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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

本セミナーではSAP Public Cloudの実プロジェクト事例を通じ、はじめの一歩として導入をスタートするための現実的な進め方を紹介します。 SAP Public Cloudに関心はあるものの、適合性への不安から検討が止まっている企業様は下記のようなお悩みをお持ちなのではないでしょうか。 SAP Cloud ERPを検討しているものの、一歩が踏み出せない 標準前提の導入に興味はあるが、どこから着手すべきか迷っている 基幹刷新を考えているが、社内合意形成や上申の材料が不足している しかし、検討を続けるだけでは前に進まないのも事実です。このセミナーでは製造業での豊富な事例をもとに、標準を前提にしたFit to Standardの考え方と、無理なく導入を開始するための具体的ステップを分かりやすく解説します。 ※本セミナーは当日ご都合がつかない方に向けて、9月21日~9月25日の期間限定でアーカイブ配信を実施します。 【プログラム】 ■“作る”から“使う”へ ― 製造業が踏み出すSAP Cloud ERPの第一歩 これまでのSAP導入の常識である「自社仕様の作り込み」は、SAP Cloud ERP(Public Cloud型)では通用しません。本パートでは、製造業での豊富な事例をもとに、標準を前提にしたFit to Standardの考え方と、無理なく導入を開始するための具体的ステップを分かりやすく解説します。 ■真のFit-to-Standardの実践 Fit-to-Standard(F2S)方針を掲げつつも、ありたい姿をIT部門中心にシステム化するといった、実態はFit & Gapと変わらない「なんちゃってF2S」に陥りがちです。 「真のF2S」を実践するためのキーポイントを、実例を交えて解説します。 【こんな方にオススメ】 ・SAP Cloud ERPを検討しているものの、一歩が踏み出せない方 ・標準前提の導入に興味はあるが、どこから着手すべきか迷っている方 ・基幹刷新を考えているが、社内合意形成や上申の材料が不足している方

SAP S/4HANAへの移行では、システム変換に加え、増大するデータへの対応や移行後の品質確保も重要な課題となります。 本セミナーでは、コベルコシステムよりデータアーカイブを活用したデータ最適化の進め方を、移行前から移行後運用までを含めて解説します。 さらにSHIFTより、豊富なSAPテスト実績と独自の人材育成基盤を活用した、低コストかつ高品質な新テストサービスをご紹介。S/4HANA移行における工数・コスト・品質の最適化を実現するための実践的なアプローチをお届けします。 【プログラム】 ■S/4HANAのデータ最適化:アーカイブで移行も運用もスマートに ・増大するSAPデータへの対策として、データアーカイブの進め方 ・アーカイブ実施における影響評価や運用上のポイント、継続的なデータ削減を実現するための定期運用化の考え方 ・S/4HANA移行と並行したデータ最適化計画の立て方 ・独自方法論「K4Cデータアーカイブ」による実践的なアプローチ 移行前のデータ削減から移行後の運用定着までをトータルで支援する進め方をお伝えします。 ■S/4HANAコンバージョンにも対応した余分工数『ゼロ』×低単価の新テストサービスのご紹介 ・豊富なSAPテスト人材と、バージョンアップ対応で培ったテストナレッジを活用 ・品質を維持しながら、テスト工数・コストの最適化を実現 SAP導入・移行プロジェクト向けの新たな低コストテストサービスと支援実績をご紹介します。 【こんな方にオススメ】 SAP ERP/ECC6.0をお使いのIT部門・財務部門・経営層の方で、コンバージョンに関して以下のようなお悩みをお持ちの方 ・コスト増やスケジュール遅延を避けたい ・残すデータ・整理すべきデータの判断に迷っている ・テスト工数を抑えながら品質も確保したい ・限られた人員・予算で移行を成功させたい ・データ最適化とテスト効率化の具体策を知りたい


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