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DXとAXを加速するゼロトラストセキュリティ 2026 秋

DXとAXを加速するゼロトラストセキュリティ 2026 秋

世界経済の混乱や長引くインフレの中、企業は生き残りをかけてDXを推進しています。それと同時に、社外から社内のシステムにアクセスすることや、工場外から製造装置に直接アクセスするような機会も増えています。DXの進展やテレワークの普及などによりビジネスのクラウド化がさらに進んだ結果、従来型の「境界型モデル」ではネットワークセキュリティの維持が困難となり、「すべてのトラフィックを疑わしいものとみなす」ゼロトラストセキュリティへの注目が高まっています。境界なきセキュリティが求められる時代にデジタルトラストを確立するにはどうすればよいのでしょうか？当WebセミナーではDXに取り組みながら、企業がゼロトラストセキュリティについて進めるべき方向性を模索し、ゼロトラストセキュリティに関するさまざま情報を提供してまいります。

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Salesforceを”使うだけ”から”成果を出す”へ

Salesforceを”使うだけ”から”成果を出す”へ

AI活用への関心が高まる一方で、「何から着手すべきかわからない」「PoCで止まってしまい業務成果につながらない」「Salesforceを導入していても十分に使いこなせていない」といった課題を抱える企業は少なくありません。特に営業・顧客対応・業務オペレーションの現場では、限られた人員の中で生産性向上とROI最大化の両立が求められており、AIをどう業務に組み込み、実行・定着させるかが重要なテーマになっています。 本セミナーでは、IBMがどのようにSalesforce活用支援とAI活用支援を組み合わせ、業務改革とROI最大化につなげているのかを具体的にご紹介します。AI導入を成功させるための考え方に加え、AI Driven BPR、マルチAIエージェント活用、SalesforceとConfluentの連携、営業領域でのAgentforce活用など、実務に直結するテーマを事例ベースで解説します。Salesforceを“導入済み”で終わらせず、“成果を出す仕組み”へ進化させるヒントをお持ち帰りいただけます。

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「とりあえず入札」から抜け出す。競合企業の分析で勝率を上げる入札戦略の立て方

「とりあえず入札」から抜け出す。競合企業の分析で勝率を上げる入札戦略の立て方

公示される案件は年間200万件を超え、その中から自社に合う案件を探すだけでも時間がかかります。公示日から入札日までの準備期間はわずか2～3週間しかなく、予算内で対応できそうな案件にとにかく応札してきたものの、金額設定や提案内容を練り込む余裕がないまま入札してしまう…という声も多く聞かれます。落札できてもその経験が次の案件に活きる分析になっていないと、勝率はなかなか安定しません。 本セミナーでは、競合企業の落札傾向を分析することで得られる5つのメリットを解説します。入札金額の目安の掴み方や、同種の案件でも入札社数が10社から3社まで差が出る背景など、具体的な比較例を交えてお伝えします。あわせて、過去事例分析で陥りがちな3つの落とし穴と、全国8,000以上の発注機関の情報をスピーディかつ抜け漏れなく押さえるための考え方についてもお伝えします。

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官公庁入札で伸び悩む企業へ

官公庁入札で伸び悩む企業へ

公共入札に参加しているものの、いつも同じ会社と競り合い、価格や条件を譲れずに僅差の2番手で終わっていませんか。実は、東京都のような有名機関の案件は競争率が17倍に達する一方、あまり知られていない外郭団体の案件では3倍程度まで下がるケースもあります。しかし、「とりあえず知っている発注機関」に偏って応札を続けている限り、この競争率の差に気づく機会は多くありません。 本セミナーでは、落札につながらない企業に共通する案件選びの傾向を整理したうえで、なぜ外郭団体案件は競争率が下がるのか、その理由を具体的な案件比較を交えて解説します。あわせて、外郭団体ごとに資格取得が必要になる点や、全省庁統一資格が使えない団体もあるといった参加時の注意点、実績が少なくても参加しやすい案件の見分け方についてもご紹介します。

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【自社の現在地がわかる】生成AI業務活用ロードマップ

【自社の現在地がわかる】生成AI業務活用ロードマップ

「生成AI（Copilot Chat、Gemini等）を導入したが、現場が使ってくれない」 「全社に導入したものの、目立った成果が見えていない」 「AIエージェントに興味はあるが、活用イメージが湧かない」 「自社だけで開発・運用するにはハードルが高い」 生成AI活用を推進する企業の多くが、こうした壁にぶつかっています。 成果を出すために重要なのは、自社の「現在地」を正しく把握し「次に何をすべきか」を明確にすることです。 本ウェビナーでは、AIやデータ活用プロジェクトに携わる技術者が お客様からよくいただく上記の「4つのお悩み」を解説。 「よくある失敗」「具体的な対策」「大事にしたい視点」について、対談形式でわかりやすくお届けします。

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【アーカイブ配信】AIでシステム運用保守はこう変わる！取り組むべき3つのポイント

【アーカイブ配信】AIでシステム運用保守はこう変わる！取り組むべき3つのポイント

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

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