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、エンドユーザー企業の方を対象としています。該当しない企業の方の申込みは、場合によってはお断りさせていただくこともございます。あらかじめご了承ください。

クラウドAIの限界から見える、データ主権の重要性

生成AIの活用は、文章作成や要約にとどまらず、社内文書検索、FAQ対応、ナレッジ共有など、企業の実務領域へ広がっています。一方で、機密文書や顧客情報、社内ノウハウを外部クラウド上のAIに入力することへの不安は根強く、便利なAIツールを見つけても本格導入に踏み切れない企業は少なくありません。こうした背景から、AIやデータを自社の管理下で扱う「ソブリンAI」の考え方が注目されており、クラウドAIだけに依存しない生成AI基盤の選択肢が求められています。

セキュリティと使い勝手が社内展開の壁になる

生成AIを社内展開しようとすると、情報漏えいリスク、アクセス権限の管理、利用ログの監査、参照する社内文書の正確性といった課題が顕在化します。さらに、AI基盤を用意できたとしても、操作が難しい、検索結果を業務に活かしにくい、現場部門が継続利用できないといった理由で、PoC止まりになってしまうケースもあります。つまり、企業に求められる生成AI活用は、単に安全な環境を用意するだけでなく、現場が日常業務の中で迷わず使える仕組みまで含めて設計する必要があります。

専用RAGで情報を守る、オンプレ生成AI基盤の現実解

本セミナーでは、クラウドAIの限界とソブリンAI時代の選択肢を踏まえ、機密情報を外部に出さずに社内ナレッジを活用できるオンプレ生成AI基盤として、 GBase OnPrem をご紹介します。GBase OnPremの専用RAG環境と使いやすいUIにより、社内文書検索、FAQ対応、ナレッジ共有などを、社内統制下で安全に業務活用する方法を解説します。さらに、こうしたオンプレ生成AI基盤を安定して運用するために必要となる AMD EPYC を活用したAIインフラ、GPUサーバーを支えるデータセンター／ファシリティの考え方まで、各社の知見をもとに実装のポイントを整理します。

こんな方におすすめ

• クラウドAIを利用中、または導入検討中だが、機密情報や社内文書の扱いに不安がある方
• 生成AIを社内導入したものの、業務活用や現場定着に課題を感じている方
• オンプレ環境で、専用RAGや使いやすいUIを活用した社内ナレッジ活用を検討している方

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）

15:05～15:20　【エンドユーザー向け】ソブリンAI時代の生成AI活用に新たな選択肢 〜オンプレ専用RAG環境で機密情報を守り、使いやすいUIで生成AIを本格活用〜　SB C&S株式会社

15:20～15:40　AI基盤におけるAMD EPYCのメリット　日本AMD株式会社

15:40～15:50　AI時代のGPUサーバーを支えるデータセンター基盤　キヤノンITソリューションズ株式会社

15:50～16:00　質疑応答

主催・共催

SB C&S株式会社（プライバシーポリシー）

キヤノンITソリューションズ株式会社（プライバシーポリシー）

日本AMD株式会社（プライバシーポリシー）

協力

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。

長年使い続けた基幹システムの老朽化が進んでいる

製造業において、生産管理システムは長年にわたり現場を支えてきました。受注、MRP、在庫、原価、出荷といった基幹業務は、その時々の最適な判断のもとで機能追加や改修を重ね、進化してきたものです。

しかし現在は、需給変動の激化や多品種少量生産への対応、DX推進の加速など、より高い柔軟性とスピードが求められています。既存システムの構造そのものが、変革の足かせとなっているケースも少なくありません。

属人化・ブラックボックス化により、改修スピードが低下している

しかしながら、いざ基幹システムの刷新を検討すると、想像以上にシステムの全体像が見えていない現実に直面するケースも少なくありません。

COBOLで構築された基幹、後年追加された.NETやJavaの周辺システム、さらにSAP（ABAP）の領域や多数のアドオン開発――異なる世代・技術が混在し、全体像を把握できない状態に陥っていないでしょうか

例えば、 ・生産管理と物流システムが分断され、在庫データの突合が常態化している ・受注変更のたびに、生産・購買・出荷へ手作業で調整している ・影響範囲を説明できる担当者が限られている といったこともあるのではないでしょうか。

このような状況では、スピーディな経営判断や業務変革にシステムが追随できません。

IBM Bobによる既存資産の可視化からAIエージェント・ERPフレームワークで進める段階的刷新

本セミナーは、西日本エリアの製造業の皆様を対象に、AI時代に求められる企業システムの在り方と、基幹刷新の現実的な進め方をご紹介します。

日本IBMより、IBM Bobの最新動向と活用ポイントを解説。複雑化した既存システムをどのように可視化し、次の一手へつなげるのかを具体的に示します。

さらに、AIエージェント活用の可能性と、IBM ERPフレームワークおよびIBM PowerVSを活用した段階的モダナイゼーションの考え方をご紹介します。

全面刷新か現状維持かの二択ではなく、リスクを抑えながら進める“次の一手”を具体的に考えるセミナーです。

こんな方におすすめ

・老朽化した基幹システムの刷新を検討している西日本の製造業・情報システム部門の方 ・属人化・ブラックボックス化したシステムに課題を感じている方 ・ERP導入や再構築を段階的に進めたいと考えている方 ・生産管理・物流領域のDX推進を担っている経営層・企画部門の方

プログラム

14:00 - 14:05　オープニング（マジセミ／田中電機工業株式会社）

14:05 - 14:30　AI時代の企業システムを支える IBM Bob の最新動向

　　　　　　　 日本IBM テクノロジー事業本部 ソフトウェア・エンジニアリング事業部

　　　　　　　 データプラットフォーム パートナーテクニカルセールス　田中 瑞城

14:30 - 14:55　お客様と考える IBM Bob 活用のはじめ方

　　　　　　　 株式会社イグアス　クラウド＆AI営業開発部　今尾 友樹

14:55 - 15:20　AIエージェント活用が変える業務のこれから

　　　　　　　 日本IBM テクノロジー事業本部 ソフトウェア・エンジニアリング事業部

　　　　　　　 データプラットフォーム パートナーテクニカルセールス 長田 栞

15:20 - 15:45　基幹システムの次の一手　〜 IBM ERP フレームワークと PowerVS 〜

　　　　　　　 日本IBM テクノロジー事業本部 Power & Cloud事業部

　　　　　　　 IBM i カスタマーサクセスアドバイザー 久野 朗

15:45 - 16:00　質疑応答

主催・共催

田中電機工業株式会社（プライバシーポリシー）

協力

日本アイ・ビー・エム株式会社（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の導入が加速、現場定着の壁が顕在化

生成AIの活用が広がる中で、PoCや一部部署での成功事例は出てきたものの、社内全体に横展開できず「結局いつものやり方に戻ってしまう」という状況に悩む企業が増えています。現場の業務に合わせて導入しても、成果が再現されず、成功パターンが社内に蓄積されないまま、取り組みが点在してしまうケースは少なくありません。 その背景には、ナレッジが残る形になっていないという問題があります。生成AIの活用には、単にツールを用意するだけではなく、プロンプトや手順、判断基準、NG事項、データの扱い方など、運用に必要な知見を継続的に整備し、更新していくことが欠かせません。成功事例が増えない原因を「現場が使わないから」で片付けず、社内にナレッジが定着する仕組みとして見直す必要があります。

ルール未整備で活用が全社に広がらない

しかし実際には、ガイドラインやルールが未整備のまま取り組みが進み、部門ごとに生成AIの運用がバラバラになりがちです。結果として、情報管理やセキュリティ面の不安から利用範囲が広がらず、全社展開の議論が止まってしまうことがあります。 また、ナレッジが個人やチームの中に閉じたままだと、異動・退職やプロジェクト終了とともに知見が失われ、同じ検討や失敗が繰り返されます。さらに、要件が曖昧なまま導入を進めると「誰が・どの業務で・何のために使うのか」が定まらず、評価や改善もできません。生成AI活用を継続的な成果につなげるには、要件整理と運用設計をセットで行い、使われるナレッジとして残す仕組みを作ることが課題です。

ガイドライン策定から定着まで伴走支援

本セミナーでは、生成AI活用を全社に広げ、成功事例を継続的に増やしていくために、要件整理と運用設計の観点から「使われるナレッジ」を作る進め方を解説します。 具体的には、導入時のガイドライン策定のポイント（利用目的の整理、データの扱い方、運用ルールの決め方など）を押さえたうえで、現場での利用が継続し、ナレッジが更新され続ける状態に落とし込む考え方を紹介します。あわせて、作って終わりにならないよう、定着まで伴走しながら改善サイクルを回していく進め方を弊社のエンジニアが実際の経験を基にお伝えいたします。 生成AIの取り組みを点から面へ広げたい方、社内にナレッジが残らず横展開できない状況を変えたい方は、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　生成AIは、なぜ「使いこなせない」のか？～ナレッジを育て、現場に根付かせる運用設計～

10:45～11:00　質疑応答

主催・共催

テクノプロ・ホールディングス株式会社（プライバシーポリシー）

株式会社テクノプロ　コンサルティング・パートナーズ社（プライバシーポリシー）

協力

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。

本セミナーの講演部分は、事前に収録した録画を配信します。

質疑応答タイムはライブ配信にて、皆様からのご質問をお待ちしております。

ブラックボックス化したIBM iで、生成AI活用への期待が高まっている

長年にわたり基幹業務を支えてきたIBM i。高い信頼性と安定性を誇る一方で、担当者の高齢化やドキュメント不足、度重なる改修の積み重ねにより、システムの全体像が見えにくくなっている企業も少なくありません。

そうした中、生成AIの進化により、「ブラックボックス化したIBM iを可視化できるのではないか」「改修や保守を効率化できるのではないか」といった期待が急速に高まっています。

コード解析、仕様書生成、影響範囲分析、テスト設計など、AIの活用余地は確実に広がっています。実際、GxPグループでもIBM watsonx Orchestrateを自社人事部門に導入し、PoC設計から運用開始まで約2か月、申請業務の作業時間を約83%削減した実績があります。

生成AIに飛びつく前に ― 成功を分けるのは「現状把握」と「目的設計」

しかしながら、現実には「何から手を付けるべきか分からない」という声が多いのも事実です。

資産の全体像が把握できていない、プログラム間の依存関係が不明確、業務ロジックが属人化している――こうした状況のままでは、生成AIという強力な武器も十分に活かすことはできません。話題性や期待感だけでツールに飛びついても、思うような成果が出ず、かえって混乱を招いてしまう可能性すらあります。

例えば、 ・どのソースが現役でどれが休眠資産なのか分からないままAIに解析させてしまう、 ・改修の影響範囲が整理されておらず、AIの出力結果を正しく評価できない、 ・複数のAIツールを試すものの、目的が曖昧なまま使っているため現場に定着しない―― といったこともあるのではないでしょうか。

いま求められているのは、AI適用以前にシステムの実態を正確に把握し、そのうえで目的を明確化し、用途ごとにAIツールを使い分けながら段階的に活用を広げていくための“実践的な道筋”です。　

資産の実態把握から改修・運用定着まで見据えた、AI活用の進め方を解説

本セミナーでは、AI導入そのものを目的とするのではなく、技術継承、改修高度化、設計情報整備、運用効率化といった現実課題をどう解決するかという観点から、生成AI活用の具体策を解説します。

具体的には、ブラックボックス化したIBM i環境を「理解」「計画・生成」「実行・定着」の3段階で整理し、それぞれに適したツールをどう役割分担・協調させるかを明らかにします。

IBM i資産の構造・依存関係・影響範囲を可視化する X-Analysis、要件整理、設計補助、改修計画立案、仕様書生成、コード修正までを支援する IBM Bob、そして申請・承認・問い合わせ対応・情報共有といった業務を仕組み化する watsonx Orchestrate――。

これら役割の異なる3つの基盤について、それぞれの強みと担うフェーズの違いを整理しながら、単体活用ではなく連携させる意味まで踏み込みます。

GxPは、X-Analysisの日本総販売代理店としてIBM i資産理解を長年支援してきた知見と、watsonx Orchestrateの自社導入・定着経験を土台に、今後はIBM Bobも含めた3製品融合ソリューションとして展開していきます。本セミナーでは、その考え方と、現実的な第一歩をわかりやすくご紹介します。

こんな方におすすめ

・IBM iのブラックボックス化や技術継承に課題を感じている方 ・改修案件が増える中で、影響分析や判断の負担を軽減したい方 ・生成AIをPoCで終わらせず、実務に定着させたい方 ・AI活用を改修・継承・運用改善といった現場成果につなげたい方 ・自社では何から着手すべきか、具体的な第一歩を描きたい情報システム部門の方

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　ブラックボックス化したIBM i、AIで機能追加、コード修正できるか？

13:45～14:00　質疑応答

質疑応答タイムはライブ配信にて行います。

主催

株式会社GxP（プライバシーポリシー）

協力

日本アイ・ビー・エム株式会社（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。

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活用は、試行から業務定着のフェーズへ

生成AIの活用は、多くの企業で「まず試してみる」段階から、実際の業務にどう定着させるかを問われるフェーズに入っています。 文章作成や要約、アイデア出しなど、個人レベルではすでに活用が広がっており、一定の効果を感じている企業も少なくありません。

しかしその一方で、こうした取り組みが一部の利用者にとどまり、組織的な活用や業務プロセスへの組み込みにまで進んでいないケースも多く見られます。

なぜ生成AI活用は進まないのか――業務定着を阻む壁とは

それでは、生成AI活用が“試して終わる”状態にとどまり、業務定着まで進まないのはなぜでしょうか。

多くの企業では、活用テーマの選定、推進体制の整備、ルールづくり、現場への定着支援といった要素が十分に整理されないまま導入が進み、結果として活用が広がらないまま止まってしまうことがあります。

例えば、 「一部の社員しか使いこなせず、全社に広がらない」 「セキュリティやガバナンスの整理が追いつかず、展開判断ができない」 「PoCは実施したものの、本番業務への組み込み方が見えない」 「現場に任せきりとなり、活用が定着しない」 といった課題に直面している企業も多いのではないでしょうか。

生成AIを成果につながる取り組みにするためには、こうした壁を一つひとつ整理し、活用方針の策定から現場定着までを見据えて進めることが重要です。

NTT東日本のミンクスプラス生成AI×伴走支援で、業務定着までの進め方を解説

本セミナーでは、生成AI活用を“試して終わる”状態から脱却し、実務に定着させたい企業様に向けて、NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」と伴走支援をもとに、実務定着までの進め方を解説します。

NTT東日本は、「実務で“すぐに使える”生成AI活用」をコンセプトに、ユースケース整理、活用方針策定、ハンズオン支援、ガイドライン整備など、導入前後の検討から定着支援まで一貫してサポートしています。社内データを活用できるテンプレートや、ノーコードで構築可能な生成AIチャットボット環境を通じて、検索・要約・文書作成など日常業務への活用を支援してきました。

さらに、新しくリリースされた複数AIが連携するマルチAIエージェント機能により、社内データの検索・整理から文書化までを役割分担で実行できます。これにより、複雑な資料作成や検討業務など、従来のAIやシングルコンシェルジュでは難しかった業務での活用の可能性についてもご紹介します。

生成AI活用が進まない壁をどう乗り越え、業務定着と成果創出につなげるのか。その具体的な考え方と進め方をご紹介します。

こんな方におすすめ

・生成AIを導入したものの、活用が広がらず課題を感じている方 ・“試して終わる”状態から、業務定着へ進めたい方 ・生成AI活用の推進役として、全社展開やルール整備を担っている方 ・成果につながる生成AI活用の進め方を具体的に知りたい方

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活用が進まない壁をどう越える？ 試して終わるから業務定着へ

13:45～14:00　質疑応答

主催

NTT東日本株式会社（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。

本セミナーの講演部分は、事前に収録した録画を配信します。

質疑応答タイムはライブ配信にて、皆様からのご質問をお待ちしております。

企業内に眠る“資産”という名の情報

研究開発資料、インシデント履歴など、企業内には長年にわたり蓄積された価値ある情報が数多く存在します。 それらは過去の成功と失敗の記録であり、技術力の証であり、本来は次のイノベーションを生み出すための重要な知的資産です。

しかしながら、機密性の高さや厳格な運用ルール、デジタル化の遅れにより、重要な情報ほど紙のまま眠り、活用されないまま埋もれているのが実情です。

紙文書に埋もれた重要情報、利便性とセキュリティをどう両立するか

それでは、膨大な紙文書を、価値ある知見として活用するにはどうすればよいのでしょうか。

近年のAI技術の進化により、高精度なOCRや高度な検索、さらには生成AIによる要約・分析までが現実的な選択肢となりました。紙に閉じ込められていた情報を、活用可能な形へと転換することも十分に可能な時代になっています。

しかし、紙文書を一枚一枚スキャンしてデータ化しただけでは、文字認識の精度やレイアウトの崩れ、専門用語の誤認識といった課題は解消されません。単なる電子化では、「使える知見」にはならないのです。

さらに、特許情報や技術報告書、インシデント履歴といった機密性の高い情報は、安易にクラウドへ持ち出すことができません。 利便性とセキュリティをどう両立させるか――そこが最大の課題となっています。

紙で眠る機密情報を、使える知見に変える方法を解説

本セミナーでは、社外に出せない重要文書を安全に活用するための具体的な手法を解説します。

AI-OCRによる高精度なデジタル化、独自検索技術による高速・高精度な情報抽出に加え、クラウドに依存せず、企業内の閉域環境で利用可能な生成AI × RAG の構成により、機密情報を外部に出すことなく活用する方法をご紹介します。

紙文書の単なる電子化にとどまらず、「使える知見」に変えるためのアーキテクチャと導入ステップを、わかりやすく解説します。

こんな方におすすめ

・紙の情報資産活用に対してどこから手をつけて良いかお悩みの方 ・紙文書や過去資料の検索・活用に課題を感じている方 ・機密情報を社外に出さずに生成AIを活用したい方 ・技術情報・インシデント履歴のナレッジ化を検討している方 ・情報活用の高度化・業務効率化を推進する立場の方

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　【研究開発資料、インシデント履歴など】紙で眠る機密情報を、使える知見に変える

14:45～15:00　質疑応答

※質疑応答タイムはライブ配信にて行います。

主催

ナカシャクリエイテブ株式会社（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。

属人管理の限界が重大事故を招く

熱中症対策の義務化が進む中でも、現場では依然として経験や勘に頼った“属人的な管理”が多く残っています。

「今日は大丈夫そう」「まだ問題ない」といった判断が遅れ、結果として対応が後手に回るケースも少なくありません。

こうした運用では、環境の微細な変化やリスクの兆候を見逃しやすく、重大事故や法令違反につながる可能性もあります。

今求められているのは、誰でも同じ判断ができる“仕組みとしての安全管理”です。

バラバラな環境データ管理が判断遅れの原因に

現場では、温度・湿度・WBGT・風速など複数の環境データを個別のセンサーや機器で管理しているケースが一般的です。

しかし、それぞれを別々に確認する運用では、全体状況の把握に時間がかかり、迅速な判断が難しくなります。

さらに、情報の見落としや確認漏れが発生しやすく、「気づいたときには危険な状態だった」という事態を招きかねません。

分断されたデータ管理こそが、見逃しリスクを生む大きな要因となっています。

気象＋熱中症＋雷を同時に管理する新常識とは

本セミナーでは、気象計測及び熱中症や落雷といった現場の重大リスクを“まとめて管理”する新しいアプローチについて解説します。

従来は個別に管理されていた環境データを、複数センサーを通じて一元化し、クラウド上でリアルタイムに可視化します。

危険な兆候を検知した際には即座に通知し、判断の遅れや見逃しを防ぎます。

さらに、2024年4月にリリースされた雷検知・予報機能についても取り上げ、 属人的な判断に依存しない“仕組み化された安全管理”を実現する具体策を解説します。

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　【建設業、製造業、文教向け】その対策では手遅れになる―熱中症・落雷事故の“見逃しリスク”～複数センサーを一元管理、リアルタイム通知で“手遅れ”を防ぐ環境リスク対策とは～

14:45～15:00　質疑応答

主催

NXTech株式会社（プライバシーポリシー）

協力

東京アプリケーションシステム株式会社（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。

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。

過去図面はあるのに、見積に活用できていない製造業の実態

製造業では、これまでに製作してきた図面や技術情報が数多く蓄積されています。しかし実際の見積業務では、「過去に似た図面はあるが、どの案件でいくらで見積したのか分からない」という状況が少なくありません。

図面や関連資料を探すために、複数のフォルダや過去案件、担当者への確認などを行う必要があり、見積作成の初動に時間がかかってしまうケースも多く見られます。その結果、せっかく蓄積された設計資産や図面データが、見積業務に十分活用されていないという課題が発生しています。

見積回答の遅れが、商談機会の損失につながることも

見積作成に時間がかかると、営業部門は顧客に対して迅速な提案ができなくなります。特に短納期案件や競合比較が行われる案件では、見積回答のスピードが受注可否を左右することも少なくありません。

また、設計・技術検討の初動が遅れることで、案件対応スピードや納期にも影響を及ぼす可能性があります。こうした状況が続くと、知らないうちに商談機会を逃してしまうなど、企業の競争力にも影響を与える可能性があります。

AI類似図面検索で、設計・見積スピードを改善

本セミナーでは、AI画像認識技術を活用した類似図面検索の仕組みと、製造業における具体的な活用方法について解説します。図面資産を有効活用し、設計・見積業務の効率化を実現するためのヒントをご紹介します。

その解決策の一つとして注目されているのが、AIを活用した類似図面検索です。

AIが図面データを解析し、形状や特徴が似ている図面を自動的に検索できるため、過去に製作した類似案件を短時間で見つけることが可能になります。これにより、過去図面や関連情報を参照しながら見積を作成でき、設計・見積業務のスピード向上につながります。

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　似た図面はあるが、いくらで見積したか分からない…〜製造業の見積回答が遅れる理由とAI類似図面検索による解決策〜

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社高志インテック（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の利用拡大に伴う、現場と管理部門との「埋まらないギャップ」

生成AIの業務利用は広がり、ChatGPTやGemini、Claudeなど用途や品質に応じて複数のAIを使い分けたいニーズも当たり前になってきました。 一方で、社内の機密データと連携して“業務の中核”に組み込もうとするほど、運用や統制の設計が重要になり、現場の期待と管理の現実に大きなギャップが生まれています。

過度な制限が招く「シャドーAI」と機密情報漏えいの深刻なリスク

社内データを入力して活用できる生成AIのニーズは高まっているものの、安全性への懸念から導入検討にすら踏み切れない、あるいは利用が厳しく制限されたまま停滞しているケースも少なくありません。その結果、現場の業務ニーズとのギャップが埋まらず、必要に迫られた担当者が個人契約や無断利用に流れ、会社の管理外で使われるAI━━いわゆる「シャドーAI」が増加しやすくなります。

「原則禁止」からの脱却、複数AI一括統制と安全なデータ活用の両立

本セミナーでは、ChatGPT・Gemini・Claude・Grokなど主要な生成AIを1つのサービスで一括統制可能な、秘密を守れるAI 「Acompany セキュアチャット」 をご紹介します。

本サービスは、 独自の秘密計算基技術（Confidential Computing） を基盤に構築しており、 機密データを保護した状態で生成AIを活用 できます。 AIによる自動マスキング で機密情報を無害化して外部AIに送るルートと、秘密計算環境内で動作するAIモデルにより機密データを一切外部に出さないルートの2つを用途に応じて使い分けることが可能です。管理者やベンダーすらデータに触れられない構成により、 再学習や情報流出のリスクを構造的に抑止 します。

Acompany セキュアチャット では、これまで制限されていた社内データの安全な生成AI活用を可能にします。 金融・製造・医療 などセキュリティ要件が厳しい領域でも、機密情報を守りながらAI活用を前に進めるための具体的なアプローチと、データ活用の最前線の情報をお届けします。

こんな方におすすめ

• 大企業 で、全社的な生成AIの導入推進、およびセキュリティ・ガバナンス構築を担う方

• AI・DX推進部門 / 情報システム部門 / イノベーションを推進する部門の責任者・マネジメント層の方

• 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・医療など、より厳格なセキュリティ要件のもとで機密情報を取り扱う業界の方

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　企業で急増する「シャドーAI」をどう管理するか 〜複数AIを安全に一括統制する新手法　秘密を守れるAI「Acompany セキュアチャット」～

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。