AI

2025年12月02日

14:00～15:00

オンライン

AI技術の発展により、現場の改善提案や業務効率化の領域で大きな成果を上げる企業が増えています。
特に製造・建設・インフラといった“現場を持つ産業”では、AIが課題を抽出し、改善提案まで行う仕組みの導入が進んでいます。

しかしその一方で、AIが扱うデータや生成するコードには、情報漏洩・脆弱性といった新たなセキュリティリスクが潜んでいることも事実です。
「AIをどう安全に活用すればよいのか」「現場での導入をどう進めるべきか」——
本ウェビナーでは、AI導入による業務革新の実例と、それを支えるセキュリティ対策の両面を解説します。

AIを“攻め”のテクノロジーとして活用しながら、“守り”としてのセキュリティをどのように確保すべきか。
AI時代における企業の安全なデジタル推進のヒントをお届けします。

◇セッション1：現場視察～提案までをたった半日で実現。AIが実現する現場改善提案のスピードと質

製造、建設、インフラ、設備点検といった“現場を持つ産業”では、作業環境を改善することが成果を生む原動力です。
一方で、現場の改善提案は、課題の整理から意図や効果の伝達まで多くの時間と労力を要します。また、提案の視点が属人的になりやすく、組織のノウハウとして形式知化しづらいという課題もあります。

本セッションでは、弊社がトヨタモビリティパーツ様と取り組んだ「LLMによる現場改善提案支援ツール」の事例を通じ、AIが現場の環境づくりをどう支援できるのか具体例を紹介します。現場写真からAIが自動で現状の問題点の抽出や改善提案を作成し、さらにその改善提案に基づいた“改善後のイメージ”まで可視化。

提案までのスピードと質を両立させ、改善サイクルを効率化し、現場を前進させるAI開発をお客様とどのように協調して進めたのか？AI導入を成功させるためのヒントをお届けします。

登壇者：大橋 慶浩
株式会社神戸デジタル・ラボ
デジタルビジネス本部　Data Intelligenceチーム
プロジェクトマネージャー

◇セッション2：AI活用に潜むリスクと、“システムへの安全なAI導入”をするために重要なこと

生成AIや機械学習モデルの活用が進む一方で、AI特有のリスク——
たとえば、学習データに含まれる機密情報の漏洩、生成された脆弱なコード、過剰な権限設定などが指摘されています。

本セッションでは、OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 に代表されるようなAI導入時に見落とされがちなセキュリティリスクを具体例とともに紹介し、それらを未然に防ぐための考え方と対策を解説します。

また、Proactive Defense が提案する「AI診断サービス」を通じて、AI特有の脆弱性やリスクを事前に可視化・改善する仕組みをご紹介。AIの安全な活用を支える、実践的なリスクマネジメントのポイントをお伝えします。

登壇者：松田 康司

株式会社神戸デジタル・ラボ
デジタルビジネス本部　Securityチーム オーナー / 生産技術チーム

神戸大学情報知能工学科卒。2014年にKDLに入社。自社で構築するECサイトのほぼすべてのプロジェクトに関与しながら、多くの開発プロジェクトを経て、現在はSecurityチーム オーナーと全社のセキュア開発を推進する生産技術チームを兼任。開発部門主導のセキュア開発を実践している。
コミュニティ活動として、OWASP Kansaiボードメンバー、アルティメットサイバーセキュリティクイズ実行委員を務める。

◇お申込み方法
下記URLよりお申込みいただけます
https://2e946dff.form.kintoneapp.com/public/secure-dev-seminar

株式会社神戸デジタル・ラボ

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