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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】 浜銀総合研究所 調査部 主任研究員 奥山 要一郎(おくやま よういちろう) 氏 【重点講義内容】 中国では2021年から自動運転タクシーの運行が始まり、今では北京や深センなどの街を完全無人のロボタクシーが走っている。実際に乗ってみると、自然な発進やスムーズなハンドル操作、違和感のない減速など、テクノロジーの進化を実感できる。現在の運行台数は数千台程度だが、2030年には100万台を超え、世界全体の70%を占めるとの見通しもある。 中国でロボタクシーの社会実装が進む背景には何があるのだろうか。現地での試乗体験を交えながら、ロボタクシー運営企業の収益状況や市場拡大の見通しなどをデータに基づいて分析し、その将来性を展望する。 1.中国におけるロボタクシー試乗体験談 2.中国と世界のロボタクシー市場規模の推移 3.中国でロボタクシーの社会実装が進む背景 4.市民の受容度と利用実態 5.主要ロボタクシー企業の業績と課題 6.ロボタクシーは日本でも普及するのか 7.質疑応答/名刺交換

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。

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】 弁護士法人英知法律事務所 パートナー 森 亮二(もり りょうじ) 氏 【重点講義内容】 令和8年改正個人情報保護法について解説します。今回の3年見直しは大改正であり、まず、どこがどう改正されたのか、改正の全体像を理解する必要があります。次に実務的に重要な個別の改正点を説明します。重点項目は下記のとおりですが、義務規定の強化と緩和が同時に行われていて、全体として複雑さを増しています。 講義の時点では下位法令やガイドラインはまだ公表されていないと予想されますが、公表時に注意を要する点について説明します。事業者横断的に必要なものと業種によって分かれるものは区別して説明します。 1.同意例外の拡大:同意取得困難性要件の緩和と学術研究機関の拡大 2.統計特例:制度内容と難解な条文の読み方(+炎上から学ぶ受容性) 3.生体情報と子どもの情報の規制強化:年齢確認は要注意 4.連絡可能個人関連情報:外部送信対応の変化 5.委託規制の見直し:受託者の義務の追加と削除 6.課徴金:狭い対象範囲と低い金額(恐れるに足りず) 7.質疑応答/名刺交換

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。

<概要> ■セミナータイトル: 『その「デジタル化」、本当に効果が出てますか? ー現場最適化 × 知財活用 × 生成AI 各業界のトップ企業が今、動き始めた"攻めのDX"の現在地ー』 ■日時:2026年10月14日(水)14:00~16:00 ■開催形式:オンライン(Zoom) ■本セミナーのアジェンダと見所/聴き所をご紹介します。  ※Opening(14:00~14:05)  ※Session1(14:05~14:25) “「現場DX」の、その先へ。「AIは"導入"では終わらない ― 食品製造・物流の現場で"成果が出る"AIの条件」“   BIPROGYおよびAI導入・教育・適用支援で協業しておりますAiphakt社と、AIを前提とした業務の再設計「AI-BPR」を行い、AIを効果的・継続的に活用可能な状態(AI-Ready)に整備・定着してゆく成果を上げる進め方、実践例をご紹介します。  ※Session2(14:25~14:55) “【受発注の最前線を、AIで変える】 受発注エージェント「RECERQA」”   物流/SCM部門や営業部門で大きな負担となっているFAX受注情報の手入力業務をAIOCRやAI受注エージェントで自動化するアプローチ、味の素AGF様や敷島製パン様における効率化事例をリチェルカ社よりご紹介します。  ※休憩(14:55~15:00)  ※Session3(15:00~15:30) “【製造現場の情報をリアルタイム共有・見える化】 現場紙帳票電子化「XC-Gate(エクシーゲート)」”   製造現場における生産設備の実績登録・チェック業務、保全・点検・報告業務や工場・倉庫における入出荷チェックや棚卸業務において、紙やExcelを電子帳票化することで情報の漏れなく、入力情報の共有や基幹システムへの連携が図れます。 また作業者の目視/手入力の負荷を軽減するAIOCRへの対応もご紹介します。  ※Session4(15:30~16:00) “【AIとロボットが変える物流・製造の未来】AI・ロボットが切り拓く、食品製造・物流の新たな現場像を展望する”   物流戦略に特化したコンサルティングを行うL2コンサルティング社とフィジカルAIや強化学習を活用し産業向けの二足歩行ヒューマノイドロボットや四足歩行ロボットの開発をおこなうHighlanders社より、物流戦略を策定した上で物流現場へのフィジカルAIを導入してゆく省人化投資の勝ち筋をご紹介します。

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) 【重点講義内容】 Ⅰ.個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律(令和8年改正)の概要 個人情報保護委員会 事務局  参事官補佐 城戸 賢仁(きど けんじ) 氏 14:00~15:25 令和8年7月10日、第221回国会(特別会)において、「個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律」(令和8年法律第56号)が成立し、同月17日に公布されました。今回の法改正は、「いわゆる3年ごと見直し」として行われる2度目の法改正(見直し)ですが、改正項目は多岐にわたり、また、改正の趣旨も改正項目によって様々であるため、全体の理解は容易ではありません。 本講演では、改正法の立案担当者が、各改正項目の趣旨や規律内容のポイントを解説するとともに、改正法の施行に向けた個人情報保護法委員会の今後の取組等について説明します。 1.改正法成立までの経緯 2.改正内容①(適正なデータ利活用の推進) 3.改正内容②(リスクに適切に対応した規律) 4.改正内容③(不適正利用等防止) 5.改正内容④  (規律遵守の実効性確保のための規律) 6.改正法の施行に向けて  (政令・規則・ガイドラインの検討状況等) 7.質疑応答/名刺交換 Ⅱ.改正法の施行に向けた実務対応のポイント 森・濱田松本法律事務所 外国法共同事業 パートナー弁護士 岡田 淳(おかだ あつし) 氏 15:35~17:00 今回の個人情報保護法改正には、AI開発をはじめとする統計におけるデータ利活用のための特例、子供の個人情報の取扱い、課徴金制度の導入などを含め、個人情報の保護及び利活用について、実務的な影響が大きいと思われる改正事項が多く含まれています。 本講演では、改正法に関する実務的な論点を概観した上で、今後の全面施行に向けたタイムラインや実務的なTo Doを整理しつつ、事業者として留意すべきポイントを説明します。 1.改正法に基づく実務対応の全体的な視点 2.各論①:統計特例とAI 3.各論②:子供の個人情報等の取扱い 4.各論③:課徴金 5.各論④:その他の個別論点 6.全面施行に向けたタイムラインとTo Do 7.質疑応答/名刺交換

埋もれていたナレッジが生成AIで探せる、活用できる時代に ベテラン社員の退職によるナレッジ喪失や労働人口の減少に伴い、多くの企業で技術伝承・知識継承が深刻な課題となっています。その解決策として生成AIに注目が集まる一方、「必要なナレッジが膨大な社内データに埋もれ、どう探せばよいかわからない」「回答の精度が上がらない」といった声も少なくありません。 この課題を解決するため、企業内検索システム「Neuron ES」は待望の「エージェント検索」機能をリリースいたしました。従来のキーワード検索に加え、人の代わりにAIエージェントが自律的に検索を実行。探している情報について文章にすれば、エージェント検索が欲しい情報にたどり着きます。単にファイルを探すだけでなく、必要な情報を集約して資料作成や業務判断の材料として提示するなど、高度な作業支援まで実現します。 さらに、MCP(Model Context Protocol)サーバーにも対応し、「Neuron ES」が生成したインデックスをCopilotやChatGPTなどの各種生成AIサービスから利用可能になりました。オンプレミスのファイルサーバーやクラウドストレージを問わず、安全かつシームレスに社内ナレッジを活用できます。 本セミナーでは、単なる情報提示(RAG)にとどまらず、AIエージェントが自ら「計画・実行・検証」のループを回して目的の情報にたどり着く『エージェント検索』の実力を、実際のユースケースと操作デモを通してお伝えします。 社内ナレッジの埋没・検索に課題を感じている方、ベテランの技術伝承を進めたい方、生成AIの社内定着・活用を推進したい方は、ぜひご参加ください。

■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)

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】 イノベーションアナリスト アンディ 近藤(あんでぃ こんどう) 氏 【重点講義内容】 ※講師によるIAA Transportation 2026(2026年9月、ハノーファー)の現地取材にもとづく内容です。 2026年9月15日から20日まで、ドイツ・ハノーファーで欧州最大の商用車展示会 IAA Transportation 2026 が開かれました。2年前の会場は、電池・水素・LNG・バイオ燃料が横一列に並ぶ「どれにするか」の会場でした。今年は「いつから」の会場でした。大型トラックの主役は、どのブースでも電気。背景にあるのは技術ではなく、メーカーへの罰金、運送会社の通行料と燃料費、荷主の脱炭素目標という3つの圧力です。 本セミナーでは、CES・Hannover Messeなど世界の主要展示会を長年定点観測してきたイノベーションアナリストが、プレスデーから1週間の現地取材をもとに報告します。部品・充電・電池・自動運転まで揃えて欧州に入り込む中国勢。計画が先送りされた水素と、その中で燃料電池を前に出したトヨタ。電動化の先に見え始めた物流の自動化。 会場で撮った写真と各社の公表値、EUの制度をもとに、日本の物流・メーカー・周辺産業にとっての意味まで踏み込んで解説します。 1.IAA Transportation 2026で何が起きたか -「動力をどれにするか」から「大型もEVにする」へ  (1)出展1,400社超・40か国超。プレスデーの9月14日から1週間、会場を歩いて見たもの  (2)大型トラックも電気で決まっていた:欧州大手とテスラ、どのブースも主役は電気  (3)2024年は電池・水素・LNG・バイオ燃料が横一列。2026年はBEVトラックが発売中・受注中の製品に  (4)決まったのは「主役」であって「全部」ではない:ディーゼル・ガスも併売  2.なぜ欧州は40トンのトラックを電気で走らせるのか -3つの圧力  (1)メーカーへの罰金:大型トラックのCO2規制は2030年43%減・2040年90%減(2019年比)  (2)9月14日、トラック7社のCEOが求めた「3年延期」は後退か、罰金回避か  (3)運送会社の財布:CO2連動の通行料とゼロエミッション車の減免、燃料への炭素価格  (4)荷主の脱炭素目標:Scope 3で「どう運んだか」が取引条件になる  3.充電網とTCO -「クルマを売る」から「輸送を売る」へ   (1)商用車を買う理由はTCO。公表航続はボルボ700km・テスラSemi欧州仕様550km(40t)  (2)ボルボのブースの仕分け表:1日700km・積載35t・充電の有無で電気で運行可能かを判定  (3)EUは幹線道路120kmごとに大型車用充電を義務化。メーカー自身が充電網と金融まで売る  (4)会場の外で:スウェーデンの幹線道路脇で、電動トラックはもう普通に充電していた  4.自動運転と都市 -電動化の先にある物流の自動化  (1)2026年の主役は電動化。自動運転は、その延長線上に姿を見せていた  (2)自動運転の配送車、無人配送車、港湾・製鉄所向けのレベル4電動大型トラック  (3)商用車固有の追い風:ドライバー不足と、決まったルート・決まった時間という条件  (4)都市が市場をつくる:オランダの貨物車ゼロエミッションゾーンで電動バン比率11%→78%  5.中国勢はどこまで来たか -そして水素はどこにいたか  (1)中国企業の出展は300社超(2022年は70社・中国メディア報道)。どっちを向いても中国  (2)完成車だけでなく、部品・充電器・電池・自動運転まで「全部あります」の物量  (3)中国設計・オーストリア組立の電動大型トラック:欧州の規制を参入条件に織り込む  (4)水素計画が先送りされる中、トヨタは第3世代燃料電池を前に出していた  6.日本企業にとっての意味 -Scope 3は国境を越えてくる  (1)3つの圧力のうち、日本の物流とメーカーに直接かかってくる2つ  (2)欧州の荷主に納める日本企業は、輸送のCO2データを求められる側になる  (3)欧州で商用車を売る日本メーカーは、同じCO2規制と罰金の対象  (4)電池・電力・充電・金融を事業として設計する:完成車メーカー以外にこそ波及  7.質疑応答/名刺交換

本来、蓄積されたデータは「正しく客観的な意思決定」を行うための強力な武器になるはずです。 しかし、日々扱えるデータ量は確実に増えているのに、結局は「経験と勘」や「声の大きい人の意見」で物事を決めてしまっていないでしょうか。せっかくデータ活用に取り組んでも、データを「見る人」と「現場」の分断により、現場の具体的な改善に繋がっていないケースは少なくありません。 生成AI・AIエージェントの登場により、この状況は大きく変わりつつあります。 かつては一部の専門家(データサイエンティスト等)に任せきりだった日常的な分析や仮説検証も、今では実務者自身がAIと対話しながら手軽に進められる時代になりました。 一方で、専門家の役割は「日常分析の代行」から「データ基盤整備・高度な分析」へとシフトしています。 本セミナーでは、こうした役割の変化を踏まえ、現場の実務者自身に求められる「データとの向き合い方」を複数業種の具体例を交えて解説します。 あわせて、AIが出力する“もっともらしい結果”を無批判に受け入れるリスクを防ぎ、実務者がデータから正しい意思決定を導くための「3つの観点」もご紹介します。 【こんな方におすすめ】 ・データはあるのに活用しきれていないと感じる、現場の実務担当者の方 ・生成AI・AIエージェントの活用を求められているが、何から手をつければいいか分からない方 ・「AIを導入すること」自体が目的化してしまっている、という課題感をお持ちの方 【主な内容】 ・これからの時代における、分析の専門家と実務者の「役割分担」の変化 ・実務者自身が担うようになった「データとの向き合い方」 ・AIの示唆による“的外れな判断”を防ぐ、「データからの意思決定に必要な3つの観点」 ・NCDCの支援事例紹介、およびデータ分析支援サービスのご案内

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】 SOMPOインスティチュート・プラス 研究部 シティ・モビリティ領域 上席研究員 岡田 豊(おかだ ゆたか) 氏 SOMPOインスティチュート・プラス 研究部 シティ・モビリティ領域 上級研究員 福嶋 一太(ふくしま かずた) 氏 【重点講義内容】 人口減少・高齢化が進むなか、地方創生・まちづくりは、自治体だけでなく企業にとっても重要なテーマとなっています。近年は、トヨタのWoven City、長崎スタジアムシティ、JR東日本の駅前再開発・沿線まちづくりなど、企業が自社の既存事業を超えて、地域課題やまちづくりに関与する動きが見られます。本講演では、地域公共交通、駅前再開発、生活サービス、観光等の視点から、企業が自社の強みを地域課題にどう応用できるかを整理します。そのうえで、事業機会を検討する際に必要となる、地域課題の把握、官民連携、継続性、公共性との両立といった論点を解説します。 1.地方創生・まちづくりを取り巻く環境変化  人口減少・高齢化/地域課題と企業活動の関係/生活機能・都市機能の維持・再編 2.企業による地域課題への関与の広がり  Woven City/長崎スタジアムシティ/JR東日本の沿線まちづくり/  既存事業を超えた地域関与 3.交通・駅前再開発・生活サービスから見る地域課題  地域公共交通/駅前再開発/買い物・医療・福祉/観光・交流人口/  人流・滞在・生活機能 4.事例から見る実装上の論点  九州MaaS/広島駅前再編/地域ごとの課題設定/先進事例の見方 5.官民連携を継続させるための視点  自治体ニーズと企業提案/住民利用/費用負担/運営体制/地域受容性 6.まとめ:企業が地域課題を事業機会として捉えるために  自社の強みの応用/公共性と事業性の両立/継続性の確保 7.質疑応答/名刺交換 ※プログラムの内容は、状況により一部変更となる場合がございます。あらかじめご了承ください。

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

製造業を取り巻く品質要求は年々高まり、品質保証・品質管理部門には、迅速かつ確実な判断がこれまで以上に求められています。 一方で、 ● 過去事例や手順書が分散していて、必要な知見にすぐたどり着けない ● 判断に必要な観点や根拠が担当者の経験に依存している ● 熟練者への問い合わせが集中している ● 類似案件でも毎回一から調査している ● 対応結果や判断理由が次の改善に生かされていない といった課題を抱える企業も少なくありません。 本セミナーでは、品質規定・手順書・過去の不具合の事例・監査記録・報告書など、組織内に蓄積された品質ナレッジをAIで活用し、現場の判断力向上と品質改善の継続的な仕組みづくりを実現する「品質ナレッジ活用AI」サービスをご紹介します。 単なる文書検索ではなく、異常対応・再発防止・設計品質向上・監査対応などの品質業務プロセスに沿って、AIが判断材料や確認観点を提示し、報告・共有・改善までを支援する新しい品質DXの取り組みをご覧いただけます。 品質業務の属人化解消や品質判断の標準化、ナレッジ活用の高度化をご検討されている皆様におすすめの内容です。 ≪こんな方におすすめ≫ ■ 品質判断の属人化を解消したい方 熟練者の経験や勘に依存した品質判断から脱却し、組織として再現性のある判断基準を構築したい。 ■ 異常対応のスピードと品質を向上したい方 過去事例や品質規定を活用しながら、原因調査・初動対応・報告業務を効率化したい。 ■ 品質ナレッジを組織資産として活用したい方 散在する規定・手順書・報告書・不具合履歴などを活用し、継続的なナレッジ循環を実現したい。 ■ 生成AIを品質業務へ具体的に適用したい方 品質保証・品質管理業務における生成AI活用の実践例や導入ステップを知りたい。 ≪セミナー参加で得られること≫ ● 品質判断の標準化を実現するナレッジ活用の考え方 ● ナレッジ活用による品質業務改革の進め方 ● 異常対応・再発防止・監査対応へのAI活用方法 ● 品質部門におけるAI・エージェント活用の具体像 ● 自社に適した導入テーマや展開ステップのヒント 品質業務の競争力は、「知見を持っているか」ではなく、「知見を判断の場面で活用できるか」で決まります。 ぜひ本セミナーで、品質ナレッジを組織の力に変える新しい品質DXの取り組みをご確認ください。

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】 TMI総合法律事務所 弁護士 齋藤 俊(さいとう すぐる) 氏 【重点講義内容】 2026年、日本では宇宙活動法の改正法が成立し、米国ではFCCが衛星ライセンス規則を改定し、欧州では域外企業にも適用され得るEU宇宙法案の審議が進むなど、宇宙に関する法制度は世界的に大きな転換期を迎えています。このため、宇宙関連事業への参入・投資を検討している企業、既に宇宙ビジネスに携わっている企業にとって、最新の法規制を理解することは、リスク管理とビジネスチャンス獲得の両面で不可欠です。 本セミナーでは、弁護士・宇宙法令専門の行政官としての実務経験を踏まえ、日米欧の宇宙法制度の全体像から最新動向まで、分かりやすく解説します。また、打上げ契約をはじめとする宇宙関連契約の実務ポイントも整理し、明日から使える実践的な知見を提供します。宇宙ビジネス初心者から実務担当者まで、幅広い方のご参加をお待ちしております。 1.イントロダクション:宇宙ビジネスの法務最前線 2.日本の宇宙法の全体像及び最新動向 3.米国の宇宙法の全体像及び最新動向 4.欧州のEU宇宙法案の概要、最新動向及び日本企業への影響 5.宇宙関連契約の実務 6.質疑応答/名刺交換

-------------------------------------------------------------------- AIに「相談する」から「仕事を任せる」へ。 経営者・AI推進担当のためのChatGPT dots(ドッツ) 実演・業務相談会 -------------------------------------------------------------------- ・「AIが仕事に使えるのは分かる。でも、自社の何を任せればいいのだろう?」 ・「いつも壁打ち相手としてAIを使っている」 そんな経営者・部門責任者の方に向けて、話しかけて仕事を頼めるAIエージェント「ChatGPT dots」の実演・体験会を開催します。 AIを相談やアイデア出しに使っている方も、これから業務に取り入れたい方も。調査や資料作成など、実際の仕事をAIに任せる使い方を、その場でご覧いただけます。 当日は、ChatGPT dotsに音声で仕事を依頼し、調査や資料作成が進む様子を実演します。どのように頼むのか、どんな成果物ができるのか、人が確認するのはどこなのか。実際の流れを見ながら、仕事で使うイメージをつかんでいただきます。 後半は、皆さんが持ち寄った「AIに任せたい仕事」をもとに、自社での使い方を一緒に考えます。 AIに詳しくなくても大丈夫です。まずは、日々の仕事をひとつ思い浮かべてお越しください。 -------------------------------------------------------------------- こんな方におすすめ -------------------------------------------------------------------- ・AIに関心はあるけれど、自社で何から始めればよいか分からない経営者・部門責任者 ・AIを壁打ち相手として使っているが、調査や資料作成などの仕事も任せてみたい方 ・調査や資料作成に時間を取られ、本来取り組みたい仕事に手が回らない方 ・自社の業務に合ったAI活用や、導入の進め方を相談したい方 -------------------------------------------------------------------- 当日体験できること -------------------------------------------------------------------- ・話しかけて仕事を頼む様子を、その場で見る ‐ ChatGPT dotsへの依頼から、調査や資料作成が進む過程までを実演します。依頼の伝え方や、できあがった内容を確認するポイントもご紹介します。 ・自社で任せたい仕事を、具体的にする ‐ 「競合の情報を調べたい」「提案資料のたたき台を作りたい」など、皆さんの業務を題材に相談します。AIに任せる範囲や、依頼するために必要な情報を一緒に整理します。 ・導入に向けた次の一歩を考える ‐ 小さく試すならどの業務から始めるか。社内で使うには、どんな準備が必要か。自社での活用に向けた最初の一歩を考えます。 -------------------------------------------------------------------- 当日の流れ -------------------------------------------------------------------- 19:00‐19:10 ご挨拶・ChatGPT dotsのご紹介 19:10‐19:35 音声で依頼する実演・成果物の確認 19:35‐20:15 持ち寄った業務で考える活用相談 20:15‐20:30 質疑応答・導入に向けたご案内 ※進行や実演内容は変更になる場合があります。 -------------------------------------------------------------------- 開催概要 -------------------------------------------------------------------- 日時:2026年10月15日(木)19:00‐20:30 開催形式:対面開催 会場:sen. 本社オフィス ※詳細はお申し込みいただいた方にご案内します。 対象:AIの業務活用に関心のある経営者・部門責任者 定員:4‐6名の少人数制 参加費:無料 講師:北村 宗太/sen. 代表取締役 主催:sen. ※応募状況により会場を変更する場合があります。変更時は、お申し込みいただいた方に事前にご案内します。 -------------------------------------------------------------------- AIに任せたい仕事をお持ち寄りください -------------------------------------------------------------------- 「この仕事をAIに任せられたら助かる」と思う業務を、ひとつ思い浮かべてお越しください。きれいに整理されていなくても構いません。 例えば、次のような業務です。 ・商談前の企業情報や競合情報の調査 ・提案資料や社内会議資料のたたき台作成 ・定期的に発生する情報収集や報告書づくり 資料の準備は不要です。当日は、他の参加者と共有できる範囲でお話しください。顧客の個人情報や社外秘の資料をご持参いただく必要はありません。 <登壇者プロフィール> sen. 代表取締役 北村 宗太 2015年より一貫して中小・中堅企業の経営支援に携わる。現場の業務過多や属人化に直面する中で生成AIの真価を実感し、2025年にsen.を設立。生成AIの導入支援、社内研修、システム開発に至るまでトータルで手掛ける。単なるシステム導入にとどまらず、現場での「実用と定着」を極めて重視しており、専門知識を持たない経営者や担当者でも自立して活用できる組織作りを目指している。 <参加にあたってのご注意> ・当日はChatGPTのアカウント作成・ソフトウェアのインストールを行います。PCの管理者権限が必要です。会社PCをお持ちの方は事前に社内IT部門へご確認ください。 ・ChatGPTの利用には月額の利用料が別途かかります。 ・Wi-Fiは会場でご用意しますが、念のためスマートフォンのテザリングもご準備いただけると安心です。 <主催:sen.について> sen.はAI活用・業務改革・DX推進を支援しています。本セミナーは、実際の導入経験とビジネス現場の知見をもとに、すぐに使えるノウハウをお届けする場として企画しました。参加してくださった方と、長くつながり続けるコミュニティを育てていきたいと思っています。

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】 フォーティエンスコンサルティング 新規事業戦略チーム シニアマネージャー 天野 秀俊(あまの ひでとし) 氏 【重点講義内容】 企業に蓄積されるデータを収益・利益に変える「データマネタイゼーション」。近年、生成AIの進化により、その実現方法は大きく変わりつつあります。従来は活用が難しかった文書・画像・図面等の非構造データから意味を読み取り、データ整備の負荷を抑えて価値化できる可能性が広がる一方、AIが分析・提案、さらにはアクションまで担うようになっています。 本講演では、データマネタイゼーションの基本的なパターンと成功原則を整理したうえで、生成AIによって何が変わるのか、そして企業はいかに「データで稼ぐ」仕組みを構築すべきかを、最新事例と実践知を交えて解説します。 1.今、改めて「データマネタイゼーション」を考える理由  (1)データマネタイゼーションとは何か  (2)「データを売る」だけではない、改善・既存サービス高度化・新規事業  (3)DX・生成AIの進展によって高まる企業データの戦略的重要性 2.「データで稼ぐ」ビジネスを生み出す3つの発想 <誰に価値を提供するか>  (1)バリューチェーン上のプレイヤーへの価値提供  (2)同じ顧客課題を持つプレイヤーへの価値提供 <誰と価値をつくるか>  (3)複数企業がデータを持ち寄る「データ共創型」ビジネス <データをどう価値に変えるか>  (4)加工・再編集による新たな情報価値の創出  (5)分析・組み合わせによる新たな知見・サービス価値の創出 3.データマネタイゼーションの「深さ」 -データからアクションへ  Lv.1:データを提供する  Lv.2:可視化・情報を提供する  Lv.3:インサイト・予測を提供する  Lv.4:意思決定・推奨アクションを提供する  Lv.5:AIが実行まで担う     深くなるほど顧客業務に入り込み、差別化・収益性が高まる 4.生成AIが変えるデータマネタイゼーション① -「使えるデータ」の範囲が広がる  (1)従来:収集・クレンジング・構造化されたデータが活用の前提  (2)対象の拡大:文書・画像等の非構造データを意味的に解釈  (3)整備負荷の低減:属性・タグを整備せず、文脈から探索・活用  (4)死蔵データの資産化:図面・議事録・現場記録等、従来使えなかったデータを価値化  (5)競争優位の変化:「整ったデータ」だけでなく「他社にはない独自データ」が価値の源泉に 5.生成AIが変えるデータマネタイゼーション② -「分析」から「意思決定・実行」へ  (1)自然言語によるデータ探索・分析  (2)AIによるインサイト・予測の生成  (3)顧客ごとの推奨アクションの提示  (4)AIエージェントによる業務実行  (5)「データを提供する」から「顧客成果を提供する」ビジネスへの進化 6.「データで稼ぐ」をPoCで終わらせないための実践論  (1)パターンを活用したデータマネタイゼーションアイデアの網羅的な抽出  (2)顧客の業務・経済価値を起点としたマネタイズ水準の設定  (3)代替サービスを踏まえた差別化  (4)自社データと外部データを組み合わせた価値創造  (5)生成AI時代に重要となる「他社にはない独自データ」の蓄積  (6)サービス利用 → 独自データ蓄積 → AI高度化 → サービス価値向上の好循環 7.質疑応答/名刺交換 ※講演内容は最新状況に応じて変更する場合があります

生成AIを導入したものの「期待したほどの業務効率化につながらない」 とお悩みの担当者は多いのではないでしょうか。 その原因の多くはAIの性能そのものではなく、社内に蓄積された 「データの散乱」と「集計定義のズレ」といったケースが少なくありません。 前提となるデータ環境が整っていなければ、AIの回答精度は上がらず、 結果としてツールの形骸化を招いてしまいます。 本ウェビナーでは、こうしたデータの課題を根本から解消し、 AIも現場も迷わずデータを活用するための 「データマネジメントと運用のステップ」をわかりやすく解説します。 【こんな方におすすめ】 ・DX推進・生成AI導入を担う部門の責任者/担当者 ・生成AIをデータ分析や業務に活かしたい方 ・データクレンジングやデータマネジメントにお悩みの方 ・データ品質、マスタ管理などのデータガバナンス整備を進めたい方 【本セミナーでわかること】 ・生成AI導入で失敗する企業に共通する「社内データの不備」 ・AIの回答精度を高める「社内データ定義」の整え方 ・データ遅延や不備が起きても、現場を混乱させない運用策 ※ご同業者様・個人のお申込みはご遠慮下さい


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