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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。

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」

オンプレの情報資産を生成AIで活用 QuickSolution × AWS で 社内横断検索とRAGを実現 ファイルサーバや各種社内システムに蓄積された過去の資料、規定集、マニュアルなどを生成AIやAIエージェントで有効活用したい──その一方で、「情報が点在しており、体系的に管理できていない」「生成AI環境が準備できていない」といった課題があるようです。 本ウェビナーでは、住友電工情報システムより、エンタープライズサーチQuickSolutionを用いて、オンプレ環境に分散した社内情報を横断検索し、生成AIで活用する方法をご紹介。続いて、ゼネックコミュニケーションより、生成AIの環境準備から導入までの伴走支援についてご紹介します。 生成AI利用も含め、社内データを安全かつ実践的に活用し、情報探しやナレッジ活用の効率化につなげたい方におすすめの内容です。 【セッション詳細】 ① 社内横断検索×生成AIでRAGを実現 ~ QuickSolution のご紹介 ~ 社内データを生成AIやAIエージェントで活用する手段として、RAGに対応した製品/サービスが一般的になってきています。その一方で、こうした製品/サービスには、「社内に点在する情報を整理したうえでファイルアップロードが必要」「手動でデータの最新化が必要」「質問への回答精度が悪い」といった課題もあります。 QuickSolutionは、企業内検索と生成AIを組み合わせることにより、データ整備や大がかりな事前準備を行うことなくRAGを実現し、既存の社内情報から質問応答を可能にします。さらに、メンテナンスフリーで運用コストも抑えられます。本セッションでは、社内情報をRAGで活用する際の課題を整理し、QuickSolutionの生成AI連携がRAGにおける最適解である理由を解説します。さらに、QuickSolutionを使ってナレッジの活用レベルを向上させる方法についても紹介します。 ② 生成AIの環境準備から導入までを伴走支援 ~ Cloud Wing のご紹介 ~ 生成AIを導入したいものの、何から始めればよいか分からない、環境の準備に手が回らない、RAG構築の進め方に不安がある──そうした悩みから、生成AIの活用が前に進まないケースは少なくありません。 Cloud Wingは、AWS導入支援、設計・構築、運用・最適化までをワンストップで提供する、クラウド活用支援サービスです。Cloud Wingの伴走支援により、QuickSolutionの生成AI連携に必要なAmazon Bedrockを安全に導入する具体的な流れをご紹介します。

AWS PoCファンドは、お客様のAWS導入検討や移行プロジェクトにおける検証費用を支援し、案件化を後押しする有効な制度です。 一方で、直近でPoCファンドの制度改定が行われており、対象条件や申請方法について改めて確認したいとお考えのパートナー様も多いのではないでしょうか。 本セミナーでは、最新のPoCファンド制度の概要や改定ポイントをはじめ、対象案件の考え方、APFPでの申請手順、よくある差し戻し事例などを分かりやすく解説いたします。 また、ネットワールドでは、弊社AWSパートナー様によるPoCファンド申請のご支援に加え、パートナー様が提案・推進されるAWS案件に対して、案件支援の一環としてPoCファンドの代理申請を行うことも可能です。 申請に必要な情報整理や進め方のポイントも含め、案件化を加速するための活用方法をご紹介します。 こんな方におすすめ  ・制度改定の内容を把握したい  ・PoCファンドを活用して案件化を加速したい  ・申請業務をスムーズに進めたい このような課題をお持ちのパートナー様はぜひご参加ください。

企業における生成AIプロジェクトの95%は、ROIをもたらすことに失敗していると言われています。営業組織も例外ではありません。AIエージェントへの期待が高まる一方、「構想はあるが実装が進まない」「導入したが現場で使われない」という声が後を絶ちません。 原因は、AIエージェントの実現を阻む「4つの壁」にあります。営業業務を適切に設計できていない「業務の壁」、データやナレッジを集約・整理できていない「データの壁」、個別業務に合わせて実装できない「実装の壁」、そして現場が使いこなせない「ユーザーの壁」。この4つは、個別ツールの導入だけでは越えられません。 本セミナーでは、4つの壁を一気通貫で解消するナレッジワークのソリューションコンセプト「セールスAIエージェント」の全貌をご紹介します。営業業務を設計するセールスAXコンサルティング、標準業務に即応するセールスAIプロダクト、構築基盤となるセールスAIエージェントOS。この3層の垂直統合が、なぜ営業AIを成果につなげるのかを解説します。 さらに当日は、業界別ユースケースのデモをご覧いただけます。ご自身の業界・営業スタイルで、セールスAIエージェントが実際にどう動くのか。資料だけでは伝わらない具体像を、その場でご確認ください。 本セミナーで持ち帰れること ・自社のAI活用がどの「壁」で止まっているかを診断する視点 ・壁を越えるための、コンサル×プロダクト×OSによる実装アプローチ ・業界別デモで確認できる、自社に置き換えたAIエージェント活用イメージ このような方におすすめ ・これから営業組織へのAIエージェント導入を検討する方 ・生成AIを導入したものの、営業現場の成果につながっていない方 ・AIツールを比較検討中で、一気通貫型ソリューションとの違いを知りたい方

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】 東京大学 次世代知能科学研究センター センター長/ 大学院情報理工学系研究科 教授  ムーンショット型研究開発事業 目標3プログラムディレクター 國吉 康夫(くによし やすお) 氏 【重点講義内容】 少子高齢化や労働力不足が進む中、我が国には人と協働しながら多様な現場を支える新たな知能システムが求められている。ムーンショット目標3では、「2050年までに、AIとロボットの共進化により、自ら学習・行動し人と共生するロボットを実現」を目指し、2026年度から新たなプロジェクトが始動した。 本講演では、プロジェクトの全体像を紹介するとともに、社会課題と人型AIロボットへの期待、未知の環境に適応しながら学び成長するヒューマノイドの実現構想について、「認知発達」「身体性」といった人型AIロボットの重要技術領域にも触れながら、述べる。 1.社会課題と人型AIロボットへの期待 2.目指すべき研究開発の方向性 3.鍵となる研究開発項目 4.ムーンショット目標3概要 5.主な研究内容紹介 6.質疑応答/名刺交換


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