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■なぜ「うちは大丈夫」と思っている中小企業ほど危険なのか? 毎日のようにサイバー攻撃やシステム障害のニュースが報じられる中、ランサムウェアや脆弱性を狙った攻撃が依然として上位を占めています。 近年では、セキュリティの強固な大企業を直接狙うのではなく、関連会社や取引先である「中小企業」を“踏み台”にして侵入するサプライチェーン攻撃が急増しています。攻撃手法もAIの発展により一層高度化しており、「うちは規模が小さいから狙われない」という考え方は通用しない時代になりました。 一方で、多くの中小企業様では、 ・「セキュリティに回せる予算や専門のIT人材がいない」 ・「高価なツールを導入しても、運用できる人がおらず放置されてしまう」 ・「他社がどこまで対策しているのか、何から手をつけるべきかわからない」 といった深刻な課題を抱えています。適切な対策を講じないまま放置してしまうと、万が一の感染時に長期間の業務停止や多額の損害賠償、さらには取引先からの契約解除という致命的な経営リスクに直面しかねません。 ■運用負担を抑えて自社を守る!「インフラ視点」で学ぶ解決のステップ 本セミナーでは、実際に起きたインシデント事例を交えながら、「予算や専任担当者が限られた中小企業が、どうやって運用負担を増やさずに効果的なセキュリティを構築していくのか」を分かりやすく解説します。 個別のアプリや端末対策に追われるのではなく、システムの根幹である「インフラ(ネットワーク・基盤)視点」から見直すことで、無駄なコストや運用手間をかけずに守りを固めるポイントをお伝えします。 明日から自社で実践できる「具体的アクション」や「初動対応フローの作成手順」も持ち帰っていただける内容となっております。情報収集段階の企業様も、ぜひお気軽にご参加ください! ■本セミナーで学べること(※セミナー内容は変更になる場合があります。) ・最新の脅威動向と中小企業が狙われる理由(AI悪用攻撃やサプライチェーン攻撃の脅威 ) ・サイバー被害がもたらすリアルな経営・金銭リスク ・事例から学ぶ「失敗する対策」と「運用の手間を減らすインフラ視点の対策」 ・明日からすぐに取り組める組織・技術・体制の具体策 ■こんな方におすすめ ・大手取引先からセキュリティ対策の状況を聞かれ、対応に困っている企業様 ・総務や経理などとIT管理を兼任しており、セキュリティの運用まで手が回らない方 ・「自社には予算も専門知識もない」とセキュリティ対策を後回しにしてしまっている方 ・万が一サイバー攻撃に遭った場合の「営業停止」や「損害賠償リスク」に不安がある方

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】 Go2Marketing 代表社員/ VSI AVポータル主宰 永井 達(ながい とおる) 氏 【重点講義内容】 自動車メーカーがレベル2の先進運転支援システム(ADAS)普及やレベル3開発を進める中、Waymo等の自動運転システム(ADS)事業者はレベル4技術を活用したロボットタクシー(ロボタクシー)の市場導入を進めている。   本セミナーの第1章では、Waymoを事例にADSの技術・システム構成や公道データに基づく安全性の証明アプローチ、さらに国連WP.29基準や型式認証と地域認可の二元化をはじめとする法規制の基礎を整理し、ロボタクシーの本質を理解する。 第2章の事業者動向では、米国市場を牽引するWaymoやZoox、中国トップ3(Baidu Apollo、Pony.ai、WeRide)に加え、Uber配車網と連携するWayve、Nuro、Lucid、VW、Motional、Waabiなど主要各社の最新提携網と商用化戦略を網羅する。 第3章の導入の課題では、本格的な社会実装に向けた段階的な導入プロセスや安全運行に必要な走行データの開示規範、E2E型AIの課題克服や地域特性に応じた運用ルールとAIガバナンス構築の必要性を検証する。 第4章・第5章では市場と日本参入を展望し、2035年に向けたグローバル市場成長予測や、米国市場で拡大するライドヘイリングサービス市場がロボタクシー市場成長の布石となることを説明する。さらに米国ライドヘイリング市場と日本版ライドシェアの比較から法的・構造的課題を浮き彫りにし、2027年にロボタクシー解禁する日本市場の普及シナリオと課題を提言する。 1.ロボタクシーを理解する  (1)ロボタクシーの技術  (2)ロボタクシーの安全  (3)ロボタクシーの法規制 2.ロボタクシー事業者動向  (1)米国ロボタクシー企業の進展:Waymo、Zoox  (2)中国トップ3ロボタクシー企業  (3)その他のロボタクシー企業 3.ロボタクシー導入の課題  (1)導入プロセスと運用ルール  (2)事故発生などに備えたADSデータ規則の必要性 4.ロボタクシーのグローバル市場  (1)ロボタクシー市場成長予測  (2)地域別の成長予測 5.ロボタクシー日本市場参入  (1)日米ライドドヘイリング市場の違い  (2)ロボタクシー日本市場参入シナリオ 6.まとめ 7.質疑応答

Excelでの集計や報告が、特定の担当者に頼りきりになっていませんか? 「BIを入れても一部の人しか使っていない」 そんな状態から、専門知識が無くても誰でも同じデータを見て判断できるツールがDomo(ドーモ)です。 実際に、国内ではいまだ多くの企業でExcelが使われています。データ活用を一部の担当者だけで終わらせず、社内のより多くの人へ広げていくためには、「高度な分析ができること」だけでなく、「誰でも分かりやすく、簡単にデータを使えること」が重要です。 本セミナーは、BIツールを少しでも使ったことがある方を対象に、Domoの主要機能を60分でご紹介します。参加者の皆様には、事前にデモ環境アカウントを配布いたしますので、お手元では実際に操作感もお試しいただけます。 さらに、AIにデータについて質問して新たな気づきを得たり、AIの力を活用して実用的なアプリを作成したりと、Domoならではの新しいデータ活用についてもご紹介。初心者でも直感的に理解しやすいDomoの使いやすさや、AIによって広がるデータ活用の可能性をご覧いただきます。また、今後の社内展開方法についてのポイントについても分かりやすく解説します。 「見る」だけではないDomoのデータ活用を、ぜひ60分でお確かめください。 職場やご自宅などからZoomでお気軽にご参加可能です。 ※参加にあたって特に専門知識は不要です。より快適に操作いただくため、当日はパソコン参加を推奨いたします。またデュアルディスプレイをご準備いただくと、説明を聞きながら作業がしやすくなります。

「データを活用したい。でも、社内にDX人材やデータ分析に詳しい人がいない……」そんなお悩みはありませんか? データ分析というと、専門的な知識やスキルが必要だと思われがちです。しかし、AIを活用すれば、今いる社員が日々の業務で扱うデータから気づきを得て、次のアクションを考えることが可能になります。 本セミナーでは、データ活用を支援するプラットフォーム「Domo」のAI機能「Domo.AI」を使った、データの可視化からAIによる分析をご体感いただけます。 「AIに何を聞けば、知りたい情報が得られるのか?」という質問のコツから、AIが導き出した結果の根拠や元データの確認方法、さらに分析で得られた気づきを日々の業務や具体的な改善アクションにつなげる考え方まで、実践的に学べる内容です。 当日は、Domo.AIを使ったデータ分析のデモンストレーションを中心に、専門知識がなくてもデータを確認し、質問を重ねながら分析を深めていく一連の流れをご覧いただけます。 また、AIの回答をそのまま信じるのではなく、データを確かめながら活用することの大切さもお伝えします。 「分析できる人がいないから」と、データ活用を諦める必要はありません。 専門人材の確保が難しい企業でも、今いる社員とAIの力で始められるデータ活用の第一歩を、ぜひ一緒に踏み出しましょう。 ※参加にあたって特に専門知識は不要です。パソコンからのご参加を推奨いたします。

設計・製造・購買・保守の各プロセスにおいて、経験豊富なベテランへの依存、ノウハウの属人化、そして非効率な情報探索は、QCDを向上させる上での大きな障壁となっています。 製造業に蓄積された膨大なナレッジ(仕様書、トラブル事例、熟練者のノウハウなど)を、いかに組織全体で共有し、日々の業務に溶け込ませるか。この課題を解決する鍵が、ナレッジマネジメントと進化を続ける生成AIの融合です。 本セミナーでは、製造業の現場に特化した「ナレッジ×AI」の活用方法を、10の業務シーンに沿ってご紹介します。単なるAIチャットにとどまらず、設計レビュー、仕様書・図面の比較、見積作成、点検ガイダンス、作業報告、技術伝承、海外拠点対応など、実際の業務プロセスに組み込める活用イメージをデモを交えて解説します。 「AIを導入しても、どの業務で成果が出せるのか具体的なイメージが湧かない」 「現場にあるナレッジを、業務改善や品質向上に活かしきれていない」 「ベテランの経験や判断基準を、組織として継承していきたい」 このような課題をお持ちの経営層、DX推進部門、製造・技術部門の皆様は、ぜひご参加ください。 ◆紹介予定の AI 活用シーン 【設計】  ・デザインレビューAI支援  ・仕様書/図面の過去事例比較 【営業・購買】  ・見積書作成自動化  ・見積&発注依頼の自動生成、サプライヤ選定 【生産技術・製造】  ・生産立上げAI支援  ・AI音声による点検ガイダンス・入力支援  ・AIによる技術伝承支援 【保守・サービス】  ・お客様ごとの技術支援サマリー自動生成  ・製品トラブル報告・解決支援  ・海外拠点とのAI翻訳問い合わせ対応

生成AIの業務利用が進む一方で、「AIに任せる業務と、人が担う業務をどう分けるべきか」と悩む企業は少なくありません。AIにどこまで任せられるかを左右し、実務で確かな効果を発揮させる鍵となるのが、「組織独自の業務ナレッジ」です。 製品仕様、過去の対応履歴、マニュアル、そしてベテランのノウハウ。これらがAIと融合して初めて、AIは実務に役立つ「優秀なアシスタント」へと進化します。 本セミナーでは、自社のナレッジをAIにつなぎ、応対品質を保ちながら業務に定着させるための考え方と進め方を解説します。 カスタマーサポート現場の主要な課題(応対負荷削減・応対品質向上・効率化・新人の早期立ち上げ)に沿って、4つの実践例と改善策をデモを交えて詳しくご紹介します。 「AIを導入したいが何から始めればいいかわからない」 「AIに任せるべき業務と人が対応すべき業務の切り分けがわからない」 そんな課題をお持ちの皆様、ぜひご参加ください。 【紹介予定のAI活用シーン】 ・AI音声による自動応対 & 後続業務の自動化 自然な音声応答と後続のチケット自動発行で受電負荷を大幅削減 ・AIリアルタイムアシストによる品質平準化 通話中の文脈理解と最適な回答案提示で検索の手間と負担を解消 ・メール問合せ受付と業務フロー連動 業務フローに基づく関連部門への自動連携で対応漏れと遅延を撲滅 ・AI音声による模擬トレーニング(教育の自動化) 音声による模擬対応トレーニングで指導者の負担軽減と早期の即戦力化を実現

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

トラブルの再発防止に不可欠な「過去トラ」の蓄積と活用。 その重要性は分かっていても、現場では目の前のトラブル対応に追われ、 報告書作成や原因の深掘りまで手が回らないという声が多く聞かれます。 結果として、 ・報告は最低限で終わる ・過去事例は探しづらく、活かされない ・同じトラブルが形を変えて繰り返される ??そんな状況に陥りがちです。 「報告書を書く手間」や「過去事例を探す手間」といった現場の負担を最小限に抑えなければ、過去トラの蓄積と活用が真に定着することはありません。 本セミナーでは、AIエージェントが現場に代わって動くことで、 再発防止のフローそのものを自動化する 「人の手に頼らないナレッジ活用」の形をご紹介します。 <本セミナーで解決する「活用」の壁> 「書く」を自動化:現場は「箇条書きメモ」や「音声入力」を行うだけ。AIエージェントが内容を読み取り、所定フォーマットへ自動で清書・構造化し登録します。これにより、報告書作成にかかる工数を大幅に削減します。 「分析」を自動化:登録された一次情報をもとに、AIが分析を代行。根本原因と対策案を即座に提示します。分析の属人化を解消し、誰でも漏れのない高度な分析結果を得られるようになります。 「探す」を自動化:人が検索しに行かなくても、トラブルの登録や時間経過をトリガーに、AIが類似事例や関連情報を担当者へ直接通知。必要な情報が「向こうからやってくる」仕組みを実現します。 「完璧な報告書」や「こまめな検索」を現場の努力に頼る運用には、限界があります。 現場が本来の業務に集中している間に、AIが裏側で情報を整理し、再発防止のサイクルを回し続ける。この「現場の負担を最小限にする」設計こそが、ナレッジマネジメント定着の鍵です。 本セミナーでは、AIエージェントがどのように業務に溶け込み、現場の負担を抑えながら再発防止の精度を高めるのかを、具体的なデモを交えてご紹介します。


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