サイト内検索

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.「モビリティ・ロードマップ2026」のご紹介 デジタル庁 国民向けサービスグループ モビリティ班 統括官付参事官付 主査 武藤 節(むとう たかし) 氏 13:00~13:50 デジタル庁では自動運転の社会実装に向けて目指すべき方向性を、令和8年7月21日に「モビリティ・ロードマップ2026」として取りまとめた。本講演では「モビリティ・ロードマップ2026」に記した概要、自動運転の現状と自動運転社会実装化に向けた施策について紹介する。 1.「モビリティ・ロードマップ2026」の概要 2.自動運転の社会実装に向けた現状 3.先行的事業化地域への集中支援を通じた自動運転の社会実装化 4.質疑応答/名刺交換 Ⅱ.「交通空白」解消に向けた地域交通DX 国土交通省 総合政策局 モビリティサービス推進課 総括課長補佐 渡邉 明博(わたなべ あきひろ) 氏 14:00~14:50 近年、人手不足や少子高齢化などの進展により、地域公共交通の供給が制約される一方で、病院・学校の統廃合により、地域公共交通に対する社会的ニーズは拡大する傾向にあり、各地で「交通空白」が生じている。国土交通省では、「交通空白」解消に向け、令和7年度から9年度まで「交通空白解消・集中対策期間」と位置づけ、「交通空白」を将来にわたり安定的に解消していく段階へと発展させるべく取組を深化・加速化している。本講義では、このような問題意識を踏まえた国土交通省の地域交通DX推進プロジェクト「COMmmmONS(コモンズ)」のコンセプトやビジョンについて解説する。 1.地域交通の現状と課題  2.「交通空白」解消に向けた国土交通省の取組 3.地域交通DX推進プロジェクト「COMmmmONS」 4.質疑応答/名刺交換 Ⅲ.日産のモビリティサービス実用化へ向けた取り組み 日産自動車 総合研究所  モビリティ社会&AI研究所 主管研究員 高松 吉郎(たかまつ よしろう) 氏 15:00~15:50 公共交通の運転手不足や赤字路線からの撤退など、日本各地における移動課題の深刻化について叫ばれて久しい。日産自動車では都市部・地方部それぞれの地域社会における移動課題解決に向け、有人・自動運転両方のモビリティサービスに向けた研究開発および社会実装を進めている。本報告では昨年度から今年度にかけて行ってきたそれぞれのモビリティサービスの実用化に向けた取り組みを紹介する。 1.浪江町における有人モビリティサービスの事業化 2.横浜市における自動運転モビリティサービスの運用体制の課題抽出とサービスエコシステムの構築 3.神戸市における自動運転モビリティサービスによる観光需要創出 4.質疑応答/名刺交換 Ⅳ.自動運転の社会実装に向けた課題と打ち手 本田技研工業 自動運転事業企画LPL 井上 友貴(いのうえ ともたか) 氏 16:00~16:50 運転自動化レベル4がもたらすインパクトは想像以上で、人手不足解消のみならず経済安全保障の観点からも日本全体で取り組むべき課題。これまでの日本の取組がなぜ成果に繋がらなかったかを正しく見つめ直し、今打つべき手は何かを考える時です。元経済産業省の政策担当者がGM, cruiseとの協業経験を元に事業者の目線から産業構造問題について語ります。 1.L4時代の産業構造 2.Cruise協業からの教訓 3.日本の「失敗の本質」 4.日本の処方箋 5.質疑応答/名刺交換 Ⅴ.Waymoの取組み 完全自動運転商用化の最前線 Waymo ヘッドオブポリシー&ガバメントアフェアーズ 日本・アジア太平洋地域 山本 美香(やまもと みか) 氏 17:00~17:50 米国の主要都市において完全自動運転(レベル4)によるサービスを日常の交通手段として確立させてきたWaymoの最新の取組をご紹介します。実証から商用運行へのスケールアップで得られた知見、客観的なデータに基づく安全性評価、そして日本の地域交通が抱える課題解決や持続可能なエコシステム構築に向けた協業の可能性について考察します。 1.Waymoについて 2.米国における完全自動運転商用化の現在地 3.地域に役立つ持続可能なサービスを目指して 4.質疑応答/名刺交換

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.SIP第3期「スマートモビリティプラットフォームの構築」について 内閣府 科学技術イノベーション推進事務局  参事官(社会システム基盤担当)付 政策調査員 八幡 昌樹(やはた まさき) 氏 13:00~13:50 日本のモビリティは、人口減少や高齢化などを背景に大きな転換期を迎えている。本取組では、人・モノ・サービスの移動を支える多様なモビリティ資源や新たな移動手段を活用し、ハード・ソフト両面のインフラと街・地域を一体的に改革する社会システムの構築を推進する。機能重視の「モビリティ1.0」からWell-being重視の「2.0」へ転換し、安全で環境にやさしく、公平でシームレスな移動の実現を目指す。講演ではその概要を説明する。  1.内閣府 戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)の概要 2.SIP第3期「スマートモビリティプラットフォームの構築」の取組概要 3.具体的な研究開発内容の紹介・今後に向けた取組 4.質疑応答/名刺交換 Ⅱ.自動運転社会を支える通信インフラに関する総務省の取組 総務省 総合通信基盤局  電波部 移動通信課 新世代移動通信システム推進室  係長 松尾 優大(まつお ゆうだい) 氏 14:00~14:50 現在、世界的に自動運転の実現に向けた実証・実装が進められているところ、より安全で円滑な自動運転の実現には、車と様々なモノとの通信(V2X通信)による支援が不可欠である。 本講演では、自動運転社会の実現にむけた通信政策を中心に、自動運転時代の次世代のITS通信の在り方及び今後の取組について説明する。 1.ITS・自動運転の政策動向 2.総務省における自動運転・ITSの政策動向 3.今後に向けた取組 4.質疑応答/名刺交換 Ⅲ.自動運転・スマートモビリティに関するNTTの取組み NTT 執行役員  研究開発マーケティング本部 アライアンス部門長/ NTTモビリティ 取締役 爪長 美菜子(つめなが みなこ) 氏 15:00~15:50 NTTは、自動運転を単なる「車の自動化」ではなく、人・車両・道路・都市がリアルタイムにつながるスマートモビリティ社会の実現契機と捉えています。高信頼通信、AI、路車協調、遠隔管制、データ活用を組み合わせ、地域交通の維持や物流課題の解決に挑戦しています。 本講演では、全国での実証・社会実装の事例を交えながら、安心・安全で持続可能な次世代モビリティの世界観をご紹介します。 1.NTTの考えるスマートモビリティ社会 2.NTTモビリティにおける自動運転の取組み紹介 3.事故ゼロ、安心・安全な自動運転社会の実現に向けて 4.質疑応答/名刺交換 Ⅳ.トヨタの交通事故ゼロに向けた取り組み トヨタ自動車 先進安全システム改革部 主査 志田 充央(しだ みつひさ) 氏 16:00~16:50 交通事故死者数の減少が鈍化する中、トヨタは「安全は普及してこそ」の考えのもと、先進安全技術の進化と普及を進めています。本講演では、Toyota Safety Senseによる事故低減効果と残存事故の課題を起点に、データドリブンAI・End-to-End開発、実車データとシミュレーションによる継続進化、さらにヒト・クルマ・インフラの三位一体で交通事故ゼロを目指す将来像を紹介します。 1.トヨタの安全思想。先進安全技術の進化・展開と事故低減効果 2.データドリブンAIで進化する自動運転開発 3.ヒト・クルマ・インフラの三位一体による将来像 4.質疑応答/名刺交換

自治体業務では、Webからダウンロードする文書やメール添付ファイルなど、外部から取得したファイルを日常的に取り扱います。これらのファイルはマルウェアや不正プログラムの侵入経路となる可能性があるため、安全性を確保しながら職員の利便性も維持できる運用が求められます。 特に、Webとメールで対策や確認手順が分かれていると、職員や情報システム担当者の負担が増え、運用が複雑になりがちです。加えて、既存の無害化環境を継続すべきか、現在の業務やネットワーク構成に合わせて見直すべきか、判断に迷う自治体も少なくありません。 本セミナーでは、Webからのファイルダウンロードやメール添付ファイルに潜むリスクを整理したうえで、自治体に求められるファイル無害化の考え方と、Web・メールを横断した具体的な運用方法を解説します。 「i-FILTER」と「m-FILTER」を活用し、安全性と業務効率を両立する無害化運用のイメージもご紹介します。

自治体業務では、Webからダウンロードする文書やメール添付ファイルなど、外部から取得したファイルを日常的に取り扱います。これらのファイルはマルウェアや不正プログラムの侵入経路となる可能性があるため、安全性を確保しながら職員の利便性も維持できる運用が求められます。 特に、Webとメールで対策や確認手順が分かれていると、職員や情報システム担当者の負担が増え、運用が複雑になりがちです。加えて、既存の無害化環境を継続すべきか、現在の業務やネットワーク構成に合わせて見直すべきか、判断に迷う自治体も少なくありません。 本セミナーでは、Webからのファイルダウンロードやメール添付ファイルに潜むリスクを整理したうえで、自治体に求められるファイル無害化の考え方と、Web・メールを横断した具体的な運用方法を解説します。 「i-FILTER」と「m-FILTER」を活用し、安全性と業務効率を両立する無害化運用のイメージもご紹介します。

近年、医療機関ではランサムウェアや不正アクセスにより、電子カルテの停止や紙運用への切り替えを余儀なくされるなど、診療継続に大きな影響を及ぼすインシデントが相次いでいます。 こうした状況下で、厚生労働省は約3年ぶりに「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」を改定し、安全管理や診療継続の観点から対策の見直しを求めています。特に、認証情報を悪用した不正アクセスや業務に影響を及ぼすランサムウェアへの対策強化が急務となっています。 本セミナーでは、医療機関を取り巻く最新のセキュリティ課題とガイドライン第7.0版の改定内容を分かりやすく解説するとともに、統合認証プラットフォーム「a-FILTER」による認証強化と、ネットワークセキュリティ「Z-FILTER」によるゼロトラストの実現を通じて、医療機関に求められる対策を現実的に進める方法をご紹介します。 さらに、医療機関のセキュリティ体制構築支援で豊富な実績を持つ両備システムズが登壇し、同社が長年提供する多要素認証・シングルサインオンソリューション「ARCACLAVIS」を通じた、医療現場における認証強化の実践的な取り組みをご紹介します。

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。

最小権限の原則や、重要なシステムへアクセスするためのパスワードの適切な管理は、決して新しいセキュリティ対策ではありません。 一方、近年新設・改定されているさまざまなセキュリティ基準では、アクセス権限の管理や認証、最小権限、操作の記録・監査などが、具体的な要件として示されています。また、こうしたセキュリティ要件への対応を、取引先やサプライチェーンを含めて求められる企業も広がりつつあります。 なぜ、以前からあるセキュリティの基本が、いま改めて重視されているのでしょうか。 セキュリティの基本そのものは変わらなくても、それを取り巻く環境は変化しています。セキュリティ基準の変化、認証情報やアカウントを狙うサイバー攻撃、さらにAIやAI Agentの普及による攻撃の高度化・高速化など、その背景は一つではありません。 本セミナーでは、こうした最近の動きを振り返りながら、「なぜ、いま改めて特権アクセス管理(PAM)なのか」を考えます。 そのうえで、PAMの基本的な考え方と、特権アカウントの保護、必要なシステムへの安全なリモートアクセス、パスワードの定期的な変更といった具体的な対策について整理します。 また、その実現方法の一つとして、これらの機能をシンプルに提供するPAMソリューションについて、当社からも情報共有させていただきます。 特に次のような方にお勧めいたします。 ・特権アカウントや特権パスワードの管理をこれから検討される方 ・現在の特権アクセス管理を改めて見直したい方 ・セキュリティ基準で求められるアクセス管理や最小権限への対応に関心をお持ちの方 ・PAMの必要性を感じながらも、導入や運用の複雑さに課題を感じている方 ---------- 開催日時:(各回とも同一の内容です。) 2026年9月29日火曜日 15時~15時40分 2026年10月2日金曜日 15時~15時40分

本セミナーでは、製造業の企業さまに向けて、 教育体系の考え方や作り方のポイントをわかりやすく解説します。 人手不足やベテラン層の退職に伴う技能承継、 DX・自動化への対応、品質・安全管理の高度化など、 製造業を取り巻く環境は大きく変化しています。 こうした中で、若手社員の早期戦力化、 現場監督者・管理職などのマネジメント人材育成、 技能・技術の継承、品質・安全管理力の強化、などは重要なテーマです。 本セミナーでは、これらのテーマを どのように育成施策として体系化していくのか、 製造業向けの教育体系図サンプルをご紹介しながら、 階層別に必要な教育を整理し、 実行につながる教育体系を構築するための手順と ポイントをお伝えします。 社員の成長、ひいては企業成長の要となる「教育体系」。 ぜひご参加ください。 ※ このセミナーは、無料のWeb会議システム(Zoom)を利用したWebセミナーです。 プログラム 1. 社員教育の現状を読み解く 2. 製造業 教育体系図サンプル 3. 教育体系の構築手順 ※内容は変更になる場合がございます お申し込み~視聴までの流れ (1)申し込みフォームに必要事項をご記入の上、お申し込みください。 (2)開催前日までに【オンライン予約票のご案内】メールをお送りします。Zoom利用マニュアルを添付しますので、開催までにZoom(無料)をダウンロードいただき、視聴環境をご用意いただきます。(所要時間:10分程度) (3)開催当日は、セミナー開始30分前よりサインイン可能です。受講ページURLをクリックし、パスワードをご入力いただきお待ちください。時間になりましたら開始されます。 ※企業名が不明な方、フリーメールアドレスは不可とさせていただきます。 ※当社と競合・同業にあたるお立場の方、個人の方のご参加はお断りをさせていただいております。 上記に該当されるお立場の方に関しては、お申し込み完了後でもお断りさせていただく場合がございますので、あらかじめご了承いただけますようお願いいたします。 ※緊急のお問い合わせについては、メールまたはお電話にてご連絡ください。 Mail:ad-info@all-different.co.jp|TEL:03-5222-5111

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


処理に失敗しました

ユーザーをフォローすることにより自身の基本情報
お相手に公開されます

基本情報公開時のサンプル画像

ブロック

さんはあなたをフォローしたりあなたのコメントにいいねできなくなります。また、さんからの通知は表示されなくなります。

さんをブロックしますか?

ブロック

ブロックが完了しました

ブロック解除

ブロック解除が完了しました