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急速に変化するビジネス環境において、企業は単なる業務効率化の枠を超え、新たな価値を創出する「共創型」のパラダイムシフトを求められています。その変革の核となるのが、生成AI、そして自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」による業務の高度な自動化です。本カンファレンスでは、「人とAIの自律型共創社会」の実現をメインテーマに掲げ、企業のDXを加速させる次世代の戦略を深掘りします。AIエージェントによるプロセス変革、RAG(検索拡張生成)を用いたナレッジ活用、さらにはAGI(汎用人工知能)の進化やシンギュラリティを見据えた長期的な経営ビジョンまで、意思決定に革新をもたらす最新知見が集結します。また、社会実装が進む中で避けて通れない「AIリスク」や「AIガバナンス」といった信頼性の構築についても、最前線の有識者が実践的なアプローチを提示します。「生成AI・AIエージェントフォーラム」は、生成AIとAIエージェントのポテンシャルをいかに組織の持続的成長へと転換するかを追求する、オンライン・エクスペリエンスです。AIと共に創る未来のビジネスの姿を、ぜひ体感してください。皆様のご参加を心よりお待ちしております。

システム運用保守の現場では、特定の担当者に業務が集中し、ミスや遅延のリスクが常につきまとっています。多くの組織がアウトソーシングや従来のDX施策で解決しようとしてきましたが、限界を感じているのが現状です。 ・特定の担当者がいないと業務が回らない。退職・異動のたびに組織が揺らぐ「業務の属人化」が深刻化 ・深夜対応や繰り返し作業によるヒューマンエラーが発生。どんなに気をつけてもゼロにできない"人手"依存のリスク ・手作業中心の業務のため24時間365日の対応が困難。突発的な負荷増大に備えた過剰な人員配置が常態化 ・アウトソーシングや従来のDX施策による効率化には限界があり、さらなる効果を生むリソースも欠如 第1部 AI時代のシステム運用保守で取り組むべき3つのポイント 生成AIの進化により、システム運用保守は「人が実行する」前提から「AIが実行し、人は設計・監督する」前提へと大きく移り変わろうとしています。では、この変化に向けて、IT部門は具体的に何から取り組めばよいのか。本パートでは、単なるコンセプトの提示にとどまらず、AIが実際にどう動くのか、そのために何を準備すべきかを、現場目線で明らかにします。取り組むべき「システム基盤、運用保守ナレッジ、設計・監督する人材」の3つのポイントについて、それぞれを第一線の実務者が解説します。 第2部 Gogenで実現するAI時代のシステム運用保守 第1部で取り組むべき3つを実現する手段の1つとして、アクセンチュア発のシステム運用保守ソリューション「Gogen」を紹介します。ナレッジの整備やAIによる自動化など、「そんなに簡単ではない」と感じる課題に対し、それをいかにして実現するかを、具体的な機能・効果・導入ステップとともに提示します。 ※Gogen: Accenture Generative Orchestration & Governance Engineの略称 こんな課題を抱える方におすすめ ・特定の担当者がいないと業務が回らない。属人化・ナレッジの暗黙知化が深刻な方 ・深夜対応・繰り返し作業でヒューマンエラーが発生し、業務品質に不安がある方 ・24時間365日の対応が必要だが、人員配置コストが限界に近い方 ・アウトソーシングやRPAを導入済みだが、さらなる効率化の打ち手が見つからない方 ・障害発生時の初動対応(検知→シビアリティ判定→暫定対応)を自動化したい方 ・生成AIを活用したいが、現場業務に即した具体的なユースケースが見えていない方 ・導入リスクを最小化しながら、短期間でビジネス効果を実感したい方

システム運用保守の現場では、特定の担当者に業務が集中し、ミスや遅延のリスクが常につきまとっています。多くの組織がアウトソーシングや従来のDX施策で解決しようとしてきましたが、限界を感じているのが現状です。 ・特定の担当者がいないと業務が回らない。退職・異動のたびに組織が揺らぐ「業務の属人化」が深刻化 ・深夜対応や繰り返し作業によるヒューマンエラーが発生。どんなに気をつけてもゼロにできない"人手"依存のリスク ・手作業中心の業務のため24時間365日の対応が困難。突発的な負荷増大に備えた過剰な人員配置が常態化 ・アウトソーシングや従来のDX施策による効率化には限界があり、さらなる効果を生むリソースも欠如 第1部 AI時代のシステム運用保守で取り組むべき3つのポイント 生成AIの進化により、システム運用保守は「人が実行する」前提から「AIが実行し、人は設計・監督する」前提へと大きく移り変わろうとしています。では、この変化に向けて、IT部門は具体的に何から取り組めばよいのか。本パートでは、単なるコンセプトの提示にとどまらず、AIが実際にどう動くのか、そのために何を準備すべきかを、現場目線で明らかにします。取り組むべき「システム基盤、運用保守ナレッジ、設計・監督する人材」の3つのポイントについて、それぞれを第一線の実務者が解説します。 第2部 Gogenで実現するAI時代のシステム運用保守 第1部で取り組むべき3つを実現する手段の1つとして、アクセンチュア発のシステム運用保守ソリューション「Gogen」を紹介します。ナレッジの整備やAIによる自動化など、「そんなに簡単ではない」と感じる課題に対し、それをいかにして実現するかを、具体的な機能・効果・導入ステップとともに提示します。 ※Gogen: Accenture Generative Orchestration & Governance Engineの略称 こんな課題を抱える方におすすめ ・特定の担当者がいないと業務が回らない。属人化・ナレッジの暗黙知化が深刻な方 ・深夜対応・繰り返し作業でヒューマンエラーが発生し、業務品質に不安がある方 ・24時間365日の対応が必要だが、人員配置コストが限界に近い方 ・アウトソーシングやRPAを導入済みだが、さらなる効率化の打ち手が見つからない方 ・障害発生時の初動対応(検知→シビアリティ判定→暫定対応)を自動化したい方 ・生成AIを活用したいが、現場業務に即した具体的なユースケースが見えていない方 ・導入リスクを最小化しながら、短期間でビジネス効果を実感したい方

現代のビジネスシーンにおいて、ITインフラは大規模化・複雑化の一途をたどり、クラウドやマイクロサービスの普及によるネットワーク複雑化が運用現場に大きな負荷をもたらしています。膨大なログやメトリクスを扱うビッグデータ管理、リアルタイム分析、パフォーマンス監視を人手のみで支えることは、もはや限界を迎えつつあります。こうした課題を解決する手法として、AIとビッグデータ、機械学習を活用してIT運用を自動化・高度化するAIOps(AIによるIT運用)が大きな注目を集めています。AIOpsは、異常検知や障害検知、イベントの相関付けを自動化し、顧客に影響が及ぶ前にインシデントを予測・対応することを可能にします。さらに、近年急速に進化するAIエージェントの活用により、運用自動化やITサービス管理、リソース最適化はこれまでにない次元へと到達しつつあります。AI運用を取り入れることで、運用チームはノイズの多いアラートから解放され、より価値の高い業務へ注力できるようになります。本イベント「IT Infra &AIOps Conference 2026」は、AIOpsをはじめとする最新の技術と知見を結集し、皆様の企業がIT運用の変革と圧倒的な競争力を手に入れるための価値ある第一歩となるでしょう。

AI 活用が進む今、その成果を左右するのは AI そのものではなく、必要な情報を必要なときに見つけられる環境です。 しかし、多くの企業ではファイルサーバーや Microsoft OneDrive、メール、Microsoft SharePoint Online(以下、SharePoint Online)などに情報が分散し、必要な情報を探し出せない、AI に検索させても期待した結果が得られないといった課題を抱えています。 こうした状況では、日々の業務効率が低下するだけでなく、Microsoft 365 Copilot をはじめとする AI も、その力を十分に発揮できません。 AI 活用の成否は、必要な情報へすばやくアクセスできる環境の整備にかかっています。 本セミナーでは、SharePoint Online を活用して、人も AI も探しやすい情報基盤を実現するための考え方をご紹介します。 情報をただ集約するのではなく、必要なときに見つけられ、活用される状態をどのように実現するのか。 JBS で実際に利用している SharePoint Online 標準機能ベースの情報共有サイト「SlidePro」を事例に、情報が自然と集まり、継続的に活用される仕組みや、AI 時代に求められる情報設計・ナレッジマネジメントにつながるポイントをご紹介します。 SharePoint Online を十分に活用できていない方、社内情報の整理・集約を進めたい方、AI 時代に対応した情報共有の仕組みづくりを検討している方におすすめのセミナーです。ぜひご参加ください。 こんな方におすすめ DX 推進部門・企画部門・情報システム部門の方で、以下のような課題をお持ちの方 生成 AI(Microsoft 365 Copilot など)の導入を検討している 社内の情報集約やナレッジ活用を推進したい SharePoint Online や Microsoft 365 の情報管理・活用を強化したい

業務システムのDXやリニューアルを進めたくても、 「現場の不満や要望を整理しきれない」 「どこから改善すればいいか分からない」 そんな声は少なくありません。 多くの場合、その原因は"見えていない課題"にあります。 本ウェビナーでは、 こうした「見えていない課題」を、 AIのスピードとUX専門家の確かな知見を掛け合わせて素早く可視化し、 改善戦略に変える新しい進め方について取り上げます。 その核となるのが、開発の前に「なぜ作るのか」「誰がどう使うのか」を可視化する 【要求定義】のプロセスと、【UX/UI】の検討です。 これらを要件定義の前に徹底することで、手戻りという最大の無駄をなくし、 トータルの開発コストを下げる賢い戦略につながります。 当日は、ケーススタディを交えながら、 業務システムの課題整理を劇的に短縮し、確かな改善戦略に変えるプロセスと、 プロジェクトを成功に導くための考え方を詳しくお伝えします。 ーーーーー 【こんな方におすすめ】  ・社内システムのDX・リニューアルを任されたが、何から始めたら良いかわからない担当者・責任者  ・各部署からのシステムへの不満や要望の整理・対処方針に頭を悩ませているマネジメント層  ・開発コストや手戻り、業務効率の低下を防ぎ、投資効果の高いDXを実現したいプロダクトオーナー  ・「現場の声を拾いきれない」「社内を説得する企画書を作る時間がない」とお悩みの事業部門のご担当者さま ひとつでも当てはまる方は、ぜひご参加ください 【本ウェビナーで得られること】  ・自社システムに潜む「見えていない課題」に気づける  ・「要件定義」の前に必要な、「要求定義」とUX/UIの価値に気づける  ・「デザインに力を入れる=コストが上がる」という思い込みを見直せる  ・自社リソースだけで抱え込まない、進め方の選択肢が持てる ー・-・-・-・-・-・-・ー・-・-・-・-・-・-  〈登壇者〉   PIVOT Account Direction Div.   アカウントディレクター 黒川 敬人 ー・-・-・-・-・-・-・ー・-・-・-・-・-・- 【プログラム】 ◆12:00-12:05 オープニング   ・ご挨拶   ・本日のアジェンダ紹介 ◆12:05-12:45  1.開発の現場で起こっている課題とリスク  2.DXの成功を握る「要求定義」とUX/UIの役割  3.課題をスピーディーに可視化する新たな手法  4.ケーススタディ  5.まとめ ◆12:45-12:55 エンディング   ・アンケートのご案内   ・個別相談(無料壁打ちMTG)のご案内

会場受講/ライブ配信/アーカイブ配信(2週間、何度でもご視聴可) 【講師】 オクノテ 代表取締役 清水 覚(しみず さとる) 氏 【重点講義内容】 生成AIは「魔法の杖」ではなく、使う人の問いをそのまま映す「鏡」です。 本講演では、著書『コンペ荒らしが実践する生成AI「超」企画術 “問いの技術”で勝ち筋を導く7つの創造ステップ』をもとに、企画書が通らない、社内で動かない、現場で実行されないという悩みを、AIとの問いのやり取りでどう乗り越えるかを解説します。 問いの設計から仮説破壊、決裁者視点の資料構成、社内合意形成、実行管理、振り返りの資産化まで、企画の一連の工程をAI活用と結び付けて紹介します。 後半のワーク(会場受講者限定)では、実際に問いを立て、AIとの対話を磨きながら、明日から使える「問いの技術」を持ち帰っていただきます。 1.オリエンテーション:AIは「魔法の杖」ではなく「鏡」である  -生成AIの回答精度は、問いの質に比例する 2.企画の精度を上げる「問いの設計」と「仮説破壊」  -問いかけの5原則/AIを批評家にして仮説を磨く 3.「通る」企画書をつくる決裁者視点の資料構成  -不安解消の順序で組む/想定質問への先回り 4.社内の壁を越える合意形成  -ステークホルダー分析/部門ごとの「翻訳」 5.実行を止めない仕組みと、経験を資産に変える振り返り  -リスクの可視化とタスク分解/振り返りの構造化 6.AIを「相棒」にする習慣化と、AI時代に人間が担うこと  -知的スパーリングとプロンプト改善サイクル/優先順位の決断・意味づけという人間の役割 【15:00?16:00】 会場受講者限定、実際に「問い」を立て、AIとの対話を磨く実践ワーク 生成AIを使用できるPC、デバイスをご持参ください。

会場受講/ライブ配信/アーカイブ配信(2週間、何度でもご視聴可) 【講師】 オクノテ 代表取締役 清水 覚(しみず さとる) 氏 【重点講義内容】 生成AIは「魔法の杖」ではなく、使う人の問いをそのまま映す「鏡」です。 本講演では、著書『コンペ荒らしが実践する生成AI「超」企画術 “問いの技術”で勝ち筋を導く7つの創造ステップ』をもとに、企画書が通らない、社内で動かない、現場で実行されないという悩みを、AIとの問いのやり取りでどう乗り越えるかを解説します。 問いの設計から仮説破壊、決裁者視点の資料構成、社内合意形成、実行管理、振り返りの資産化まで、企画の一連の工程をAI活用と結び付けて紹介します。 後半のワーク(会場受講者限定)では、実際に問いを立て、AIとの対話を磨きながら、明日から使える「問いの技術」を持ち帰っていただきます。 1.オリエンテーション:AIは「魔法の杖」ではなく「鏡」である  -生成AIの回答精度は、問いの質に比例する 2.企画の精度を上げる「問いの設計」と「仮説破壊」  -問いかけの5原則/AIを批評家にして仮説を磨く 3.「通る」企画書をつくる決裁者視点の資料構成  -不安解消の順序で組む/想定質問への先回り 4.社内の壁を越える合意形成  -ステークホルダー分析/部門ごとの「翻訳」 5.実行を止めない仕組みと、経験を資産に変える振り返り  -リスクの可視化とタスク分解/振り返りの構造化 6.AIを「相棒」にする習慣化と、AI時代に人間が担うこと  -知的スパーリングとプロンプト改善サイクル/優先順位の決断・意味づけという人間の役割 【15:00?16:00】 会場受講者限定、実際に「問い」を立て、AIとの対話を磨く実践ワーク 生成AIを使用できるPC、デバイスをご持参ください。

AI導入を検討しているが、思ったように成果が出ない―― そもそも活用できるのか不安―― そんな課題を感じていませんか? 実はその原因の多くは、AIそのものではなく「データの状態」にあります。 本セミナーでは、 製造業の業務において「どこで止まり、なぜ進まないのか」を明らかにし、 データ基盤と業務アプリを組み合わせることで“業務が回り続ける仕組み”を、 ストーリーと実演でご体感いただきます。 こんなお悩みはありませんか? ・同じ内容を何度も入力しており、業務が非効率になっている ・データはあるが、次の業務や意思決定に活かしきれていない ・部門ごとに情報が分断され、全体最適ができていない ・判断に時間がかかり、対応が後手になっている ・AIを使いたいが、何からはじめればよいかわからない ひとつでも当てはまる方は、ぜひご参加ください! 本セミナーで体感できること  ? 紙・Excel中心の業務が、“止まらない業務”に変わる一連の流れを実演で理解  ? 「見える化」で終わらず、「判断・実行」までつながる業務の仕組みがわかる  ? データ基盤を整えることで、業務の精度・スピードがどう変わるか具体的にイメージできる  ? “使えるデータ”があるからこそ実現できる、AI活用の具体的な活用方法  ? 自社で何から始めるべきか、スモールスタートの進め方が明確になる まずは“止まっているポイント”を見つけてみませんか? AIやシステムの導入だけでは、業務は変わりません。 重要なのは、データがつながり、業務が流れる仕組みを作ることです。 本セミナーでは、 皆様の業務がどこで止まり、どのように変わるべきかを整理し、 現場から経営までつながるデータ活用の全体像をご紹介します。 こんな方におすすめ  ? 業務の効率化やDXを進めたいと考えている方  ? データ活用を次のステップへ進めたいと考えている方  ? 「見える化」で止まらず、判断・改善までつなげたい方  ? AIを活かせる状態を整えたい方  ? 部分的な改善ではなく、継続的に成果を出せる仕組みを作りたい方 当日プログラム(全120分) 【第1部】13:30~14:20(予定) 「なぜ“データ基盤”が業務を動かすのか― 工場の一日で理解する業務改革の本質 ―」 1.トーテックアメニティのご紹介 2.AIと業務アプリで回る”ある工場の一日” 3.現実は?――業務はどこで止まっているのか 4.改善が“回り続ける”仕組みとは? 5.あなたの会社はどこで止まっていますか? 6.つながる前と後で、何が変わるのか 7.まとめ 【第2部】14:40~15:30(予定) 「データという”心臓”をどう動かすか ― 実践デモ ―」 1.“使えるデータ”をどう作るのか  (実践デモ:データをためる・整える・活用する) 2.データ基盤で業務はどう変わるのか 3.その先にあるAI活用 ※プログラムは抜粋・一部変更となる場合があります。 【第3部】15:40~(予定) 個別相談会 【参加者特典(先着20名様)】 当日ご参加いただいた皆様には、下記特典をご用意しておりますので、是非この機会にご参加ください! (資料は後日配布予定) ・無料業務診断シート ・業務改善ロードマップテンプレート ・デモ動画 ・お気軽相談会 ・参加者限定!特別割引キャンペーン

ランサムウェア被害に遭ったら、製造現場を本当に再開できますか? ランサムウェア被害は、情報システムの停止だけでなく、工場や製造設備の稼働停止にまで影響を及ぼす可能性があります。特に製造業では、OT環境や産業PC、製造装置など事業継続に直結するシステムが多く、被害後に「データを戻せた」だけでは製造再開には至りません。大手企業の被害事例を見て、自社の現在のバックアップや復旧体制で、本当に製造現場を再開できるのか不安を感じている企業も少なくありません。 バックアップがあっても製造を再開できない理由 バックアップを取得していても、実際の被害発生時に復元手順が整理されていない、復旧先の機器を確保できない、バックアップ自体が攻撃の影響を受けているといった状況では、すぐに製造を再開することはできません。さらに製造現場では、Windows XP/7などの旧OS、閉域環境、特殊な産業PC、IT担当者が常駐していない拠点など、一般的なオフィスITとは異なる制約があります。重要なのは、バックアップを「取っていること」ではなく、被害時に「実際に戻せる状態」まで準備しておくことです。 製造業だからこそ押さえるべき復旧対策のポイント 本セミナーでは、ランサムウェア被害に遭った場合でも迅速に製造現場を再開するために、製造業が事前に押さえておくべきバックアップと復旧対策のポイントを解説します。OT環境、閉域環境、旧OSを搭載した産業PCなど、製造現場特有の条件を踏まえ、「バックアップはあるが、本当に戻せるのか」という不安を解消するための復旧設計の考え方をご紹介します。あわせて、Acronis Cyber Protectを活用し、設備障害やサイバー攻撃後の迅速な復旧と事業再開を支援する方法について説明します。

生成AIの業務利用が進む一方で、「AIに任せる業務と、人が担う業務をどう分けるべきか」と悩む企業は少なくありません。AIにどこまで任せられるかを左右し、実務で確かな効果を発揮させる鍵となるのが、「組織独自の業務ナレッジ」です。。 製品仕様、過去の対応履歴、マニュアル、そしてベテランのノウハウ。これらがAIと融合して初めて、AIは実務に役立つ「優秀なアシスタント」へと進化します。 本セミナーでは、自社のナレッジをAIにつなぎ、応対品質を保ちながら業務に定着させるための考え方と進め方を解説します。 カスタマーサポート現場の主要な課題(電話応対・リアルタイムアシスト・問い合わせ対応自動化・新人教育)に沿って、4つの実践例と改善策をデモを交えて詳しくご紹介します。 「AIを導入したいが何から始めればいいかわからない」 「AIに任せるべき業務と人が対応すべき業務の切り分けがわからない」 そんな課題をお持ちの皆様、ぜひご参加ください。 【紹介予定のAI活用シーン】 ・AI音声による自動応対 & 後続業務の自動化 自然な音声応答と後続のチケット自動発行で受電負荷を大幅削減 ・WebRAG型AIチャットボットによる自己解決向上 サイト公開情報の自動巡回と絞り込み検索で高精度な即時応答を実現 ・AIリアルタイムアシストによる品質平準化 通話中の文脈理解と最適な回答案提示で検索の手間と負担を解消 ・メール問合せ受付と業務フロー連動 業務フローに基づく関連部門への自動連携で対応漏れと遅延を撲滅 ・AI音声による模擬トレーニング(教育の自動化) 音声による模擬対応トレーニングで指導者の負担軽減と早期の即戦力化を実現

基幹システムのデータを直接参照! 外部データベースの情報を楽々Webデータベースで使いこなす方法とは 基幹システムの既存データを業務部門でも利用したい、というご要望はよく見受けられます。 しかし、利用するにはシステム部門に抽出を依頼したり、CSVやExcelへ出力して二次加工したりする必要があり、データの鮮度低下や転記ミス、管理負荷などの課題が生じがちです。 その結果、既存データを現場で活かしたいのにうまく回らない、ということはないでしょうか? そこで、楽々Webデータベースの新機能である「外部DBアプリ」を使えば、CSV・Excelへの出力もなしに、楽々Webデータベースから外部データベースの最新情報をリアルタイムに検索・照会・集計・帳票出力が行えます。 外部データベースの情報をExcel形式でダウンロード後、部門でデータ加工・利活用することも可能です。 本ウェビナーでは「外部DBアプリ」を利用して現場と基幹システムをつなげ、更新や管理の負担を減らしながら「使いたい」を素早く形にできる方法と、その後のデータ活用までご紹介します。ぜひご参加いただき、データ活用DXにお役立てください。

生成AIを実際の業務にどう組み込み、事業の成果につなげていくかを考えるトークイベントです。 生成AIによって、つくること自体のコストは大きく下がりました。一方で、AIツールを導入したものの、実際の業務プロセスに組み込み、現場で継続的に使われる状態まで定着させることに課題を感じている企業も少なくありません。 本イベントでは、アジケ代表取締役社長の梅本周作と、岡野バルブ製造 取締役 経営企画室長 兼 新規事業統括の菊池勇太氏が登壇します。 デザインをつくる現場と、製造業をはじめとする事業を動かす経営の現場。それぞれの立場から、AIを実際にどう使い、どこを人が判断しているのかを、具体的な取り組みをもとに掘り下げます。 主なテーマ ・いま実際に、仕事のどこでAIを使っているか ・導入しただけで終わらせず、どうやって現場で使われる状態にしたか ・どこまでAIに任せ、どこを人が判断するか ・経営としてAI投資の効果をどう判断するか ・数字にならないAI活用の効果をどう扱うか ・AIが入ることで、チームの役割や求められるスキルはどう変わるか ・これから1年、まず何に手をつけるべきか 地方でデジタル人材を確保しづらい状況や、レガシーな業務プロセスを抱える企業が、AI活用に向けて何から着手できるかについても取り上げます。 後半20分は、参加者からの質疑応答を予定しています。 開催概要 日時 2026年9月16日 水曜日 19時00分から20時30分 開場18時30分 会場 ONE FUKUOKA BLDG. 6F SKYLOBBY SQUARE 福岡市中央区天神 参加費 無料 定員 50名 先着順 登壇者 梅本 周作 アジケ 代表取締役社長 2007年の創業以来、約20年にわたりサービスデザインとUI/UXデザインの支援に携わる。2026年8月、AIと協働するデザインワークフローをまとめた「AIを味方にする デザインワークフロー実践ガイド」をマイナビ出版より刊行。 菊池 勇太 ポルト 代表 岡野バルブ製造 取締役 経営企画室長 兼 新規事業統括 北九州市門司区出身。環境コンサルティング会社、マーケティングリサーチ会社を経て、2018年にポルトを設立。門司港ゲストハウス PORTO を起点に、地域資源を生かした飲食、小売、企画を手がける。複数社の経営に関わる。 司会 中島くるみ

制度改定への対応、レセプト関連業務の確認、新人教育、院内外からの問い合わせ対応。 医療事務の現場では、日々の業務を回しながら、正確さとスピードの両立が求められています。特に、確認事項の多い業務や、担当者ごとの経験に依存しやすい業務では、現場負担が大きくなりやすいのではないでしょうか。 本セミナーでは、医療事務部門におけるこうした業務に対して、ナレッジとAIを組み合わせることで、どのような支援が可能になるのかを具体的にご紹介します。 取り上げるのは、制度確認の支援、書類作成支援、レセプトチェック、新人教育、問い合わせ対応の支援など、医療事務の現場で検討しやすいテーマです。 AIが最終判断を担うのではなく、確認観点の整理、関連資料の参照、説明や教育の支援といった形で、現場業務をどう支えられるかに焦点を当てます。 「医療事務の負担を少しでも軽くしたい」 「教育や引き継ぎを属人化させずに進めたい」 「制度対応や問い合わせ対応を、今よりスムーズにしたい」 このような課題をお持ちの方にご参加いただきたい内容です。 <ご紹介予定のナレッジ×AI活用シーン(一部)> ■ 補正予算・補助金への対応支援 ・膨大な行政通知をAIが解析し、自院の計画に最適な補助金選定や申請書類の作成を強力に支援 ■ レセプト関連業務の点検補助 ・過去の返戻事例や算定ルールを参照元に、AIが点検をサポート ■ 問い合わせ対応支援 ・診療時間等についての電話問い合わせに対し、AI音声がナレッジをもとに自動応対 ・Webサイト情報をもとにしたシナリオレスのAIチャットボットで患者様の自己解決を促進

製造業における人手不足は、年々深刻さを増している状況にあります。 その一方で、日本の製造業は国内総生産の2割をも占める業界であり、さらに世界でもトップクラスの高度な技術が求められるといったように、日本の経済を支える中心的な産業としての役割を果たしております。 そんな中、製造業で近年注目を浴びているのが「製造のDX化」です。 今や多くの企業が目標としている「DX化」を推進していこうという流れがありますが、 でもDX化といってもどこからやればいいのかわからないし、DX化したからと言ってどのように人材不足に効果が出るのかわからないといった方々も多いかと思います。 そこで、本セミナーではペーパーレス化によって業務効率と正確性を向上し、社内のDX化を推進していく対応策をご紹介いたします。 【このようなお悩みをお持ちの方にオススメ】 ・労働力、人手不足をカバーしたい ・従業員の負荷率を減少させたい ・紙でのアナログな対応を改善したい 【紹介ソリューション】 電子帳票ツール「i-Reporter」


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