イベント・セミナー オンライン 2026/10/14 オンライン 2026/10/14 企業内検索×生成AIで業務改革【ナレッジ活用のよくある課題と解決法】 企業内検索×生成AIで業務改革【ナレッジ活用のよくある課題と解決法】 ■企業内検索×生成AIで業務改革 普段の業務の中で「あの資料、どこにあるかな…」と長い時間をかけて探したことはありませんか？頑張って探したのに、結局見つからなかった経験があるのではないでしょうか。 エンタープライズサーチ QuickSolution(クイックソリューション)を使えば、社内ファイルサーバやクラウドサービスを横断的に文書の中身まで検索して、欲しい情報に素早くアクセスできます。また、生成AI連携(RAG)対応により、社内情報にもとづく質問応答を実現。自律的に検索・評価を繰り返して回答を生成することで回答精度を高めています。さらに、Microsoft 365 CopilotなどのAIエージェントから、MCP経由で社内情報を横断検索して活用も可能です。 QuickSolutionは発売から25年以上の販売実績を持ち、企業内検索システム(エンタープライズサーチ)市場でシェアNo.1*を獲得、幅広い業界・業種で活用されています。本ウェビナーでは毎回1テーマを選び、製品概要、デモ、導入事例をご紹介していきます。ぜひ、気軽にご参加ください。 ■ナレッジ活用のよくある課題と解決法 企業内のナレッジを最大限に活用することは、業務効率化や企業の競争力強化につながる必要不可欠な取り組みです。しかし、「蓄積されたナレッジが膨大で、うまく活用できない」「ナレッジ活用をどのように推進すればよいかわからない」といった声もよく聞きます。企業内の膨大なナレッジを効果的に活用するには、いったいどうすればいいのでしょうか。 本ウェビナーでは、RAG対応の企業内検索システム(エンタープライズサーチ) QuickSolutionでナレッジを効果的に活用する方法を、具体的な事例を交えてご紹介します。 * シェアNo.1の出典はこちら(https://www.sei-info.co.jp/company/company-awards/#award)
記事 衛星通信・HAPS・NTN タバコ休憩は悪なのか？ 会社で最も見つけにくい「1日30分」サボりの正体 タバコ休憩は悪なのか？ 会社で最も見つけにくい「1日30分」サボりの正体 2026/08/24 「ちょっと一服してくる」──オフィスではおなじみの光景である「タバコ休憩」だが、生産性の観点などから、非喫煙者からは厳しい目が注がれることもある。しかし、そんなタバコ休憩の影に隠れて見逃されがちなのが、より生産性を低下させる「ある休憩」の存在だ。一体その休憩の正体とは何で、生産性低下を避けるために、どのように策を講じればよいのか。元プレジデント編集長の小倉健一氏が解説する。
動画 AI・生成AI AIエージェント社会実装の挑戦 総額8億円『GENIAC-PRIZE』の全貌 AIエージェント社会実装の挑戦 総額8億円『GENIAC-PRIZE』の全貌 2026/08/24 経済産業省は、生成AIの開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC」を立ち上げ、計算資源の提供や人材育成を通じて国産基盤モデルの開発支援に取り組んできました。2025年には、生成AIの社会実装をさらに加速させる新たな取り組みとして、総額8億円の懸賞金をかけた「GENIAC-PRIZE」を開始しました。本講演では、これらの生成AIに関する取り組みについてご紹介致します。 ※ SBクリエイティブ株式会社 (ビジネス＋IT) 主催 2025年10月24日 「AI Agent Conference2025」より
ホワイトペーパー ID・アクセス管理・認証 なぜ「CIAM」は軽視されるのか？ 顧客体験とセキュリティを左右するID戦略 なぜ「CIAM」は軽視されるのか？ 顧客体験とセキュリティを左右するID戦略 2026/08/24 カスタマーアイデンティティ（CIAM）は、安全で快適な顧客体験を実現するだけでなく、データ活用の基盤としても重要な役割を担っており、製品やサービスの成功を左右する存在となっている。しかし、IT部門や開発部門では、ログイン機能など一部の要素だけに注目し、CIAM実装の難易度や重要性を過小評価してしまうケースも少なくない。本資料は、プロダクト部門や開発部門のメンバーがCIAMへの理解を深め、実装に活かすための実践ガイドである。認証・認可・ID管理といった基礎概念をはじめ、シングルサインオン（SSO）や多要素認証（MFA）などの必須機能、導入時にリーダーが検討すべきポイント、AIエージェント活用に伴うセキュリティ課題、さらにCIAMソリューション導入によるメリットまで幅広く解説する。
ホワイトペーパー ID・アクセス管理・認証 AIエージェント時代、小売の「本人確認」はどう変わる？ ID管理を支える「4つの柱」 AIエージェント時代、小売の「本人確認」はどう変わる？ ID管理を支える「4つの柱」 2026/08/24 小売業界でAIエージェントの導入が進み、消費者の情報収集から購入の意思決定に至るまで、その影響力は広がりつつある。しかし、人間のユーザーを前提に設計された従来のアイデンティティ管理システムは、サービスをまたいで即時に動作する自律型エージェントには対応しきれない。アイデンティティフローを効率化できれば、より多くの買い物客をコンバージョンへとつなげつつ、AIエージェントも安全に拡張できる。本資料では、エージェントコマース時代におけるアイデンティティ管理を実現するための戦略や、それを支えるAIエージェント構築の4つの柱などを解説する。
ホワイトペーパー ID・アクセス管理・認証 そのAIエージェント、「何にアクセスし、何を実行できる？」28項目でチェック そのAIエージェント、「何にアクセスし、何を実行できる？」28項目でチェック 2026/08/24 小売業においてAIエージェントの導入が進み、すでにスタック全体で稼働し始めている。しかし、こうしたエージェントが何にアクセスできて、何を実行できるのかを明確に管理できているチームは少ない。AI駆動型エージェント、自動化、そしてM2M（マシンツーマシン）連携といったAIシステムを取り入れるには、まず自社のアイデンティティレイヤーの準備状況を客観的に可視化することが重要だ。本資料では、自社の対応度を見極めるための7つの重要領域にわたる28項目の実践的なチェックリストを提示する。
記事 AI・生成AI なぜ経産省は“製造業の暗黙知”に8億円を賭けたのか？ 川崎重工・ダイキンらの生成AI活用術 なぜ経産省は“製造業の暗黙知”に8億円を賭けたのか？ 川崎重工・ダイキンらの生成AI活用術 2026/08/24 経済産業省は、NEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）と連携し、生成AIの利活用を促進するためのプロジェクト「GENIAC-PRIZE」を実施している。本講演では、経済産業省 商務情報政策局の能登将成氏がGENIACの概要や経済産業省の取り組みを紹介。さらに、製造業の事例として、川崎重工の中野信一氏、ジヤトコの杉山智哉氏、シャボン玉石けんの山野京亮氏、ダイキン工業の上月悠子氏の4名が、自社における生成AI活用の事例と今後の展望について発表した。
記事 エネルギー・電力 東京ガス「AI時代の電力不足」と脱炭素をどう両立？ CFOが明かす140年企業のGX戦略 東京ガス「AI時代の電力不足」と脱炭素をどう両立？ CFOが明かす140年企業のGX戦略 2026/08/24 脱炭素社会への移行が世界的な急務となっている中、エネルギー企業は「安定供給」と「CO2排出削減」という二律背反の難題に直面している。140年の歴史を誇る東京ガスは「第3の創業」を掲げ、顧客の脱炭素を支援する「ソリューション事業者」へと進化を遂げつつある。東京ガスの常務執行役員CFO、南琢氏が、同社GX戦略の“全貌”とサステナブル経営の“真髄”を語る。
記事 AI・生成AI 【マンガ解説】電脳覇権戦線～もしJKがフロンティアAIを作ったら～ 【マンガ解説】電脳覇権戦線～もしJKがフロンティアAIを作ったら～ 2026/08/24 日本の主権を守る「国産AIを作れ」日本の極秘プロジェクトとして設立された「都立人工知能高専」に、全国から選抜された高校生が集められた。はたしてJKに「フロンティアAI」をつくれるのか？日本のAI主権の行方は？AI覇権を懸けた知能の闘いが今始まる。
記事 データセンター・ホスティングサービス スペースX「独走」では困る？ NASAがマスクとベゾスを“あえて”競わせる納得の裏事情 スペースX「独走」では困る？ NASAがマスクとベゾスを“あえて”競わせる納得の裏事情 2026/08/24 1 宇宙を制するのは、イーロン・マスク氏かジェフ・ベゾス氏か。米宇宙開発競争では、これまでスペースXがロケット再使用や衛星通信「Starlink」で大きく先行してきた。だが今、月面着陸機や次世代通信衛星、宇宙データセンター構想では、ブルーオリジンとアマゾンが連携する形で新たな対抗軸を作り始めている。両陣営の競争は、もはやロケット開発の枠を超え、宇宙インフラ全体をめぐる主導権争いへと突入した。スペースXの独走は続くのか、それともベゾス陣営が宇宙の勢力図を塗り替えるのか。さらにその裏にあるNASAの思惑とは。
記事 AI・生成AI AIと人間の戦争は始まったのか？ 最先端モデルが見せた“悪意なき攻撃”の正体 AIと人間の戦争は始まったのか？ 最先端モデルが見せた“悪意なき攻撃”の正体 2026/08/24 1 AIと人間の戦争が始まった──そう言い切るのは早い。しかし、最先端AIが人間を欺き、外部システムに働きかけようとした事例は、単なるSFでは片づけられない。問題は、AIが敵意を抱いたことではなく、与えられた目標を達成するために、人間が想定しない危険な手段を選びうることだ。安全性の問題は次なる段階に入った。
記事 コンテンツ・エンタメ・文化芸能・スポーツ 山田玲司が超解説、『殺し屋1』『ヒミズ』も…90年代後半に「暗い作品」爆増したワケ 山田玲司が超解説、『殺し屋1』『ヒミズ』も…90年代後半に「暗い作品」爆増したワケ 2026/08/24 1 1990年代前半、『Bバージン』（小学館、1991～1997年）のヒットで人気漫画家となった山田玲司氏。しかし、その絶頂期からわずか数年で時代は一変する。1990年代後半には、『殺し屋1』（小学館、1998～2001年）や『ヒミズ』（講談社、2001～2002年）など“闇”を描く作品が台頭し、『新世紀エヴァンゲリオン』（1995～1996年）の流行を経て、「モーニング娘。」や日韓W杯の熱狂へ──。山田氏は時代の変化に苦しみ、新連載が次々と打ち切りとなる。しかし、その絶望の淵から、オノ・ヨーコやジョージ・ルーカスら累計400人への取材を基にしたインタビュー漫画の金字塔『絶望に効くクスリ』（小学館、2003～2008年）が生まれた。今回は、2000年代前後の漫画界を覆っていた時代の空気と、その中で生まれた作品の舞台裏について話を聞いた。
記事 AI・生成AI NVIDIA「エージェント時代は、モデルの性能よりもハーネス設計が重要」 NVIDIA「エージェント時代は、モデルの性能よりもハーネス設計が重要」 2026/08/23 2 NVIDIAは2026年8月21日、自律型エージェントシステム「AVO」が汎用人工知能の評価指標「ARC-AGI-3」のベンチマークで満点を達成したと発表した。基盤モデルとしてAnthropicのClaude Opus 5を採用しており、モデル単体では約30パーセントにとどまるスコアを、周辺システムの設計によって100パーセントまで引き上げた。AIエージェントのハーネス設計がモデルの性能を引き上げた事例であり、エージェント時代には、「AIの足回り」が重要となることを示している。
記事 AI・生成AI SlackがAIエージェントとチームで共同開発を行う新機能Slack Codeを発表 SlackがAIエージェントとチームで共同開発を行う新機能Slack Codeを発表 2026/08/23 2 米Salesforce傘下のSlackは2026年8月20日、AIコーディングエージェントとチームメンバーが同一の専用チャネル内で共同開発を行える新機能Slack Codeの提供を開始した。ClaudeやDevinなどのAIエージェントを通常の会話から呼び出し、コードの生成やレビューや動作確認をチーム全体で共有しながら進めることができる。
記事 AI・生成AI AI事業者は学習データ開示、政府が知財保護基本指針案を発表 AI事業者は学習データ開示、政府が知財保護基本指針案を発表 2026/08/23 2 政府は2026年8月18日、生成AIの学習データ公開や権利者への情報開示などを定めた事業者向けの基本指針案を有識者会議で示し、大筋で了承された。日本向けに事業を展開する海外企業も対象とし、法的拘束力のないコンプライオアエクスプレイン方式を採用する。今秋の運用開始を目指し、AIの技術革新と知的財産権保護の両立を図る。
記事 営業戦略 「もう少し安くなりませんか」にどう返す？ キーエンス流“値引き交渉術” 「もう少し安くなりませんか」にどう返す？ キーエンス流“値引き交渉術” 2026/08/23 1 「もう少し安くなりませんか？」受注目前でそう言われ、ここまでの商談が水の泡になるのではと焦った経験はないだろうか。値引きを断れば失注するかもしれない──そう不安になるのも無理はない。キーエンスで最低評価から全国トップ10へと巻き返したあさひ氏が重視するのは、「言われるまま値下げしない」ことだ。では、顧客の要求にどう切り返せばいいのか。
記事 AI・生成AI Anthropicが8月末にもIPO申請書類公開へ、SpaceX越え過去最大規模の調達を計画 Anthropicが8月末にもIPO申請書類公開へ、SpaceX越え過去最大規模の調達を計画 2026/08/22 1 人工知能モデルのClaudeを開発する米国Anthropicが新規株式公開に向けた申請書類を早ければ8月末にも一般公開する準備を進めていると複数の報道機関が報じた。同社の資金調達規模は過去最大となった米国SpaceXの記録に匹敵するかそれを上回る水準を計画している。同社は創業者の支配力を維持する目的で複数議決権株式の導入を並行して検討している。
記事 AI・生成AI AIがGPUコードを自動最適化、新手法「Hawkeye」がNVIDIA・AMDで最大18.9倍高速化 AIがGPUコードを自動最適化、新手法「Hawkeye」がNVIDIA・AMDで最大18.9倍高速化 2026/08/22 米ハーバード大、スタンフォード大、Together AI、Caltechの研究者9人で構成するチームが、AIにGPU固有の最適化手法を与える新手法「HAWKEYE」を提案した。研究チームによると、NVIDIAとAMDの4種類のGPUアーキテクチャを使った検証で、新しいAttention処理では最大18.9倍の高速化を確認したという。
記事 CRM・SFA・コールセンター Salesforce「Headless 360」を拡張、AIエージェントが各機能を動的に呼び出し Salesforce「Headless 360」を拡張、AIエージェントが各機能を動的に呼び出し 2026/08/22 セールスフォースは、AIエージェント向け基盤「Headless 360」を拡張すると発表した。新たなMCPサーバーやData 360連携、Slackbotとの統合、100以上の再利用可能なスキルなどを提供し、適切な権限を持つAIエージェントがSalesforceの機能を動的に発見・実行できるようにするという。
記事 セキュリティ総論 OpenAIがプライバシー保護と安全監視を両立する新技術を提供開始 OpenAIがプライバシー保護と安全監視を両立する新技術を提供開始 2026/08/22 1 米OpenAIは2026年8月19日、企業のデータプライバシー保護を維持したままAIシステムの安全性監視を強化する新技術のプレビュー版を提供開始した。データを一切保持しない既存のポリシーを維持しつつ、複数の対話にまたがる悪用パターンを自動検知する仕組みであり、ログ保存を求める競合他社のアプローチと対照的な内容となっている。
記事 AI・生成AI AIエージェントは「環境」で伸びる？ グーグルらが学習環境基盤EnvHarnessを公開 AIエージェントは「環境」で伸びる？ グーグルらが学習環境基盤EnvHarnessを公開 2026/08/22 1 米グーグル・クラウドのAI研究部門などの研究チームは、AIエージェントの学習環境を動的に調整する新基盤「EnvHarness」を公開した。既存環境の内部コードを変えず、エージェントの弱点に合わせて学習条件を組み替える。5つのベンチマークで検証し、最大9.0ポイントの性能向上と、実行ステップ9.8％削減を確認したという。
イベント・セミナー オンライン 2026/09/17 オンライン 2026/09/17 これからのAI活用はデータが主役！製造DXの最前線 これからのAI活用はデータが主役！製造DXの最前線 本セミナーでは、AI活用を支えるデータ基盤の本質にフォーカスし、最新の技術動向、製造業におけるデータ活用のトレンドをご紹介します。また、Snowflake Cortexによる最新AI機能を、実際のデモを通じてわかりやすくお届けします。 いま製造業では、AIを活用した改善・革新への期待が急速に高まっています。生成AIの活用も広がり、AIは一部の専門家だけでなく、現場や業務部門にとっても身近な存在になりつつあります。 一方で、AIを導入することと、業務で継続的に活用することの間には、なお大きな壁があります。品質改善や収益性向上、サプライチェーン最適化、予兆保全、経営判断の高度化といったテーマに取り組みたくても、必要なデータが部門やシステムごとに散在しており、横断的に活用しにくい――そのような課題を抱える企業は少なくありません。 その背景にあるのが、業務データとAIの分断です。業務システム、工場、IoT、SaaS、研究環境、そして現場のExcelや個別ファイルなど、製造業のデータはさまざまな場所に分散しており、十分に統合されていないケースが多く見られます。その結果、AIを活用しようとしても、必要なデータにたどり着けない、分析の前提がそろわない、部門横断で活用できないといった壁にぶつかりやすくなります。 こうした状況の中で、いま多くの企業があらためて重視しているのが、「データ戦略なくしてAI戦略なし」という考え方です。AIを現場で本当に活かすためには、正しいデータを、使える形で、安全に活用できる状態に整えておくことが不可欠です。 Snowflake AIデータクラウド(以下、Snowflake)は、構造化データ・非構造化データを含むさまざまなデータを一元的に扱い、部門や用途をまたいだ安全な共有と活用を可能にします。さらに、CortexをはじめとするAI機能により、データとAIを同一基盤上で扱いやすくし、より現実的なAI活用を後押しします。 AI活用の次のステップや、データ戦略の検討に役立つ内容です。ぜひご参加ください。 【プログラム】 ・DX戦略、データ戦略を検討中の方 ・業務部門、情報システム部門でデータ活用を推進したい方 ・AI活用を業務定着・全社展開につなげたい方
イベント・セミナー オンライン 2026/09/09 オンライン 2026/09/09 AS/400リライトの進め方をQ&Aで徹底解説！ AS/400リライトの進め方をQ&Aで徹底解説！ 近年、多くの企業がモダナイゼーションの検討を進める中で、システム刷新の手法検討は重要な課題となっています。 本セミナーではそうした課題に対する解決手法の一つである「リライト」に焦点を当て、プロジェクト推進時の疑問や課題にQ&A形式で解説します。 AS/400ユーザーが抱える課題とその背景 現場でよく見られる技術的・業務的な課題を整理し刷新の必要性を明確にします。 リライトプロジェクト推進時の疑問や課題に対するQ&A 実際のお客様の声をもとに、導入検討から実行フェーズまでのプロジェクト推進のポイントを解説します。 支援ツールの紹介 「RPG to Javaコンバージョンツール」「新旧比較ツール」など、スムーズな移行を支援する当社の独自ツールを紹介します。 システム刷新を検討中の皆さまにとって、役立つ具体的なヒントを得られるセミナーです。ぜひご参加ください。 【プログラム】 「リライト」によるシステム刷新の進め方と課題解決のポイント ・AS/400ユーザーが抱える課題とその背景 ・リライトプロジェクト推進時の疑問や課題に対するQ&A ・導入検討から実行フェーズにおける成功のポイント ■移行を支援する独自ツールの紹介 当社が提供する「RPG to Javaコンバージョンツール」について紹介します。
イベント・セミナー オンライン 2026/09/08 オンライン 2026/09/08 事例に学ぶMES導入の軌跡と成功ポイント 事例に学ぶMES導入の軌跡と成功ポイント 本セミナーでは、ある製造業のお客様におけるMES導入の軌跡を、3拠点・3フェーズに分けてご紹介します。複数システムのビッグバン導入を短期間で完遂した1拠点目、1拠点目の反省を活かした成功モデルを確立し、スムーズにサービスインした2拠点目、さらに自動化・省人化までシステムを拡張した3拠点目。各フェーズで直面した課題や成功ポイントを、プロジェクトマネージャー自身の言葉でお伝えします。 製造DX・スマートファクトリーの実現に向けて、MES導入を具体的に進めようとされている企業が増えています。一方で、「複数システムをどう統合すべきか」「導入後の横展開をどう設計するか」「将来の機能拡張にどう備えるか」など、プロジェクトを進めるうえで検討すべきことが多く、なかなか意思決定が難しい領域でもあります。 「他社がどう進めて、どこでつまずいたのか知りたい」「自社に当てはめたときに何がリスクになるのか把握したい」――MES導入を具体的に検討し始めると、こうした情報へのニーズが出てきます。初回導入だけでなく、横展開や将来的な自動化・拡張まで見据えた事例情報があると、自社プロジェクトの進め方もイメージしやすくなるのではないかと考えます。 本セミナーを通じて、MES導入における「全体最適」と「拡張性」――この2つのキーワードがなぜ成功の分岐点になるのかを、実例ベースでご理解いただけます。「何につまずきやすいのか」「どう進めれば成功するのか」について、自社プロジェクトに活かせる具体的なヒントをお持ち帰りください。 【プログラム】 ■事例に学ぶMES導入の軌跡と成功ポイント 「他社はどう進めて、どこでつまずいたのか」――MES導入を3拠点で展開した製造業の実例をもとに、プロジェクトマネージャー自身が成功と失敗のリアルを語ります。初回導入から横展開、自動化拡張まで、各フェーズの課題と乗り越え方を具体的にご紹介します。自社プロジェクトの進め方を考えるうえでのヒントをお持ち帰りください。 【こんな方にオススメ】 MES導入を検討する上で、実際の進め方や気をつけるべきポイントについて他社事例を参考にしたい方 MES導入後の複数拠点への横展開や段階的な機能拡張の進め方に関心がある方 MESを含む複数システムの導入プロジェクトをどう進めるかご検討中の方 ※同業他社、参加対象外のお申込みはお断りする場合がございます
記事 AI・生成AI Sakana AIの翻訳が進化、独自評価でGoogle翻訳・DeepLなどを日英翻訳で上回る結果に Sakana AIの翻訳が進化、独自評価でGoogle翻訳・DeepLなどを日英翻訳で上回る結果に 2026/08/21 1 Sakana AIは8月21日、翻訳サービス「Sakana Translate」のモデルを新世代「Sakana Namazu」に更新したと発表した。日本語・英語・中国語の双方向翻訳は維持し、訳文の自然さを向上。独自の日英翻訳タスク160件では、すべての比較対象に対して同サービスの出力が優れていると判定された割合が50％を超えたとしている。
イベント・セミナー オンライン 2026/10/13 オンライン 2026/10/13 楽々Webデータベースの製品紹介ウェビナー 楽々Webデータベースの製品紹介ウェビナー 完全ノーコードで、現場でかんたんアプリ作成 社内人材のITスキルを強化し業務改善 DX推進に伴う人材ニーズの高まりのなか、IT人材不足はますます深刻化しています。 そこで活用したいノーコードツール。 「楽々Webデータベース」は、完全ノーコードでかんたんにアプリの構築が可能。 「活エクセル！ かんたん構築！ つなげて活用！」をコンセプトに、エクセルを活用してWebデータベースを構築し、情報共有・更新を容易にして、今あるエクセル業務を改善できるツールです。 貯めたデータをつなげて活用でき、データの利用価値を一段と高めます。また、ワークフロー機能で、作成したデータを申請・承認に流すこともできます。 ご利用は、業務部門単位もしくは、IT部門から業務部門に提供するツールとしても活用できる機能を備えています。 コーディングは一切不要！ 誰でも使えて、社内人材のITスキル強化が見込め、IT人材不足の解消・情報共有の促進・業務効率化が可能なツールで、全社と現場と両輪で広げていくDXのご提案です。 ウェビナーはいずれも全体で1時間ほどの長さとなっており、無料で自宅や自席からお気軽にご参加いただけ、質疑にもお答えいたします。 ぜひ、楽々Webデータベースを知っていただき、業務改善とデータ活用の手立てとしてご検討ください。 ■製品紹介 完全ノーコードで、現場でかんたんアプリ作成 社内人材のITスキルを強化し業務改善 「楽々Webデータベース」は、エクセルファイルを簡単にWebアプリ化し、情報共有・更新を容易にします。 今あるエクセル業務の改善のみならず、効率的にデータを貯めて、さらに活用できる「楽々Webデータベース」の特長と魅力についてご紹介します。 実際の画面と手順をお見せしながら、アプリ作成の手順や使い方も解説いたします。
イベント・セミナー オンライン 2026/09/16 オンライン 2026/09/16 AIに何を任せ、人は何を担う？ 電話応対から新人教育まで、CSの「ナレッジ×AI」4つの実践例 AIに何を任せ、人は何を担う？ 電話応対から新人教育まで、CSの「ナレッジ×AI」4つの実践例 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
イベント・セミナー オンライン 2026/09/15 オンライン 2026/09/15 AIエージェントによる「報告・分析・通知」の自動化で実現する人の手に頼らないトラブル未然防止の仕組み AIエージェントによる「報告・分析・通知」の自動化で実現する人の手に頼らないトラブル未然防止の仕組み トラブルの再発防止に不可欠な「過去トラ」の蓄積と活用。 その重要性は分かっていても、現場では目の前のトラブル対応に追われ、 報告書作成や原因の深掘りまで手が回らないという声が多く聞かれます。 結果として、 ・報告は最低限で終わる ・過去事例は探しづらく、活かされない ・同じトラブルが形を変えて繰り返される ??そんな状況に陥りがちです。 「報告書を書く手間」や「過去事例を探す手間」といった現場の負担を最小限に抑えなければ、過去トラの蓄積と活用が真に定着することはありません。 本セミナーでは、AIエージェントが現場に代わって動くことで、 再発防止のフローそのものを自動化する 「人の手に頼らないナレッジ活用」の形をご紹介します。 ＜本セミナーで解決する「活用」の壁＞ 「書く」を自動化：現場は「箇条書きメモ」や「音声入力」を行うだけ。AIエージェントが内容を読み取り、所定フォーマットへ自動で清書・構造化し登録します。これにより、報告書作成にかかる工数を大幅に削減します。 「分析」を自動化：登録された一次情報をもとに、AIが分析を代行。根本原因と対策案を即座に提示します。分析の属人化を解消し、誰でも漏れのない高度な分析結果を得られるようになります。 「探す」を自動化：人が検索しに行かなくても、トラブルの登録や時間経過をトリガーに、AIが類似事例や関連情報を担当者へ直接通知。必要な情報が「向こうからやってくる」仕組みを実現します。 「完璧な報告書」や「こまめな検索」を現場の努力に頼る運用には、限界があります。 現場が本来の業務に集中している間に、AIが裏側で情報を整理し、再発防止のサイクルを回し続ける。この「現場の負担を最小限にする」設計こそが、ナレッジマネジメント定着の鍵です。 本セミナーでは、AIエージェントがどのように業務に溶け込み、現場の負担を抑えながら再発防止の精度を高めるのかを、具体的なデモを交えてご紹介します。
イベント・セミナー オンライン 2026/09/08 オンライン 2026/09/08 経験に頼らないデザインレビューへ AI審査員が実現する「準備工数削減」と「品質の標準化」 経験に頼らないデザインレビューへ AI審査員が実現する「準備工数削減」と「品質の標準化」 デザインレビューの品質は、 どれだけ多くの知識を参照できるか、 どこまで漏れなく確認できるかで決まります。しかし現場では、 ・過去トラや設計規定の確認に時間がかかる ・レビュー観点が人によってばらつく ・ベテランにチェックが集中し、負荷が高まる といった課題が重なり、 品質を上げようとすると工数が増え、工数を減らそうとすると品質が下がる というジレンマに陥りがちです。こうした状況を、 これ以上「人の経験」や「手作業」だけで支え続けるのは、 現実的ではありません。「ナレッジが整っていないからAIはまだ早い」―― そんな心配は不要です。 本セミナーでは、AIが一次審査を担い、日々の業務からナレッジを自動で蓄積することで、デザインレビューを属人化しない“仕組み”として回す方法を、具体的な活用イメージを交えて解説します。 ＜本セミナーのポイント＞ AIが「ためる」：ナレッジ蓄積の自動化 DR会議の音声から、指摘事項・判断理由・注意点をAIが自動で抽出。人がまとめ直さなくても、ナレッジとして整理・分類された形で蓄積されます。 AIが「使う」：一次審査の自動化 AIが過去トラブル、設計規定、チェック観点を横断的に参照。レビュー前の段階で、リスクになり得る箇所を自動で洗い出します。 人は“判断する”：本来のレビューに集中 形式チェックや網羅確認はAIに任せ、人は設計の妥当性やトレードオフ判断など、本来価値の高いレビューに集中できる環境を実現します。 導入効果： ・DR準備・確認工数の大幅削減 ・レビュー品質の平準化と抜け漏れ防止 ・ベテラン依存の緩和と若手育成の加速 そして最終的には、 自社の設計思想や審査基準を学習した 「自社専用のAI審査員」へと進化させていくことが可能です。AIが裏側で一次審査とナレッジ整理を担い、 人はより高度な設計判断に集中する。 そんな次のデザインレビューの姿を、 本セミナーでは具体的な活用イメージとともにお伝えします。
イベント・セミナー オンライン 2026/09/30 オンライン 2026/09/30 AI時代、企業のセキュリティ対策はどう変わる？ AI時代、企業のセキュリティ対策はどう変わる？ 【概要】 生成AIやAIエージェントの活用が進む一方で、企業ではクラウドサービスやSaaS、APIなどの利用が拡大し、攻撃対象領域（アタックサーフェス）はこれまで以上に複雑化しています。把握していない公開資産や設定不備は、サイバー攻撃の起点となる可能性があります。 本ウェビナーでは、AI時代に企業を取り巻くリスクの変化を解説するとともに、ASMの考え方に基づき、攻撃者から見えるIT資産を把握する重要性と、Webアプリケーション診断、ネットワーク診断、クラウドセキュリティ設定診断など、リスクに応じたセキュリティ評価・対策の進め方をご紹介します。AIを安全に活用するために、企業が今取り組むべき対策を分かりやすく解説します。 ※本ウェビナーは2026年8月26日開催回の録画配信です 【こんな方におすすめ】 ・生成AIやAIエージェントの業務利用を進めている企業の方 ・自社の公開資産やクラウド環境を正確に把握したい方 ・ASMの活用方法や導入メリットを知りたい方 ・Webアプリケーションやクラウド、ネットワークなど、自社に必要な診断を整理したい方 ・AI時代に求められるセキュリティ対策を体系的に学びたい方 【主なトピックス】 ・AI時代に変わる企業のサイバーリスク ・ASMで攻撃対象領域を可視化する ・リスクに応じたセキュリティ対策 ・AI時代に求められるセキュリティ運用
