限共有しながら利用可能です。Windows10、11でCPUに負担が掛かっているグラフィックス処理を仮想GPUに任せてCPU負荷軽減、Web会議や動画などのあらゆるパフォーマンスを改善して、仮想マシンのサーバ集約率も向上。さらにAIや解析、設計開発や映像制作も可能にする”不可能を可能にする仮想デスクトップ“をご紹介します。

【登壇者】

エヌビディア合同会社 エンタープライズ事業本部 vGPUビジネス開発マネージャー 後藤 祐一郎 氏

　

15:05～15:25　Azure Localで実現するハイブリッドクラウドの最適解　

【講演内容】 クラウド移行を進める中で、「すべてをクラウドに移すべきか？」と悩む企業は少なくありません。Azure Localを活用することで、オンプレミスの強みを活かしながらクラウドの柔軟性を享受する方法を解説します。 オンプレミスとクラウドの強みを組み合わせ、ビジネスに適したIT環境を構築する方法や、ハイブリッドクラウドのユースケース、セキュリティやレイテンシーの課題解決策についてもご紹介します。

【登壇者】

アバナード株式会社 クライアントソリューション本部 Azureプラットフォーム統括 リードアーキテクト 吉松 龍輝 氏

　

15:25～15:40　極意を極めたAzure Local & Windows Server HCI

【講演内容】 36年以上のマイクロソフトとのパートナーシップから実現したデル・テクノロジーズのAzure Local。AVD on Azure Localに最適化され、さらに強力なパフォーマンスと柔軟性を提供するAzure Localの管理機能、保守、検証環境、ユースケースについて詳しく解説します。 実績豊富なWindows Server OSを搭載したHCIとともデル・テクノロジーズの特長をご紹介いたします。

【登壇者】

デル・テクノロジーズ株式会社 インフラストラクチャー・ソリューションズ営業統括本部 マイクロソフトソリューション部 ビジネス開発 山野邊 真澄

　

15:40～16:00　質疑応答

　

主催

デル・テクノロジーズ株式会社（プライバシーポリシー）

協賛

日本マイクロソフト株式会社（プライバシーポリシー）

エヌビディア合同会社（プライバシーポリシー）

アバナード株式会社（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

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IoTデータ爆発時代：そのデータを「価値」に変えるMQTT基盤とは？

IoTデバイスの爆発的な普及は、ビジネスに新たな機会をもたらす一方、データ量の指数関数的な増加という課題も突きつけています。 スマート家電からコネクテッドカー、産業用ロボットまで、あらゆるものが繋がる時代。これらのデバイスから絶え間なく送信される膨大なデータを、いかに効率よく、低コストで、そして安定的に伝送・処理するかが、IoT活用の成否を分ける鍵となります。

MQTTはこの課題解決の有力な手段として注目されていますが、システムの成長と持続可能な運用を見据えた場合、拡張性、可用性、安定性、そして最も重要なTCO（総所有コスト）への要求はますます高まっています。真に価値あるMQTT基盤とは何か？その選定が今、重要です。

「とりあえずMQTT」では必ず直面する壁。コストと拡張性の罠とは？

多くの企業がIoTデータ基盤として、AWS IoT Coreのようなマネージドサービスや、MosquittoのようなOSSベースのブローカーを検討・採用しています。しかし、導入のしやすさだけで選んでしまうと、後々大きな課題に直面する可能性があります。

マネージド型MQTTサービス (例：AWS IoT Core) の場合： 初期導入は容易ですが、データ量や処理が増加するにつれて予測困難な従量課金が重くのしかかります。特に、ルールエンジンやメッセージ変換といった高度な機能をクラウド上で多用すると、トラフィック課金や処理コストが想定外に膨らみ、「こんなはずでは…」という事態に陥りがちです。柔軟なカスタマイズや特定要件への対応にも限界があります。

OSSベースの自社運用型MQTTブローカー (例：Mosquitto) の場合： 初期費用は抑えられますが、エンタープライズレベルで求められる機能（高度なルール処理、他システム連携、堅牢なセキュリティ等）は標準では不足しています。これらを自社で開発・実装・保守するには多大な工数と専門知識が必要となり、結果的に隠れた運用コストが増大。構成が複雑化し、スケーラビリティや可用性の確保も大きな負担となります。

「導入の容易さ」と「低コスト」の幻想に惑わされず、長期的な運用、拡張性、そして真のTCOを見据えたMQTT基盤の選定が不可欠です。

EMQXが解決する！AWS IoT Core / Mosquittoとの徹底比較で見える最適解

本セミナーでは、IoTや設備データの本格活用を目指す技術者・システム担当者の皆様へ、PoCから本番運用までを見据えたMQTTブローカー選定の核心と、エンタープライズグレードMQTTプラットフォーム「EMQX」が、AWS IoT CoreやMosquittoといった既存ソリューションの課題をいかに解決し、優れた価値を提供するのかを徹底比較・解説します。

特に、以下のような課題に直面、または将来的に懸念される場合に、EMQXがどのように貢献できるか具体的にご紹介します。 * データ量・接続デバイス数の急増に追従できる圧倒的なスケーラビリティ * 複雑なデータ処理・ルーティングをエッジ/オンプレミスで実現する高性能ルールエンジン * クラウド依存を脱却し、予測可能なコストで運用できる柔軟なデプロイメントモデル * 大規模運用に不可欠な高度な認証・認可、運用監視機能 * 他システムとのシームレスな連携によるデータ活用の最大化

マネージド型とOSS型ブローカーの機能・コスト構造の違いが、将来的な拡張性やTCOに与える影響を明らかにし、EMQXがいかにして「運用負荷の削減」「トータルコストの最適化」「高度なデータ活用」を実現するのか、実例を交えてご説明します。

こんな方におすすめ

• MQTT導入を検討中で、将来的なスケールとコスト最適化を重視する方
• AWS IoT Coreの予測困難なコストやMosquittoの運用負荷・機能不足に課題を感じ、TCO削減と高度な機能を両立したい方
• EMQX Platformの具体的な優位性、AWS IoT Core/Mosquittoとの明確な違いを知りたい方
• 数万～数百万デバイス規模の接続にも耐えうる、真にスケーラブルなMQTT基盤を求めている方
• オンプレミス/エッジでの高度なルールエンジン、リアルタイムデータ処理、柔軟な認証認可に関心がある方
• PoCから大規模本番環境へ、手戻りなくスムーズに移行できるMQTT戦略を描きたい方
• IoTデータの収集・処理・分析・連携までを一気通貫で効率化したい方

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）

11:05～11:40　【MQTTの大規模運用に向けて】EMQXが選ばれる理由　～トータルコストはどう変わる？実運用から見るAWS IoT CoreやMosquittoとの比較～

11:40～11:45　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。

本セミナーは、マジセミ代表 寺田のクローンを目指すAIデジタルヒューマン 「デジタル寺田」が講演します。

主催

ブリッジゴールド株式会社（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。