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生成AI、個人活用から組織活用への壁

ChatGPTなどの生成AIを、文章作成や翻訳、要約に利用することは、すでに身近になっています。一方で、個人の業務を効率化することはできても、チームで共有する営業データや日々の業務フローにAIを組み込み、組織全体の成果につなげるところまでは進められていない企業も少なくありません。個人利用、業務における個人利用という段階から一歩進み、AIを業務データに接続してチームで活用することが、次のテーマとなっています。

AIを使っていても、営業データの活用は個人任せのまま

営業担当者が個人で生成AIを活用していても、営業実績や引き合い、案件の進捗といったデータはExcelなどで別々に管理され、集計や状況確認は特定の担当者に任されているケースがあります。この状態では、AIの便利な機能を知っていても、チーム全体が同じデータをもとに動く仕組みにはならず、最新状況の把握や、優先してフォローすべき案件の判断にも時間がかかります。AIの機能を導入するだけでなく、日々の業務フローの中で誰がどのデータを入力し、どのように集計・共有し、次の行動につなげるかまで設計することが必要です。

AIを業務フローに組み込み、チームで活用する方法を営業事例で解説

本セミナーでは、業務データやタスク、進捗を一元管理する AIワークプラットフォーム　monday.com の機能をご紹介します。生成AIを業務データに接続する考え方や基本機能をデモでご覧いただいたうえで、AI機能を用いた売上進捗管理アプリや分析業務報告アプリの作成など、営業部門での具体的な改善事例を解説します。さらに、営業部門の事例だけでなく、プロジェクト管理、作業届管理、報告書作成業務など、AIを個人利用からチーム活用へ広げる7つのユースケースを通じて、幅広い業務に応用するためのヒントをお伝えします。

こんな方におすすめ

• 生成AIを個人利用にとどめず、部門共通の業務フローへ広げたい業務企画・DX推進担当者の方
• プロジェクトの進捗・課題・タスクを一元管理し、AIを活用した状況把握や報告を進めたいIT部門のPMO管理者の方
• Excelや複数ツールに分散した業務データを集約し、チームで最新情報を共有したい部門マネージャーの方
• 営業、バックオフィス、プロジェクト管理などの事例を参考に、自部門でのAI活用を具体化したい部門責任者の方

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　【事例で解説】生成AIで営業データの組織活用はどう変わるのか？～AI活用を個人から組織へ広げ、集計・分析から次の営業アクションにつなげる方法～

15:45～16:00　質疑応答

主催

サイバーコム株式会社（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。

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購買部門で進むAI活用の検討

AIの活用がさまざまな業務で進む中、購買部門においても、取引先選定や価格分析、支出データの分類、サプライヤ評価などへの活用が期待されています。

人手不足への対応や生産性向上が求められる中、「購買業務にもAIを活用できないか」と検討を始める企業も多いのではないでしょうか。

AI活用に求められる厳しい条件

一方で、AIは導入すればすぐに成果が得られるものではありません。取引先選定や価格分析などに活用するためには、分析に適したデータが整理・蓄積されていることや、一定の取引件数があることが前提となります。

実際にAIの導入を検討したものの、データが十分に整っていない、取引件数が少ない、導入・運用コストに見合う効果が見込めないといった理由から、十分な成果につながらないケースもあるのではないでしょうか。

AIは大量のデータから傾向を見つけることを得意とする一方、企業独自の購買ルールや明確な条件に基づく判断では、あらかじめ設定したロジックの方が適している場合があります。

データとロジックで実現する購買DX

本セミナーでは、DAIKO XTECHの購買・調達ソリューションを通じて、購買データと明確な条件を活用した業務改善をご紹介します。

過去の取引実績やサプライヤ評価に基づく取引先候補の提示、共通項目による複数見積の比較、支出データの分類・分析など、データとロジックに基づいて購買業務を支援する仕組みを解説します。

また、AIで表記揺れを事後的に補正するのではなく、購入時点で品目やカテゴリを統一し、分析に活用できるデータを蓄積する考え方もご紹介します。

AIを活用すべき業務と、データ整備やルール化によって解決すべき業務をどのように見極めるのか、具体的な活用例を交えて解説します。

こんな方におすすめ

・購買領域でAI活用を検討している方 ・AI導入に必要なデータや費用対効果を整理したい方 ・取引先選定や価格比較、支出分析の精度を高めたい方 ・データと明確なルールに基づく購買業務を実現したい方

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 【取引先選定やデータ集計に、AIは本当に必要か？】購買業務で知っておきたいAI活用の落とし穴

14:45～15:00　質疑応答

主催

DAIKO XTECH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。

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日々バラバラに届く、従業員からの問い合わせ対応

「年末調整はどう書くのか」「住所変更をしたい」「有給はあと何日残っているか」、従業員からのこうした問い合わせが、日々メールや電話、チャット等でバラバラに人事・総務部門へと届いてはいないでしょうか。 　 一件ずつは短時間でも、積み重なれば大きな負担です。さらに「この件はあの人に聞けば早い」と特定の担当者に問い合わせが集中し、その人が不在だと途端に対応が滞る、そのような属人化も起こりがちです。

部門をまたぐ入退社手続きが、対応漏れ・遅延を招く

入社・異動・退職に伴う手続きも、人事システムに氏名・所属・役職といった基本情報を登録するだけでは終わりません。 アカウント発行、PCや入館証・座席などの備品手配、システムごとの権限変更といった後続業務が控えています。 　 これらは人事・情報システム・総務など複数部門に跨るため、誰が・何を・いつまでに対応すべきかが見えづらくなりがちです。 結果として、部門間の連絡はメールや電話、対応状況の管理はExcelの管理表に頼らざるを得ず、依頼漏れや対応の遅延、たとえば退職者のアカウントや権限が削除されずに残ってしまうといったリスクが生じます。 　 従業員数が多い企業ほど、こうした問い合わせや手続きの件数、部門を跨ぐ調整の手間は増えていきます。

その負担、「個人の頑張り」ではなく「仕組み」で減らせます

本セミナーでは、こうした問い合わせ対応と手続きの負担を、ServiceNowを活用して「仕組み」で軽減する考え方をご紹介します。 　 従業員が自分で答えにたどり着けるようにして問い合わせそのものを減らすアプローチと、入退社などの手続きを部門横断でつなぎ「誰が・何を・いつまでに」を見える化するアプローチ。 これらを、日本企業向けに開発された独自テンプレートを活用した導入の進め方や、実際の導入事例を交えてお話しします。 　 ServiceNowの導入を支援するパートナーとして、「何から始めればよいか分からない」という段階から伴走します。

このような方におすすめ

・人事・総務部門で、係長クラス以上の現場管理者の方 ・従業員からの問い合わせ対応に追われ、本来の業務に手が回らないとお感じの方 ・入社・異動・退職に伴うアカウント発行・備品手配・権限変更の対応が、部門を跨いで進まず苦労している方 ・対応状況の管理をメールや電話、Excelの管理表に頼っており、依頼漏れや対応遅延に不安を感じている方

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　従業員からの問い合わせ対応に、人事・総務の時間が消えていませんか？ 〜問い合わせも入退社の手続きも、ServiceNowで自己解決・自動化〜

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社ロココ（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。

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紙文書やPDFのデータ化に工数がかかり、業務改善が進まない

　生成AIの活用が広がる一方で、多くの企業では、紙文書やPDF、手書き帳票が依然として業務に残っています。 　これらの文書に記載された情報を業務で利用するには、必要な内容をデータとして取り出さなければなりません。しかし、現場では、 　・紙やPDFの内容を手入力・転記する作業に時間がかかる 　・帳票の種類が多く、入力業務の負担や人的ミスが発生しやすい 　・紙文書や画像PDFのため、必要な情報を探すだけでも時間がかかる 　といった課題が発生しています。 　将来的なAI活用を見据えていても、その前提となる文書のデータ化に多くの工数を要し、日々の入力・確認作業から抜け出せない企業も少なくありません。 　今、まず求められているのは、紙文書やPDFのデータ化にかかる負担を減らし、業務で利用できるデータを効率的に整備することです。

帳票の種類やレイアウトが異なり、業務で使えるデータを抽出できない

　紙文書やPDFをAIで読み込めば、そのまま業務で使えるデータになるとは限りません。 　特に、帳票ごとにレイアウトや記載形式が異なる場合や、手書き文字、表、複数の入力項目が含まれる場合には、必要な情報を期待どおりに抽出できず、読み取り結果の確認や修正に手間がかかることがあります。 　その結果、 　・データ化しても、入力業務にそのまま利用できない 　・読み取り結果の確認や修正が必要となり、十分な工数削減につながらない 　・必要な情報を検索できず、引き続き人が文書を探さなければならない 　といった状況に陥ってしまいます。 　重要なのは、紙文書を単に電子化することではありません。複雑な帳票から必要な情報を取り出し、入力・検索・情報活用に使える品質のデータへ整えることが求められています。

AI-OCRによるデータ入力の効率化から、AI検索・ナレッジ活用へ

　本セミナーでは、紙文書やPDFのデータ化にかかる工数を減らし、複雑な帳票を業務で使えるデータへ変えていくための考え方をご紹介します。 　そのうえで、 　・AI-OCRによる紙文書・PDF・手書き帳票のデータ化 　・帳票の種類やレイアウトが異なる文書を扱う際のポイント 　・データ入力の効率化と、確認・修正作業の負担を減らす考え方 　・データ化した文書をAI検索・RAGで活用するためのアプローチ 　・AI-OCRから文書検索・ナレッジ活用までを一貫して進める方法 　・無料トライアルを活用したスモールスタートの進め方 　などを交えながら、AI-OCRによるデータ化を起点に、文書を検索・活用できる情報資産へ変えていく方法を解説します。 　データ入力を効率化するだけで終わらせず、その先のAI検索・ナレッジ活用まで含めて業務改善へつなげることが、本セミナーのテーマです。

こんな立場の方／こんな課題を感じている方におすすめ

・紙文書やPDF、手書き帳票のデータ化を進めたい方 ・手入力や転記作業にかかる工数を削減したい方 ・帳票の種類が多く、入力負担や人的ミスに課題を感じている方 ・AI-OCRの導入やリプレースを検討している方 ・将来的に、データ化した文書をAI検索やナレッジ活用へつなげたい情報システム・DX推進担当者

本セミナーで持ち帰れること

　AI活用を進めるためには、その前提として、紙文書やPDFを業務で利用できるデータへ変える必要があります。 　本セミナーでは、AI-OCRを活用してデータ入力の工数や人的ミスを抑えながら、複雑な帳票を業務で使えるデータへ整えるための考え方を理解できます。 　さらに、データ化した文書を保管するだけで終わらせず、AI検索やRAGによる情報検索・ナレッジ活用へ発展させるためのアプローチも学べます。 　紙文書やPDFのデータ化から、その先のデータ活用までを一貫して進めたい方は、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　複雑な帳票・紙文書、AIで読み込むだけで業務に使えるデータになりますか？

　　　　　　　　～AI-OCRで文書を正確にデータ化し、AI検索・ナレッジ活用へつなげる方法～

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）

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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企業のコアデータを活用できてこそ、生成AIは真価を発揮する

企業における生成AIの活用は、議事録要約や文章・資料作成、社内文書検索などで一定の効果を上げ始めています。しかし、これらは生成AIの可能性の一部に過ぎません。本当に価値を生み出すのは、企業のコアデータを活用し、業務プロセスや意思決定を支援することです。しかし、機密性の高い企業データは外部の生成AIサービスへそのまま投入することが難しく、多くの企業ではAI活用が限定的なPoCや個人業務の効率化にとどまっています。本セミナーでは、その課題を解決する新たなアプローチをご紹介します。

機密データの壁が、生成AIの業務活用を阻んでいる

生成AIを業務の中核に組み込むには、AIにどの情報を参照させ、誰がどこまで利用できるのかを適切に制御する必要があります。しかし、企業のコアデータは部門ごとに分散し、アクセス権限や機密区分もさまざまです。そのため、AIを導入するだけでは、安全かつ実用的な業務活用は実現できません。企業データを適切に管理し、権限に応じてAIへ連携できる基盤が、生成AI活用の鍵となります。

Liferay × Articul8が実現する、企業データを活かす生成AI基盤

本セミナーでは、LiferayとArticul8を組み合わせることで、企業のコアデータを安全に生成AIへ活用するアプローチをご紹介します。Liferayが企業内に分散した情報や業務を統合し、Articul8が権限に応じて必要な情報を安全に活用することで、生成AIを日々の業務へ自然に組み込むことが可能になります。PoCから本番運用へ進めたい情報システム部門やDX推進部門、企業データを活用した業務変革を目指す皆様に向けて、実践的な導入のポイントや活用事例をご紹介します。

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　【中堅・大企業向け】生成AI活用を阻む機密データの壁　～Liferay×Articul8で実現する、機密情報を安全に扱うポータル起点のAI活用基盤～

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社オキシゲンデザイン（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。

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関係者間で起こりやすい認識の違い

DX推進や業務改善に取り組む企業が増える一方で、業務担当者、情報システム部門、ベンダーなど関係者ごとに業務の捉え方や目指す成果が異なり、改善活動が思うように進まないケースも少なくありません。 それぞれが異なるイメージを持ったまま議論を進めてしまうことで、改善したい業務や期待する成果に「揺らぎ」が発生し、結果として手戻りや追加コストにつながることもあります。 業務改善を円滑に進めるためには、まず現状業務を客観的に把握し、関係者が同じ視点で議論できる状態をつくることが重要です。

業務改善の第一歩は現状把握から

業務の全体像が十分に把握できていない状態では、「どこに課題があるのか」「どこから改善に着手すべきなのか」を客観的に判断することは容易ではありません。 関係者はそれぞれの経験をもとに議論が噛み合わないまま進行し所謂空中戦になってしまいがちです。その結果、ニーズが組織的に合意できぬまま、FIT＆GAPが生じるわけです。 また、多くの企業では要件定義に多くの時間やコストを投じているものの、改善対象や期待効果が十分に整理されていないことで、想定した成果につながらないケースも見受けられます。 ゆえにまず現状業務を可視化し、課題や改善ポイントを明確にすることが重要なのです。

業務可視化から改善・AI活用へつなげる実践アプローチ

本セミナーでは、業務の可視化から改善施策の検討、AI活用までを効率的に進めるアプローチをご紹介します。 「BPM+※」を活用し作成したBPMN図をもとに、改善対象の整理や効果シミュレーションを行い、AI活用による業務改善へとつなげる流れを、バックオフィスでよくある転記作業などを対象にデモンストレーションを行います。

※BPM+とは・・特許取得の「プロセス&データ自動生成・構造管理」ができるツールです。従来のExcel等による作成と比べ、ヒアリング時間を約40％、BPMN図作成時間を約60％削減できるため、業務改善の初期検討を短期間で進めることが可能です。

こんな方におすすめ

ー 業務全体の効率化や生産性向上を目指している、経営層・マネジメント層 ー 業務フローの可視化や引き継ぎに苦労しているDX、情報システム部門の管理職の方 ー 要件定義や開発なしに、クイックに改善できるソリューションを探している方

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　業務改善は何から始めるべきか？～現状可視化から、AIを活用したクイックな業務改善までを、実践デモで解説～

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社ドゥエピオン（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。

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郵便料金値上げで問われる郵送業務の見直し

改正郵便法の成立を受け、郵便料金値上げの検討が進む中、請求書、重要なお知らせ、キャンペーン案内、会員向け通知など、これまで郵送を前提としてきた顧客通知業務は、コスト面・運用面の両面から見直しを検討する機運が高まっています。

DM・請求・重要通知など郵送業務に残るコストと工数の課題

郵送による通知は、幅広い顧客に届けやすく、信頼性を得られやすいといったメリットがある一方で、印刷・封入・発送にコストと工数がかかり、料金値上げによってその負担はさらに大きくなる可能性があります。さらに、送付後に問い合わせや再連絡が発生すると、電話対応や個別フォローの工数も増え、現場の負荷は見えにくい形で積み上がっていきます。低コストで一斉配信しやすいEメールにも、埋もれる、読まれない、迷惑メールに分類されるといった限界があるため、郵送・Eメール双方の課題を補完する通知業務の見直しが一層求められています。

SMS活用で実現する顧客通知の効率化・確実化

本セミナーでは、郵便料金値上げに備え、DM・請求・重要通知などの郵送業務を効率化するために、SMSを組み合わせた現実的な改善方法を解説します。通知内容や通知シーン、顧客属性に応じて、郵送・Eメール・SMSを使い分けることで、コストを抑えながら到達性を高め、通知後の問い合わせ・再連絡といった対応工数の削減につなげることが可能です。SMSサービス「SMS HaNa」と、郵便の一歩進んだデジタル化を支援する「SMS HaNa Dポス」の活用例を交えながら、DM・請求・重要通知に残る郵送コストと対応工数の課題を整理し、自社の郵送業務をどこから効率化すべきかのヒントをお伝えします。

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　【郵便料金また値上げ?】DM・請求書など、顧客への通知をいつまで紙で続けますか？　 〜SMSで顧客通知のコスト削減と郵送後フォローの効率化を実現〜

15:45～16:00　質疑応答

主催

日本テレネット株式会社（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。

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SAPクリーンコアで求められる業務要件の整理

RISE with SAPやSAP S/4HANA Cloudの活用が進む中、ERPの中核を標準機能に沿って維持し、個別開発による複雑化を抑える「SAPクリーンコア」の考え方が重要になっています。特に、基幹システムを将来にわたって柔軟に使い続けるには、業務要件をすべてSAP内部に抱え込むのではなく、標準化すべき領域と外部システムで担う領域を整理することが求められます。クリーンコアは単なる技術方針ではなく、日本企業の細やかな業務運用をどのようにシステム構成へ落とし込むかという、実務的な設計テーマになっています。

何を標準化し、何を外出しするか

一方で、日本企業の業務には、取引先ごとに異なる帳票レイアウト、部門ごとの承認・出力ルール、SAPを活用する周辺システムとのデータ連携など、標準化とあわせて外部システムで柔軟に設計したい細やかな要件が数多く存在します。SAPクリーンコアの方針は理解していても、どの要件をSAP標準に寄せ、どの要件を帳票基盤やデータ連携基盤へ外出しするべきか、判断に迷う企業は少なくありません。その結果、移行や刷新の検討段階で例外要件が後から見つかり、システム構成の見直しや追加対応につながる可能性があります。

帳票・連携・運用を支える周辺システム構成

本セミナーでは、SAPクリーンコアを実現するために、日本企業の細やかな業務要件をどのように標準化・外出ししていくべきかを、帳票・データ連携・運用の観点から解説します。ウイングアーク１ｓｔのSVFによる帳票要件への対応、アステリアのASTERIA WarpによるSAPと外部システムのデータ連携、サイオステクノロジーのLifeKeeperによる周辺システムの安定運用を組み合わせ、SAP本体を複雑化させずに業務要件を実現する考え方を整理します。SAPクリーンコアの概要は理解しているものの、具体的なシステム構成や外出し先の考え方を整理したい情報システム部門、SAP導入・運用担当者、DX推進担当者に向けた内容です。

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）

14:05～14:50　SAPクリーンコアを実現するシステム構成と考え方～日本企業の「細やかな業務要件」をどう標準化・外出しするか～

14:50～15:00　質疑応答

主催・共催

サイオステクノロジー株式会社（プライバシーポリシー）

アステリア株式会社（プライバシーポリシー）

ウイングアーク１ｓｔ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。

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「手書き帳票は読めない」「フォーマットがバラバラで対応できない」——その常識は変わりつつあります

請求書、申込書、発注書、作業報告書、検査票、現場書類——企業で扱う帳票は多岐にわたります。紙やPDFで届く帳票の内容を確認し、Excelや基幹システムへ手作業で転記する業務は、いまだ多くの現場に残っています。 「以前OCRを試したが、手書き文字の精度が出なかった」 「取引先ごとにフォーマットが違うので、テンプレート設定が追いつかなかった」 「結局、全件を人が確認するなら効率化にならなかった」 こうした経験から、OCR導入を見送っている企業は少なくありません。しかし、ここ2〜3年でOCRの技術は大きく変わりました。

従来のOCRとは根本的に異なる、次世代AI-OCRの読み取り方

従来のOCRは、帳票上の「この座標にある文字を読む」方式でした。そのためテンプレートの事前設定が必要で、フォーマットが変わるたびに作り直す手間がかかりました。 次世代のAI-OCRは、人間が帳票を読むように、ページ全体を見て「この項目はどこに書いてあるか」を自分で探します。テンプレート設定は不要です。手書き文字が含まれる帳票、取引先ごとにフォーマットが異なる帳票、30〜40ページにまたがる書類から必要な項目だけを抽出する——こうしたことが技術的に可能になっています。 また、読み取り精度が高くても、100%正確であることは技術的に不可能です。だからこそ重要なのは、AIが読み取りに自信がない箇所を「要確認」として人に回し、全件チェックではなく必要な箇所だけを効率よく確認できる仕組みです。

読み取りだけで終わらない。転記作業を本当にゼロに近づけるために

AI-OCRの価値は、文字を読み取ることではなく、転記作業がどこまで減るかです。 読み取ったデータを画面からコピペする、CSVに出力してからさらに集計したり専用フォーマットに再変換したりする——これでは転記作業の手間が形を変えて残っているだけです。読み取り→確認→出力→システム連携までを一つの流れとして設計してはじめて、転記作業を本当にゼロに近づけることができます。 本セミナーでは、次世代AI-OCRの技術的な進化と、それを現場に定着させるための運用設計を、具体的な活用事例を交えて解説します。

このような方におすすめです

手書き帳票、FAX、スキャンPDFの転記作業を減らしたい方 過去にOCRを試したが、精度や設定の負担が原因で定着しなかった方 取引先ごとに帳票フォーマットが異なり、OCR導入を諦めていた方 複数ページの帳票から必要な項目だけを抽出したい方 AI-OCRで読み取ったデータをExcelや基幹システムへ連携したい方 経理・総務・受発注・製造・建設・DX推進部門で帳票業務の効率化を検討している方

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　生成AI×AI-OCRで、書類転記はどこまで自動化できるのか〜非定型・手書き・ページまたぎ帳票への対応可能性〜

11:45～12:00　質疑応答

主催

株式会社BOC（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。