本セミナーはWebセミナーです

Youtubeで配信いたします。参加方法（URL）は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 お申込みをいただくことで、追いかけ再生や一時停止、アーカイブ視聴が可能です。 「networld.co.jp」「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。

　

概要

主要ベンダーがガチ討論するネットワールド大人気企画「ガチンコセミナー」。 待望の「ストレージ」テーマで4年半ぶりに開催決定！

現在のストレージ業界は、昔に比べ各社の製品開発方針・提供方法・買い方など多様化しておりどのストレージ製品が最適なのか判断が難しくなっています。

注目ストレージベンダー5社が、「セキュリティ対策」「クラウド対応」「AI対応・AI連携」「サステナビリティ」の4つのテーマで「他社に負けないポイント」を徹底討論！忖度なしでストレージ5社の差別化ポイントを炙り出す！

これからストレージを学ぶ新人さん・ベテラン営業&プリセールスさんも必見！ 超有料級の内容が聴けるのはガチンコセミナーだけ！ 事前登録いただければ、配信時間に間に合わなくても後日いつでもアーカイブ視聴可能です。今すぐご登録ください！

対象

・パートナー企業様 ・サービスプロバイダー様 ・ユーザー企業様 ※競合企業様におかれましては、お申し込みをお断りする場合がございます。

　

プログラム

◆ネットワールドが見た！ストレージ業界の市況と各社基本機能

株式会社ネットワールド セールスコンサルティング部 成清 真素夫

◆開発方針・方向性が異なるストレージ各社の違いをガチンコ討論！

1.セキュリティ対策

認証機能やイミュータブル、検知/隔離…ランサムウェア対策としても有効な各社機能を○×比較表にデータを守るためのストレージとは？

2.クラウド対応

AWS,Azure,Google Cloudなどで提供されるストレージ各社のXaaSとは？ ハイブリッドクラウド環境に適したストレージとは？

3.AI対応・AI連携

AI基盤に最適なストレージとは？ AIを活用した各社ストレージの運用・保守効率化機能とは？

4.サステナビリティ

ライフサイクル・節電・長期保守・ＨＷ交換…安心して長く使えるストレージとは？

デル・テクノロジーズ株式会社 日本アイ・ビー・エム株式会社 ネットアップ合同会社 ピュア・ストレージ・ジャパン株式会社 VAST Data, Inc.

株式会社ネットワールド セールスコンサルティング部 成清 真素夫

　

※より良い内容にするため、セッション内容は変更する場合がございます。 予めご了承ください。

　

　

主催

株式会社ネットワールド（プライバシーポリシー）

協賛

デル・テクノロジーズ株式会社（プライバシーポリシー） 日本アイ・ビー・エム株式会社（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） ピュア・ストレージ・ジャパン株式会社（プライバシーポリシー） VAST Data, Inc.（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。

本セミナーは2025年3月14日(金)開催のセミナーの再放送です。

LLMでのRAG活用のデータ連携のタイムラグ影響

生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の活用において、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の利用が増加しています。しかし、RAGを活用する際にデータのタイムラグがもたらす影響は大きな問題となります。たとえば、ニュース記事を元に生成するコンテンツが数時間前に発表された情報を基にしている場合、最新の状況が反映されていない可能性があります。これらの鮮度が低いデータを利用することでの障壁は生成AIを活用する上で様々な業界、業種で発生します。これを防ぐためには、リアルタイムで更新されるデータソースとの継続的な連携が必要です。

リアルタイムデータを活用してアウトプット生成することでのハルシネーション

ハルシネーションは、生成AIが誤った情報を作り出す現象であり、特に過去のデータに依存した場合や、リアルタイム情報の更新ができていない、間に合わなかった場合に発生しやすくなります。リアルタイムデータをAIに適切に連携させることで、こうしたハルシネーションを防ぎ、信頼性の高いアウトプットを得ることが可能となります。

RAG活用に求められるリアルタイムデータ連携について解説

本セミナーでは、RAGを活用するために必要なリアルタイムデータの連携方法について解説します。具体的には、最新データをリアルタイムで取得し、生成AIにどのように反映させるか、またその際に避けるべき落とし穴や課題について解説します。データフローの設計や、データ更新のタイムラグを最小化するための技術的アプローチを取り上げ、実際のユースケースや最適なアーキテクチャをConfluentの活用事例を含めて紹介します。

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　生成AIにおいて最新ではないデータを利用することで生じるハルシーネーションをどう防ぐか 〜RAG活用におけるリアルタイムデータ連携をアーキテクチャ、ユースケース含めて解説〜

12:45～13:00　質疑応答

主催

Confluent Japan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。

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LLMでのRAG活用のデータ連携のタイムラグ影響

生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の活用において、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の利用が増加しています。しかし、RAGを活用する際にデータのタイムラグがもたらす影響は大きな問題となります。たとえば、ニュース記事を元に生成するコンテンツが数時間前に発表された情報を基にしている場合、最新の状況が反映されていない可能性があります。これらの鮮度が低いデータを利用することでの障壁は生成AIを活用する上で様々な業界、業種で発生します。これを防ぐためには、リアルタイムで更新されるデータソースとの継続的な連携が必要です。

リアルタイムデータを活用してアウトプット生成することでのハルシネーション

ハルシネーションは、生成AIが誤った情報を作り出す現象であり、特に過去のデータに依存した場合や、リアルタイム情報の更新ができていない、間に合わなかった場合に発生しやすくなります。リアルタイムデータをAIに適切に連携させることで、こうしたハルシネーションを防ぎ、信頼性の高いアウトプットを得ることが可能となります。

RAG活用に求められるリアルタイムデータ連携について解説

本セミナーでは、RAGを活用するために必要なリアルタイムデータの連携方法について解説します。具体的には、最新データをリアルタイムで取得し、生成AIにどのように反映させるか、またその際に避けるべき落とし穴や課題について解説します。データフローの設計や、データ更新のタイムラグを最小化するための技術的アプローチを取り上げ、実際のユースケースや最適なアーキテクチャをConfluentの活用事例を含めて紹介します。

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　生成AIにおいて最新ではないデータを利用することで生じるハルシーネーションをどう防ぐか 〜RAG活用におけるリアルタイムデータ連携をアーキテクチャ、ユースケース含めて解説〜

12:45～13:00　質疑応答

主催

Confluent Japan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。

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技術継承、ナレッジ共有が組織力を左右する

業務効率化や生産性向上を推進する上で、技術継承やナレッジ共有、社内マニュアルの整備は避けては通れません。業務手順の標準化、技術やノウハウの継承、社員教育の効率化など、その重要性は年々高まっています。特に近年は、リモートワークの浸透や人材不足を背景に、いつでもどこでも必要な情報にアクセスできる環境づくりが、企業の競争力を左右する重要な要素となっています。

動画マニュアルの落とし穴とRAG活用*のジレンマ

コロナ禍以降、Web会議の録画や業務手順の動画マニュアルが急増しています。動画は文書と比べて直感的で分かりやすく、撮影も手軽なため、多くの企業で活用が進んでいます。しかし、1時間の動画から必要な箇所を見つけ出すのにまた1時間かかってしまうという非効率な状況が発生しています。一方、最近注目を集めているRAG（検索拡張生成）技術*は、社内文書をチャット形式で検索・活用できる画期的な手法ですが、RAGで扱いやすいように文書の加工が必要な場合もあり、そのノウハウや手間が壁となっています。

*RAG（検索拡張生成）技術: 　外部の情報を検索して生成AI（大規模言語モデル：LLM）に提供することで、回答の精度や信頼性を高める自然言語処理（NLP）技術。

動画×生成AIが実現する、新しいナレッジ活用の形

この課題を解決するのが、生成AIによる動画活用ソリューション「Video Questor」です。アップロードした動画を自動で解析し、チャット形式で検索・活用することを可能にします。「この作業の注意点は？」と質問するだけで、関連する動画シーンとその説明を即座に提示。また、英語の技術動画も日本語で質問できるため、グローバルでの情報共有も容易です。Video Questorは、既存の動画資産をそのまま活用でき、新たに文書を作成する必要もありません。セミナーでは、実際の活用事例を交えながら、このソリューションによって実現する次世代の技術継承・ナレッジ活用の形をご紹介します。

プログラム

9:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング（マジセミ）

10:05～10:45　生成AIで変わる、技術継承とナレッジ共有の新常識〜動画とAIで「マニュアルが作れない、使われない」を撲滅し、ナレッジ共有の最適解を実現〜

10:45～11:00　質疑応答

主催・共催

日本電通株式会社（プライバシーポリシー）

NDI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。

本セミナーはWebセミナーです

参加方法（URL）は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。

セミナー内容

きちんと設計していけばあらゆる業務が“自動化”で、もっとラクに、早く、効率的にこなせるようになった昨今。とはいえ、プログラミング知識がなければ乗り越えられない壁もあり、設定・運用上さまざまな課題に直面する方も多いのではないでしょうか。

自動化のメリット、具体的な設定方法、そもそも自動化を設計する上で欠かせない視点とは・・？

共催セミナーで大好評だったテーマを、業務自動化に焦点を絞って解説！ 業務自動化をすでに進めている方も、これからやってみようという方にも満足いただける盛りだくさんの内容のセミナーを開催いたします！

【セミナー概要】

本セミナーでは、多彩な業務ツールとワークフローとの連携による自動化を、実際の画面をご覧に入れながら紹介してまいります！

▶︎ご紹介予定の自動化ケーススタディ

①営業事務の自動化（salesforceやHubspotなどSFA/CRMとの連携） ②法務の自動化（契約稟議と電子契約ソフトの連携） ③総務の自動化（作業依頼ワークフローとタスク管理ツールの連携） ④人事の自動化システム（採用稟議と人事データベースの連携）

こんな方におすすめ

・経理、人事、法務、情報システムなどバックオフィスで業務を自動化したい方 ・業務自動化の具体的なメリット、方法を知りたい方 ・ワークフローシステムの入れ替えを検討されている方

セミナー概要

開催日時　

2025年2月25日 (火) 13:00 – 13:50

開催場所

zoom（オンライン）

参加方法

お申し込みフォームより送信いただいた後、メールにてイベント当日のご案内をお送りさせていただきます。

費用

無料

その他

本イベントの対象者様以外・同業他社様のお申込みについては、お断りさせていただく場合がございます。

登壇者プロフィール

株式会社kickflow　Head of Business 井領 明広

株式会社NTTデータイントラマート、freee株式会社を経て2017年につづく株式会社を創業。官公庁や企業のSaaS/DXコンサルティング事業を展開。2022年にkickflow入社、ビジネス部門を統括。

主催

株式会社kickflow（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下さい。

本セッションは、19社・団体が講演する国内最大級のゼロトラストイベント「ゼロトラストDAY」の一セッションです。ぜひ他のセッションにもご参加下さい！

　

セキュリティと生成AIの交差点: LLMとRAGで実現する新たなセキュリティオペレーション

ゼロトラストが求められる時代、複雑になりがちなセキュリティ運用において「使いやすさ」と「効率性」が重要な課題となっています。 本講演では、生成AIとセキュリティの融合を支えるRAG（Retrieval-Augmented Generation）の仕組みをわかりやすく紐解きます。 クラウドセキュリティガイドラインを題材に、LLMとRAGを活用して情報を整理・生成し、実務で役立つ形に整える手法をご紹介します。 さらに、RAGの精度向上に向けた取り組みや現場で直面する課題にも触れながら、セキュリティオペレーションにおけるLLMの可能性をお話しします。

講演者

IPA/東京財団政策研究所 准教授 満永 拓邦

プロフィール

博士(情報学)。東洋大学情報連携学部准教授。情報処理推進機構産業サイバーセキュリティセンター専門委員。東京財団政策研究所主席研究員。京都大学大学院情報学研究科修了後、民間企業、JPCERT/CC、東京大学情報学環での勤務を経て現職。サイバー攻撃防御手法の研究やセキュリティ人材育成、AI・DX(デジタルトランスフォーメーション)などの調査研究を行っている。 『制御システムセキュリティ入門 : Society 5.0/Industry 4.0時代に向けて社会インフラをいかに守るか』、『はじめて学ぶバイナリ解析』などの監修執筆も行っている。

本セッションは、19社・団体が講演する国内最大級のゼロトラストイベント「ゼロトラストDAY」の一セッションです。ぜひ他のセッションにもご参加下さい！

イベント全体概要はこちら

　

本セッションの時間

（５分前に別途ご連絡するURLからZoomにご参加下さい）

15:20～15:55　セキュリティと生成AIの交差点: LLMとRAGで実現する新たなセキュリティオペレーション

15:55～16:00　質疑応答

16:00～　続けて他のセッションにもご参加下さい

　

講演企業各社のプライバシーポリシー

アイシーティーリンク株式会社　https://www.ictlink.jp/privacy/ 株式会社アクシオ　https://www.axio.co.jp/privacy/ 株式会社オーシャンブリッジ　https://www.oceanbridge.jp/info/privacypolicy/ エンカレッジ・テクノロジ株式会社　https://www.et-x.jp/privacy/ かもめエンジニアリング株式会社　https://solution.kamome-e.com/consentform 株式会社GFD　https://gf-design.jp/policy/ GMOグローバルサイン株式会社　https://www.globalsign.co.jp/policy/privacy_translated.html 萩原テクノソリューションズ株式会社　https://www.hagiwara.co.jp/privacypolicy/ 三菱総研DCS株式会社　https://www.dcs.co.jp/pp/index.html 株式会社レコモット　https://recomot.co.jp/policy/ OneLogin by One Identity　https://www.oneidentity.com/jp-ja/legal/privacy.aspx 株式会社スタイルズ　https://www.stylez.co.jp/privacy/ NECソリューションイノベータ株式会社　https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/privacy/index.html 株式会社フライトソリューションズ　https://www.flight.co.jp/privacy/ 株式会社ディー・ディー・エス　https://www.dds.co.jp/ja/privacypolicy/ 株式会社レインフォレスト　https://www.rainforest.co.jp/privacy.html

主催

ゼロトラストアライアンス・ジャパン（プライバシー・ポリシー）

協力

ゼロトラストアライアンス・ジャパン（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。

本セミナーはリアルセミナーです

参加方法（URL）は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 なお、「enterprisedb.com」「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下さい。

概要

最近になり生成AIと共にRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）という言葉を多く目にするようになってきました。RAGという言葉が出る前に、PostgreSQLの世界でpgvectorというExtensionがリリースされました。

pgvector自体は、ベクトル化データを従来のRDBであるPostgreSQLで扱えるようになっただけですが、これを活用したPostgreSQLで実現するRAGが昨今注目されています。

従来のSQLのまま、Pythonプログラムの記載を最小限にした生成AIアプリケーションが可能になるので、作業負担の軽減やPython周りも管理しやすくなります。

EnterpriseDBが開発したPostgres AIで何が出来るのか、また従来の実現方法と比較して生産性はいかに向上するのか、など実際に本ワークショップを通して体験いただきます。

スピーカー

エンタープライズDB株式会社　 執行役員 セールスエンジニアリング本部長 村川 了

開催概要

日時

2024年9月19日（木）14時〜17時　（受付：13時半）

会場

赤坂インターシティコンファレンス 〒107-0052 東京都港区赤坂1-8-1 赤坂インターシティAIR

主催

エンタープライズDB株式会社

参加費

無料（事前登録制）

対象者

生成AIにRAGを使ってみたい、もしくは現在使用中だが苦労している方

ご持参アイテム、推奨環境（ブラウザなど）

ご自身のパソコンを持参。会場でのPC貸出は無し。 Intelマシンで、Dockerを利用できること(Podmanでも良い)。 推奨環境：4コア以上、8GB以上のメモリ、10GB以上のディスクの空き領域

人数

約30名

Agenda

・検証環境について ・生成AIを取り巻く世界 ・RAGとは ・RAGとしてRelation DatabaseであるPostgreSQLを使う意味 ・EDB Postgres AIのご紹介 ・まとめ

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※席数に限りがあるため、定員になり次第終了することがあります。 ※パートナ企業の方は別途担当者までご連絡ください。 ※競合他社の方のご参加はご遠慮ください。

主催

エンタープライズDB株式会社（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社日本経済広告社（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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RAGとは？なぜRAGが必要なのか？

生成AIをビジネスで活用する上では、ハルシネーション（生成AIが誤った情報や虚偽の内容を含む回答を出力する現象）が問題になります。また、最新の情報が学習されていないという問題もあります。 RAGはこの課題を解決するために、必要な情報を外部から即時に取得して統合することで、常に最新かつ正確な情報を基にした回答を生成する仕組みであり、最近大きな注目を集めています。

ChatGPTでPDFを読み込ませる方法や、ファインチューニングなどとはどう違うのか？

RAGと従来の技術にはどのような違いがあるのでしょうか。 例えばChatGPTでも、最近は指定したPDFやURLを読み込ませ、それに基づく回答を出力することができます。 また、既存の大規模言語モデルに対して、特定のタスクに合わせて追加学習する「ファインチューニング」と呼ばれる方法もあります。 これらと比べて、RAGはどこが異なるのでしょうか？ どのようなメリット、デメリットがあるのでしょうか？

どのような利用シーンで有効なのか？

また、RAGどのような生成AIの利用シーンで特に効果を発揮するのでしょうか？ 逆にどのような生成AIの利用であれば、RAGは不要なのでしょうか？

RAGについてわかりやすく解説

今回の対談では、AIスタートアップであるSparticle株式会社の金田氏、堀江氏をゲストにお迎えし、RAGの基本的な概念から、具体的な実装方法、そしてそのメリットまでを分かりやすく解説します。

プログラム

18:45～19:00　受付

19:00～19:05　オープニング（マジセミ）

19:05～19:30　生成AIの精度を向上させる注目技術、「RAG」入門

Sparticle株式会社

19:30～20:30　RAGの可能性について議論する

Sparticle株式会社　金田氏、堀江氏 マジセミ株式会社　寺田

金田達也のプロフィール

⾦⽥ 達也 Tatsuya Kaneda / 創業者・代表取締役CEO 清華⼤学卒業後、Microsoftにソフトウェアエンジニアとして⼊社、Exchange、 Windows Mobileなどの製品開発を担当。 2010年に創業チームの⼀員としてXiaomiに⼊社、MiChat、XiaomiApp Store（ Xiaomiのインターネット収⼊の主な源泉）、Xiaomi Pay（ Xiaomiの⾦融部⾨の基盤） 等のアプリケーション、XiaomiMobile（中国最⼤のバーチャルオペレーター）の事業を創造・運営。 その後、複数回の起業を経て2019年にSparticle株式会社を創業 。

堀江康太郎のプロフィール

堀江 康太郎 Kotaro Horie / COO ⼀橋⼤学経済学部卒業後、新卒でDeloitteに⼊社、Monitor Deloitteの東京および上海オフィスにて企業の成⻑戦略策定業務に従事。 その後REAPRAグループにて⽇本と東南アジアにおけるベンチャー投資と⾃社事業開発を推進。 2020年に上海にて起業、主に⽇本企業の中国事業を戦略策定から、DX推進、マーケティング最適化まで幅広く⽀援。 2023年よりSparticleに参画。

寺田雄一のプロフィール

寺田 雄一 Yuichi Terada / マジセミ株式会社 代表取締役社長 ウェビナー（Webセミナー）の集客・運営サービス「マジセミ」を起業、代表取締役社長。ITやものづくり関連のウェビナーを年間1,000回運営。 野村総合研究所（NRI）出身。NRIでは社内ベンチャーとして、当時国内トップシェアであるオープンソース・サポートサービス「OpenStandia」を起業。 その後、マジセミやクラウドID管理サービス「Keyspider」など次々と新規事業を創出する、50代起業家。

主催

マジセミ株式会社（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

参加方法（URL）は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 参加用URLはZoom (zoom.us) から英語のメールで送信されますのでメールの設定をご確認ください。 なお、「enterprisedb.com」「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下さい。

概要

最近になり生成AIと共にRAG（Retrieval-Augmented Generation 検索拡張生成）という言葉を多く目にするようになってきました。 RAGという言葉が出る前に、PostgreSQLの世界でpgvectorというExtensionがリリースされました。pgvector自体は、ベクトル化データを従来のRDBであるPostgreSQLで扱えるようになっただけですが、これを活用したPostgreSQLで実現するRAGが昨今注目されています。 EnterpriseDBが開発したPostgres AI(PGAI)で何が出来るのか、また従来の実現方法と比較して生産性はいかに向上するのか、など解説します。

スピーカー

エンタープライズDB株式会社 執行役員 セールスエンジニアリング本部長 村川 了

開催概要

日時

2024年8月29日（木）11:00〜11:30

主催

エンタープライズDB株式会社

参加費

無料（事前登録制）

対象者

通常の業務で多数のドキュメントやデータの利活用を希望されている方

主催

エンタープライズDB株式会社（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社日本経済広告社（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。