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人を増やさず、仕事が回る仕組みのつくり方 AIエージェントで何を任せられる? 具体例でわかる、自社業務への活用方法 【セミナー概要】 人手不足で業務が回らない。AIを活用したいけれど、何から始めればよいかわからない。 そんな企業の経営者・管理職の方に向けた、実践型のオンラインセミナーです。 近年、ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、さまざまな業務でAIが活用されるようになりました。 しかし、実際の企業では、 ・AIに質問したり、文章を作成したりする程度にとどまっている ・AIエージェントという言葉は聞くが、何を任せられるのかわからない ・業務を自動化したいが、社内にシステム開発を進められる担当者がいない ・既存のシステムやデータがバラバラで、手作業がなくならない ・業務改善を始めても、日々の仕事に追われて継続できない といった課題を抱えています。 AIの本当の価値は、質問に答えてもらうことだけではありません。 必要な情報を取得し、業務を処理し、結果を報告する。 こうした仕組みを構築することで、これまで人が対応していた仕事の一部を、AIやシステムに任せられるようになります。 さらに、ChatGPTやClaude Codeなどを活用することで、業務システムを作る・直す・改善する仕事そのものも、AIを活用して進められる時代になっています。 本セミナーでは、実際の業務システムやAIエージェントの動作例を交えながら、人を増やさずに仕事が回る仕組みを、どのように作り、運用していくのかをわかりやすく解説します。 【本セミナーでわかること】 本セミナーでは、単なるAIツールの機能紹介ではなく、AIや業務自動化を、自社の仕事にどう取り入れればよいのかをお伝えします。 具体的には、以下のような内容を扱います。 ・ChatGPTとAIエージェントは何が違うのか? ・AIエージェントには、どのような仕事を任せられるのか? ・人を増やさずに業務を回すには、何を変える必要があるのか? ・バラバラになっている業務やデータを、どうつなげればよいのか? ・AIを活用すると、業務システムの開発や改善はどう変わるのか? ・AIに任せる仕事と、人が判断する仕事をどう分けるのか? ・社内に専門担当者がいなくても、業務改善を進めるにはどうすればよいのか? 【ChatGPTとAIエージェントは何が違うのか】 ChatGPTなどの生成AIは、質問への回答、文章作成、情報整理など、さまざまな場面で活用されています。 しかし、AIに回答をもらっただけでは、その後の仕事は人が進めなければならないことも少なくありません。 例えば、社員に「この仕事をやっておいて」と依頼するとき、期待するのは回答だけではないはずです。 依頼を受ける → 必要な作業を実行する → 結果を報告する AIエージェントも、業務データや外部システムと組み合わせることで、こうした一連の作業を担えるようになります。 本セミナーでは、 ・質問に答えるAIチャット ・依頼した作業を進めるAI ・複数の手順を判断しながら実行するAIエージェント の違いを整理し、AIに仕事を任せるとはどういうことなのかを具体例で紹介します。 【人を増やさず、仕事が回る仕組みとは】 人手不足への対応は、新しい社員の採用だけではありません。 例えば、会社の中には次のような作業が存在します。 ・複数のシステムからデータをダウンロードする ・Excelやスプレッドシートで情報を照合する ・日報と案件情報を紐付ける ・申請内容を確認し、担当者へ通知する ・別々のシステムに同じ情報を入力する ・必要な情報を探して、報告書を作成する 一つひとつは小さな作業でも、案件数や取引先が増えるほど、管理する仕事も増えていきます。 しかし、すでに入力されているデータを活用し、業務とシステムをつなぐことで、こうした作業の多くは自動化できる可能性があります。 例えば、日報・案件管理・売上データを連携すれば、担当者が毎回データを集計することなく、案件別の工数や原価を確認できる仕組みを構築できます。 重要なのは、単に一つの作業を便利にすることではありません。 業務全体の流れを見直し、人が行う必要のない作業を減らすこと。 その結果、社員が確認や判断など、本来取り組むべき仕事に集中できる環境を目指します。 【こんな内容をお伝えします】 人手不足の企業が考えるべきAI活用 ・人を採用するだけでは解決できない業務課題 ・業務量が増えるほど管理の仕事も増えてしまう理由 ・人が対応する仕事と、自動化できる仕事の見分け方 ・AIを導入する前に、業務の流れを整理する重要性 ChatGPT・AIエージェントの違いと活用方法 ・AIチャットとAIエージェントの違い ・AIに質問することと、仕事を依頼することの違い ・業務データや外部システムと連携する仕組み ・AIに任せる範囲と、人による確認・判断の必要性 業務システムとデータをつなぐ自動化 ・日報、案件管理、売上・原価データの連携 ・手作業による集計・照合を減らす考え方 ・申請、確認、通知などを自動化する仕組み ・既存のGoogle Workspaceや業務システムを活用する方法 AIを活用したシステム開発・継続改善 ・ChatGPTやClaude Codeによる開発の効率化 ・AIエージェントによる仕様確認・修正・テスト ・業務システムの不具合や改善要望への対応 ・AIが実行する仕事と、専門家が判断する仕事 ・作って終わりにしない、継続的な改善体制 自社業務にAIを取り入れるための進め方 ・どの業務から自動化を始めるべきか ・現在の業務フローと課題の整理方法 ・既存データを活用できる部分の見つけ方 ・小さな業務から改善を始める方法 ・社内に専門担当者がいない場合の進め方 【当日のデモ内容】 当日は、実際の業務システムやAI開発の仕組みを交えながら、AIに仕事を任せることで、日々の業務やシステムの運用がどのように変わるのかをご紹介します。 デモ① 業務を自動化する仕組み AppSheetやGoogle Workspaceなどを活用した業務システムを例に、これまで人が対応していた入力・確認・集計・通知などを、どのように仕組み化できるのかを紹介します。 既存のデータを活用し、業務と業務をつなぐことで、人の作業負担を減らす考え方を解説します。 デモ② AIエージェントによるシステムの改善 業務システムに不具合や改善要望が発生した場面を想定し、AIエージェントが開発情報を参照しながら、調査・修正・テスト・報告を進める仕組みを紹介します。 また、AIだけにすべてを任せるのではなく、専門家が修正内容や影響範囲を確認することの重要性についても説明します。 業務を自動化するだけでなく、その仕組みを継続的に改善していく。 この2つの視点から、AI時代の新しい業務改善の進め方をご紹介します。 ※デモ内容は当日の構成により一部変更となる場合があります。 【こんな方におすすめ】 ? 人手不足に悩んでいる中小企業の経営者・管理職の方 ? 社員を増やさずに、現在の業務を効率化したい方 ? AIエージェントに何を任せられるのか知りたい方 ? ChatGPTを使っているが、実際の業務自動化にはつながっていない方 ? AIを活用したいが、社内に専門担当者がいない方 ? 日報・案件管理・申請承認・集計などに手作業が多い企業の方 ? 複数のシステムにデータが分散し、確認や集計に時間がかかっている方 ? 社内で業務アプリを開発したものの、保守や改善が進んでいない方 ? 外部の専門家を活用して業務改善を進めたい経営者・責任者の方 ※AIやプログラミングに関する専門知識は必要ありません。 【このセミナーでお伝えしたいこと】 AIは、質問に答えてもらうだけのツールではありません。 業務システムやデータと組み合わせることで、依頼した作業を実行し、結果を報告する仕組みを構築できます。 さらに、AIを活用したシステム開発によって、これまで時間や専門知識が必要だった開発・修正・改善にも、新しい選択肢が生まれています。 一方で、AIを導入するだけで会社の業務が自動的に変わるわけではありません。 何を任せるのか。 どの業務を仕組み化するのか。 既存のデータやシステムをどうつなぐのか。 誰が品質を確認し、継続的に改善するのか。 こうした設計と運用が重要になります。 本セミナーでは、AIを使って人の仕事を減らす方法と、AIを活用して業務改善を続ける方法を、具体的な事例を通じてお伝えします。 「自社でも何かできそうだ」 そう感じていただき、最初の一歩を考えるきっかけになれば幸いです。 【会場】 オンライン開催 Google Meet 【参加費】 無料 【禁止事項】 ・当日キャンセルおよび無断キャンセルはご遠慮ください。 ・同業他社の方のご参加はご遠慮いただいております。 この機会に、AIエージェントを自社業務に活用する具体的な方法をぜひご確認ください。

【Webフォームで取得した個人情報、その後の管理まで把握できていますか?】 問い合わせや申込フォーム、外部サービスに預けた個人情報。適切に保管・削除できているでしょうか? 万が一の情報漏洩に備え、被害を最小限に抑えるデータ管理の考え方をご紹介します。 【Webフォームや外部サービスで取得した個人情報の管理に課題を感じている方へ】 企業・自治体では、問い合わせフォームや申請フォームなど、Webサービスを通じて個人情報を取得する機会が増えています。一方で、取得したデータがWebサーバーや外部サービスに残り続け、保管場所や削除状況、委託先での取り扱いまで把握できていないケースもあります。 情報漏洩のリスクをゼロにすることが難しいなか、重要なのは、万が一の際に被害を最小限に抑えられるデータ管理です。 本セミナーでは、個人情報をWeb公開領域に残さず、必要な場所へ移転・退避させる「データ階層化(ティアリング)」の考え方と、データの移転や適切な運用を確認・証明する仕組みを、デモを交えてご紹介します。 【このセミナーでわかること】 ・個人情報が残り続ける背景  Web公開領域や外部サービスにデータが残る理由と、管理上のリスク ・情報漏洩時の被害を抑える考え方  漏洩を防ぐだけでなく、万が一の際の被害を最小にするデータ管理 ・データ階層化(ティアリング)の仕組み  個人情報を必要な場所へ移転・退避させる具体的な考え方 ・データ管理状況の可視化・証明  データの移転や適切な取り扱いを客観的に確認・証明する方法 ・安全なデータ管理の実現方法  手作業への依存を減らし、適切なデータ管理を継続するための仕組み 【こんな方におすすめ】 ・Webサイトやクラウドサービスで取得した個人情報の保管・管理に課題を感じている方 ・Webフォームや外部サービスの利用拡大に伴い、データ管理のあり方を見直したい方 ・委託先や外部サービスにおける個人情報の取り扱い状況を把握したい方 ・Webサイトの企画・構築・運用や、情報セキュリティを担当している方 ・個人情報の安全な管理と、その後のデータ活用を両立したい方

『“足し算の対策”から、優先順位を決める戦略へ。技術と現場から考える、2027年のサイバーセキュリティ。』 サイバー攻撃の高度化、クラウド利用の拡大、人材不足――。 課題が増えるたびに、対策を“足し算”するだけでよいのでしょうか。 「富士ソフト セキュリティ戦略フォーラム2026」では、技術と現場の2つの視点から、2027年に向けて企業が何を優先し、どう備えるべきかを考えます。 技術パートでは、これから求められるセキュリティ技術と考え方を解説。 現場パートでは、仮想企業・仮想インシデントを題材に、3名の技術者がそれぞれの専門領域から課題と対応を掘り下げます。 「もし自社で起きたら、どう判断するか。」 自社の次の一手を考えるための判断材料をお持ち帰りください。 ■技術パート 「漏洩、ランサム、AI、何が起きているのか、セキュリティの今」 相次ぐインシデントや脆弱性対応など、直近の事例から脅威と対策の現在地を俯瞰。 2027年に向けて、企業は何を見直し、どう備えるべきかを考えます。 スピーカー: 富士ソフト インフラ事業部 セキュリティソリューション部 部長 柴田 秀行 ■現場パート ①「SCS評価制度でサプライチェーンは強化されるのか?――   ともに築くサプライチェーンのセキュリティ」  取引先がランサムウェア被害に遭ったら――。  取引継続、影響把握、再発防止、信頼回復。  発注側に突きつけられる判断を考えます。  スピーカー:  富士ソフト  インフラ事業部 セキュリティソリューション部 第1技術グループ  主任 山口 宏治 ②「『うちは大丈夫か』に答えるために― CIS Controlsで確かめる、対策の現在地」  対策を重ねていても、本当に抜けはないのか。  ランサムウェア被害を例に、CIS Controlsを物差しとして、自社のセキュリティ対策の  現在地を確かめます。  スピーカー:  富士ソフト  インフラ事業部 セキュリティソリューション部 第3技術グループ  リーダー 道口 脩一 ③「AIで変わるエンドポイント運用― 少人数で実現するセキュリティ効率化」  運用負荷やコストが増える中、AIとエンドポイント統合管理をどう生かすか。  EDR・XDRや内部リソースを活用し、少人数でも効率的に運用するためのヒントを  紹介します。  スピーカー:  富士ソフト  インフラ事業部 セキュリティソリューション部 第2技術グループ  竹森 公彦 ■参加方法 詳細ページのお申し込みフォームよりお申し込みください。


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