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。

本セミナーでは、主にエンドユーザー企業の方を対象として開催いたします。IT事業者の方、または情報収集のみを目的とするお申込み方の参加をお断りさせていただく場合もございます。あらかじめご了承ください。

影響分析・テスト設計の違いが見えず、提案比較が難しいS/4HANA移行の現実

S/4HANAコンバージョンを検討する多くのユーザー企業では、複数ベンダーから提案を受けたものの、「何がどう違うのか分からない」「結局は金額で比べるしかない」と感じているケースが少なくありません。 影響分析やテスト設計は専門性が高く、提案書上では内容の違いが見えにくいため、初期段階では工数や品質、リスクの差を十分に読み取れないまま判断せざるを得ないのが実情です。その結果、不安を抱えたまま移行判断を進めてしまい、プロジェクト後半でのテスト・課題対応の負荷やコスト増に悩むケースも多く見られます。

初期提案の判断が、なぜテスト工程でユーザー側リスクとして跳ね返るのか

S/4HANAコンバージョンでは、プロジェクト後半のテスト工程において、想定外の作業増加や手戻りが発生しやすい傾向があります。その背景には、初期提案時点での影響分析の精度や、テスト設計に対する考え方の違いがあります。 初期段階で見えなかった影響や修正範囲がテスト工程で顕在化し、その対応がユーザー側に委ねられることで、工数増加やスケジュール遅延といったリスクが集中してしまう構造が生まれます。「なぜ後から問題が出てくるのか」「なぜユーザー側の負担が増えるのか」という疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

富士通×Panayaの実プロジェクト知見で読み解く、後工程リスクを織り込む考え方

本セミナーでは、富士通とPanayaが実際のS/4HANAコンバージョンプロジェクトで培ってきた知見をもとに、影響分析・テスト設計の違いがどこで効いてくるのかを整理します。 影響分析を単なる作業として捉えるのではなく、テスト工程で顕在化しやすいリスクをあらかじめ見通し、初期判断にどう織り込むべきかという視点で解説します。すぐに結論を出すことを目的とするのではなく、「提案のどこを見るべきか」「どの観点で比較すべきか」を明確にし、ユーザー企業が主体的に判断、最終的なコストとリスクを最小化できる状態になることを目指します。 また、富士通は、自社でSAP S/4HANAを導入しており、テスト工程にてPanayaを利用して、作業効率化とコスト低減を達成しました。 本セミナーでは、富士通がテスト工程でPanayaをどのように活用したかについても解説します。 なお、アンケートにてご希望いただいた方を対象に、自社環境の影響範囲を整理する無償アセスメント（影響分析レポート）をご案内します。止まっていたS/4HANA移行・アップグレードを前に進めるための、具体的な判断材料を得る機会としてご活用いただける内容です。

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　Panaya Japan

　　　　　　　　・富士通とPanayaの戦略的パートナーシップの背景

　　　　　　　　・S/4HANAコンバージョン：初期提案では見えにくい後工程のリスクとその回避方法について

13:25～13:45　富士通株式会社

　　　　　　　　・S/4HANA Conversionを検討中の企業必見：リスクを見える化する富士通流Panaya活用法

　　　　　　　　・富士通社内プロジェクトにおけるPanaya活用例（テスト管理機能）のご紹介

13:45～14:00　質疑応答

主催・共催

Panaya Japan（プライバシーポリシー）

富士通株式会社（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活用の鍵を握る「参照元データ」の質と鮮度

生成AIを業務に活用する動きが加速する中、「AIがどんな情報をもとに判断しているか」がより重要なテーマとなっています。AIは万能な存在ではなく、参照するデータの内容や鮮度に大きく左右されます。業務マニュアルや手順書が古いままだと、AIの出力や現場の判断も、現実とのズレが生じてしまう恐れがあります。

参照元データの整備・更新が追いつかない

そこで今、多くの企業が直面しているのが「参照元データ（マニュアル）の整備・更新が追いつかない」という課題です。属人化した手順、周知されない変更、どれが最新版かわからない文書群——これらはAI活用を阻むだけでなく、教育や引継ぎの品質も低下させます。

業務ナレッジを最新状態に保ち、AI回答の精度を保つ仕組み

本ウェビナーでは、業務ナレッジを常に“現場に合った最新状態”に保つための仕組みとして、

• PC操作を自動でマニュアル化する 「Dojo」

• 現場動画から手順を作成できる 「Dojoウェブマニュアル」

を紹介し、これらを統合運用できる 「One Dojo」 によって、AI活用の基盤としてのマニュアル整備がどのように実現できるのかを解説します。実際のデモを交え、導入効果や運用のポイントを具体的にご紹介します。

こんな方におすすめ

• 生成AI活用に関心はあるが、参照元データ（業務マニュアル等）の整備・更新が追いついていない方

• 異動・引継ぎや新体制で、手順の属人化・周知漏れ・最新版管理に課題を感じている方

• 現場の作業動画とオフィスのPC操作を起点に、マニュアルを自動作成し「常に最新」に保つ運用を実現したい方

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　生成AI時代の「業務ナレッジ」、整っていますか？～現場の更新をすぐにAIへ反映するマニュアル運用とは～

14:45～15:00　質疑応答

主催

株式会社テンダ（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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レガシー延命が、サプライチェーンの詰まりに

製造業では、老朽化した基幹・周辺システムが部分最適のまま延命され、受発注や物流連携、追跡情報がシステム間で分断された結果、急な変更・欠品・遅延・品質対応といった例外時ほど確認と調整が増え、現場の意思決定や対応スピードが落ちる「詰まり」として表面化しやすくなっています。さらに改修や運用ノウハウが担当者に偏るほど、仕組みの全体像が見えないまま対応が積み上がり、変化に追随するたびにコストとリードタイムが増えるため、継続的に改善できる状態へ戻す出発点としてFit to Standardの重要性が高まっています。

ブラックボックス化・属人化・過剰カスタマイズの問題

とはいえ現実には、取引条件や運用差、例外処理などの独自要件が多く、標準化の必要性は理解していても「どこまで標準に寄せ、どこを例外として残すか」を判断できないまま現行踏襲に引っ張られがちです。結果として、ブラックボックス化した仕様を解きほぐせないまま属人化した改修が続き、場当たり的なカスタマイズが増えて全体最適の設計が難しくなることで、受発注・物流連携の詰まりが解消されない状態が固定化してしまいます。

Fit to Standardへ、コンポーザブルERPで前進

本セミナーでは、標準化できる領域はFit to Standardで標準業務へ寄せつつ、標準化しきれない独自要件は「連携」「拡張」「必要最小限の作り込み」に切り分けて吸収する、コンポーザブルERPという選択肢を具体的な進め方として解説します。あわせて、OBCの奉行シリーズ（奉行V ERPクラウド）を標準業務の核に据えた場合の考え方や、AIテーマも含めた最新の取り組みを紹介し、過剰カスタマイズに戻らずに段階的に改善を積み上げる道筋を整理します。最後に、IT戦略課題の伴走支援の観点から、関係部門を巻き込みながら「どこから始めてどう進めるか」を実行計画に落とすポイントをまとめます。

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　製造業「レガシー脱却できない」状況がサプライチェーンの詰まりを生む　〜Fit to StandardとコンポーザブルERPの選択肢～

13:45～14:00　質疑応答

主催・共催

株式会社マーブル（プライバシーポリシー）

株式会社オービックビジネスコンサルタント（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は「回答」から「実行」へ、業務を動かす段階に

生成AIの活用は、情報を検索して答える段階から、業務手順に沿ってタスクを進める段階へと広がっています。問い合わせ対応や社内ナレッジ活用に加え、申請・確認・チェック・作成といった一連の業務を“止めずに回す”ための仕組みとして、AIエージェントへの関心が高まっています。

少数担当に審査が集中し、案件が滞留・属人化しやすい

リーガル審査のように、専門知識を持つ少人数が確認を担う業務では、審査の集中がそのまま案件の滞留につながりやすくなります。チェックする観点がある程度定まっているにもかかわらず、手作業の確認や差し戻し対応が積み重なり、リードタイムが伸びる。結果として、業務が属人化し、スピードと品質の両立が難しくなります。こうした“専門業務の詰まり”は、機会損失や利益インパクトにも直結します。

AIと人の最適分業をデザインし、使われるAIエージェントへ

本セミナーでは、 AIエージェントと、チャットボットで用いられるRAGの違い を整理したうえで、 AIエージェントが向いている仕事／向いていない仕事 を具体的に解説します。あわせて、製造業のデータ分析、ワークフロー自動作成、リーガル審査（規程・法規・社内ルールに基づくチェック業務）をAIで支援する事例などの事例を通じて、少数の専門担当に集中しがちな業務をどのように自動化し、滞留を減らしていくかを紹介します。 東大松尾研発スタートアップAImondo は、 業務設計〜運用定着まで一気通貫で伴走 し、 現場で使われるAIエージェント導入 を支援します。

こんな方におすすめ

• 特定の担当者に業務が集中し、処理の滞留や属人化が起きやすい業務を改善したい管理職／業務責任者の方

• チャットボット（FAQ/RAG）の対応範囲に限界を感じ、“実行”まで担えるAIエージェントを検討したい方

• 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

11:45～12:00　受付

12:00～12:05　オープニング（マジセミ）

12:05～12:45　特定担当の判断に依存し、属人化で案件が滞留していませんか？～東大松尾研発スタートアップが語る、AIエージェント×人の最適分業設計～

12:45～13:00　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。

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SAP BTP導入は決めたのに、本番設計で止まる企業の現実

SAP S/4HANA®の導入・移行において、Clean Core／Fit to Standardを前提に「標準でできることは標準で使い切る」方針を取る企業が増えています。一方で、業務の差別化や周辺システム連携、データ利活用など“標準だけでは足りない部分”は確実に残り、その受け皿としてSAP Business Technology Platform（SAP BTP）の活用が強く求められるようになりました。 しかし実際には、SAP BTPを使う方針までは決めたものの、いざ本番を想定すると「どのアーキテクチャで」「どの運用前提で」設計すべきかが整理できず、検討が止まってしまうケースが多く見られます。特にグローバル展開や複数システムを抱える企業ほど、曖昧なまま進めるリスクが大きく、手戻りや品質事故への不安が先に立ってしまいます。

可用性・セキュリティ・監査・運用を満たす判断軸が描けないジレンマ

SAP BTP活用における論点は「機能が作れるか」だけではありません。基幹業務に近い領域で使う以上、可用性・セキュリティ・監査対応、さらには運用設計まで含めて“本番要件を満たす形”に落とし込む必要があります。 ところが現場では、コンテナ活用や接続方式、運用分担、監査証跡の取り方など、検討すべき論点が多岐にわたり、何を判断基準にどこまで標準化すべきかが定まらないまま議論が発散しがちです。結果として、設計レビューが通らない、運用部門と合意できない、横展開の前提が作れない、といった形で前に進まない――このジレンマが、SAP BTP本番化を難しくしている実情です。

大規模SAP BTP事例で学ぶ、設計の型と進め方テンプレ

本セミナーでは、SAP BTPを本番で活用していくうえで押さえるべき論点を整理し、このような大規模開発で求められる要件を満たすために、どのようにアーキテクチャを考え、判断軸を作っていくべきかを解説します。加えて、超大規模での活用における実践事例をもとに、現場でつまずきやすいポイントと、乗り越えるために有効だった設計・進め方を“テンプレート”として提示します。 SAP BTPを「導入する」だけで終わらせず、Fit to Standardの方針を崩さずに本番適用へ進めるために、まず何を整理し、どんな順序で合意形成していくべきか。検討を前に進めるための具体的なヒントを持ち帰っていただける内容です。

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　クリーンコア前提でも進まない、本番設計におけるSAP BTPの課題～国内最大級クラウド開発事例に学ぶ、SAP S/4HANA®アーキテクチャの現実解～

10:45～11:00　質疑応答

主催

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）

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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業務改善に必要な業務の「可視化」と「標準化」

業務改善を継続的に進めるには、まず業務の実態を同じ粒度で捉え直す 「可視化」 と、手順や判断基準をそろえる 「標準化」 が土台になります。可視化ができていない状態では、現状把握や論点整理が担当者の記憶や解釈に左右されやすく、改善の議論が噛み合いません。また標準化ができていない状態では、部門・拠点・担当者ごとにやり方がばらつき、改善の成果が定着せず、属人化や手戻りを招きやすくなります。

どこをどう改善するか、専門家がいないと改善案が作れない

可視化・標準化に取り組んだ次の段階として、「どこを改善すべきか」「なぜそこがボトルネックなのか」「どんな打ち手が妥当か」を整理し、関係者が納得できる形で 改善案に落とし込む 工程があります。この工程は、 業務分析や改善設計の経験・ノウハウが求められる ため、経験者や専門家に判断が偏りやすく、着手までの待ち時間や手戻りが発生しがちです。可視化の情報を活かしきるには、可視化後の分析・改善案づくりをいかに再現可能な形にするかが、次のポイントになります。

BPM＋が自動作成したBPMNをAIで解析し、改善案を提示する新サービス

本セミナーでは、システムからの質問に答えるだけで 業務フロー（BPMN）を自動作成できる「BPM＋」 を起点に、そのBPMNを 新サービスのAI が解析して 改善すべき箇所と改善案を提示 する流れをご紹介します。従来は専門家の経験に寄りやすかった 「改善案づくり」を、ツール上で再現 できる形に整えることで、検討の叩き台を早く用意し、議論を前に進めやすくします。今回は特にデモを多めに、BPMN作成からAI解析、改善案の確認までを一連でお見せし、標準化から改善検討へスムーズにつなげる実務イメージを具体化します。

こんな方におすすめ

• 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

• 日々の業務に課題を感じている、業務フローの可視化や引き継ぎに苦労している実務者

• 業務プロセスの改善やシステム導入を担当している企画・IT部門

• AIを活用した業務改善に関心があるDX担当者　　など

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　業務改善の優先順位、属人的判断になっていませんか？～「BPM＋」で業務フローを自動作成、AI解析で優先度つき改善案を提示～

14:45～15:00　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

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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長年のカスタマイズで全容を把握するのが難しいSAP環境の現実

SAP S/4HANAへの移行・アップグレード、そして2025対応の必要性を感じながらも、「自社システムで何がどれだけ影響を受けるのか分からない」状態のまま、検討が止まってしまっている企業は少なくありません。長年にわたり積み重ねてきたアドオンや個別改修の影響で、全体構造を把握できる担当者が社内にいない、あるいは属人化しているケースも多く見られます。影響範囲を把握できないままでは、移行計画の策定や社内説明に踏み出せず、時間だけが過ぎていく状況に陥りがちです。

影響範囲が見えないため、修正量もテスト範囲も説明できず計画が止まるジレンマ

S/4HANA移行やアップグレードでは、どのアドオンが修正対象になるのか、どこまでテストが必要なのかを定量的に把握することが欠かせません。しかし現実には、「影響範囲が分からない」「修正量やテスト範囲を説明できない」ために、計画も工数も具体化できず、検討が停滞してしまうケースが後を絶ちません。最低でも3か月、通常6か月以上かかるとされるテスト工数への不安や、クリーンコア対応をどこから始めるべきか判断できないといった悩みが重なり、移行に踏み切れない企業も多いのではないでしょうか。

AI影響分析でブラックボックスを48時間で可視化し、移行判断を前に進める方法を解説

本セミナーでは、Panayaとビジネスエンジニアリングの2社が登壇し、SAP S/4HANA 2025対応や、今後2〜3年で本格化するアップグレード需要を見据えた「影響分析」の進め方を解説します。AIによる影響分析を活用し、48時間で自社ECC／S/4環境の修正量・テスト範囲・クリーンコア対応のポイントを可視化するアプローチと、製造業を中心とした活用事例を紹介します。 また、アンケートにてご希望いただいた方を対象に、自社環境の影響範囲を整理する無償アセスメント（影響分析レポート）をご案内します。止まっていたS/4HANA移行・アップグレードを前に進めるための、具体的な判断材料を得る機会としてご活用いただける内容です。

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　SAP S/4HANA 2025対応で“影響範囲が読めない”課題をどう乗り越えるか

Panaya Japan

13:25～13:45　製造業におけるS/4HANA移行・アップグレードの実践事例と無償アセスメントの進め方

ビジネスエンジニアリング株式会社

13:45～14:00　質疑応答

主催・共催

Panaya Japan（プライバシーポリシー）

ビジネスエンジニアリング株式会社（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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ERPは重要、しかし国産パッケージでは機能不足

ERPは企業の経営基盤を支える重要なシステム基盤であり、変化の激しい市場環境においてその重要性はますます高まっています。しかし、国産パッケージの多くは機能面での柔軟性が足りず、ビジネスの変化に合わせてシステムを最適化することが困難となっています。SAP HANA CloudはSaaS型ERPであり、経済環境の変化、成長戦略のために必要な柔軟性を持ち、成長機会の喪失や経営判断の遅れを回避します。

SAPは高額で中堅・中小企業では導入できない？

SAPはビジネスの変化に柔軟に対応できる充実した機能を備える一方で、導入に多額の費用と期間を要するというイメージがあると思います。実際、外部コンサルタント主導に伴う高額な導入費用が、中堅・中小企業にとっての高い導入障壁となっていました。

独自の方法論でSAP HANA Cloudを低コストで導入する

本セミナーでは、中堅・中小企業がSAP HANA Cloudを「現実的な選択肢」として、導入するための具体的な考え方と進め方を事例を交えながら解説します。 CSA（Customer Self Activation）サービスを活用することで、従来SAP導入の大きな障壁となっていた初期投資の高さと導入リスクを大幅に低減することが可能に。外部コンサルタントへの過度な依存を避けた導入アプローチにより、コストを抑えつつ、短期間での本稼働を実現します。

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　中堅・中小企業のERP、「SAP」は選択肢か？　～国産パッケージでは機能不足、独自の方法論でSAPを低コストで導入する～

13:45～14:00　質疑応答

主催

株式会社エス・オー・ダブリュー（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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製造業で進む自動化と、AIエージェント活用への期待

製造業では、人手不足や業務の複雑化を背景に、RPAをはじめとした自動化の取り組みが広がっています。一方で近年は、AIエージェントによる業務代替や判断支援に注目が集まり、多くの企業が「次の自動化ステップ」として検討を進めています。しかし実際には、AIエージェントを導入検討していても、具体的な業務適用まで進められているケースは決して多くありません。

検査・承認・例外処理で止まるRPAという現実

生産管理や調達、品質といった現場業務では、検査結果の判定や発注承認、想定外データへの対応など、人手による確認や判断が必要な処理が業務フローの途中に多く残っています。こうした工程ではRPAの処理が停止し、担当者の対応待ちが発生するため、自動化の流れが分断されがちです。その結果、RPAは部分的に動いているものの、業務全体としては効率化が進まないという課題に直面している企業も少なくありません。

AIエージェントで「止まらない現場業務」をどう実現するか

本セミナーでは、AIエージェントを活用して、人手の判断が必要だった業務をどこまで自動化できるのかを、UiPath社とCTCの2社の視点から具体的に解説します。前半のUiPath社講演では、AIエージェントに関する最新の製品アップデートを紹介するとともに、製造業におけるAIエージェント活用事例を通じて、業務代替がどのように進みつつあるのかを解説します。後半のCTC講演では、CTC社内でのUiPath導入事例をもとに、バックオフィス業務においてAIエージェントをどのように適用してきたのかを紹介します。あわせて、UiPathとCTCのAIエージェントソリューションを組み合わせた今後の展開イメージやロードマップについてもご説明します。AIエージェント時代において、現場業務を止めずに自動化を広げていくための現実的なアプローチを知りたい方に向けた内容です。

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　AIエージェントで変わる現場業務〜RPAが止まる「検査・承認・例外処理」をどこまで自動化できるのか〜

11:45～12:00　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）

UiPath株式会社（プライバシーポリシー）

SB C&S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。