【再放送】大学・学校法人の理事会、会議情報を外部に出さず生成AIで議事録を作成するには？ ～ローカルLLMで情報を守り、組織固有の専門用語にも対応した議事録作成へ～（エフサステクノロジーズ）

Япония

本セミナーはWebセミナーです。 ツールはSPEAKERSを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認ください。 当お申込ページは エフサステクノロジーズ 経由の方向けのお申込みページです。 一般の方はこちらからお申し込みください。 本セミナーは2026年11月24日に開催されたセミナーの再放送です。 多くのご要望をいただきましたので、再放送の開催が決まりました。 会議情報を外部に出さず、生成AIを理事会の議事録作成へ活用するには 　大学・学校法人では、理事会の録音音声から話者を識別して議事録を作成するなど、記録業務への生成AI活用が考えられます。一方、理事会で扱われる会議情報を外部の生成AIサービスへアップロードすることには懸念があり、さらに実業務では組織固有の説明方法や専門用語への対応も求められます。 　本セミナーでは、会議情報を外部に出さずに扱えるローカルLLMに着目。エフサステクノロジーズの「Private AI Platform on PRIMERGY（PAPP）」を活用し、話者識別や大学・学校法人固有の専門用語にも対応した理事会議事録作成の具体的な活用事例をご紹介します。 　大学・学校法人の方はもちろん、外部に出しづらい会議情報を生成AIで安全に活用したい他業種の方にも、自社・自組織の業務へ置き換えて考えていただける内容です。 こんな立場の方／こんな課題を感じている方におすすめ ・大学・学校法人の情報システム／DX推進／IT企画部門で、生成AI活用の企画・導入を担当している方 ・理事会など、内部情報を扱う会議の議事録作成への生成AI活用を検討している方 ・会議音声や内部情報を外部の生成AIサービスへ入力することに懸念がある方 ・組織固有の説明方法や専門用語を踏まえた議事録作成を検討している方 ・文教分野に限らず、外部に出しづらい会議情報を生成AIで活用したい方 本セミナーで持ち帰れること 　生成AIを大学・学校法人の実業務へ広げるためには、単に「AIで何ができるか」だけではなく、そこで扱う会議情報をどのように安全に扱い、自組織で使われる言葉や表現をどう反映するかまで考える必要があります。 　本セミナーでは、理事会の議事録作成という具体的な活用事例を通じて、会議情報を外部に出さず、ローカルLLMを活用して話者識別や組織固有の専門用語にも対応した議事録作成へつなげるイメージを具体化します。 　「生成AIで議事録作成を効率化したい。しかし、実際の会議情報は外部に出しづらい」 　そんな壁を感じており、一般的な生成AI活用から、自組織の実データを使った業務活用へ一歩進めたい方は、ぜひご参加ください。 プログラム 10:45～11:00　受付 11:00～11:05　オープニング（マジセミ） 11:05～11:35　【再放送】大学・学校法人の理事会、会議情報を外部に出さず生成AIで議事録を作成するには？ ～ローカルLLMで情報を守り、組織固有の専門用語にも対応した議事録作成へ～ 11:35～11:50　QA ※当日いただいたご質問は後日開催企業より直接回答させていただきます ライブセミナーを開催いたします。 ご都合の合う日程にてお申込みください。 2026年11月24日（火）14:00～14:50 大学・学校法人の理事会、会議情報を外部に出さず生成AIで議事録を作成するには？～ローカルLLMで情報を守り、組織固有の専門用語にも対応した議事録作成へ～ その他、業界別・再放送セミナーも開催いたします。 ご興味のあるセミナーがございましたら下記よりお申込みください。 ■医療現場の退院サマリ作成、患者・診療情報を生成AIでどう安全に活用する？ 　　　～データを外部に出さず、ローカルLLMで診療記録の抽出・要約から文書作成まで効率化～ 　・2026年11月16日（月）14:00～14:50　へお申込みの方はこちら 　・【再放送】2026年11月27日（金）11:00～11:50　へお申込みの方はこちら ■自治体の住民面談、個人情報を含む音声を生成AIでどう議事録化する？ 　　　～ローカルLLMで音声データを外部に出さず、話者識別・議事録作成を自動化～ 　・2026年11月18日（水）13:00～13:50　へお申込みの方はこちら 　・【再放送】2026年11月27日（金）15:00～15:50　へお申込みの方はこちら ■製造業の仕様書比較、生成AIに読ませたい。でも技術情報は外に出せない 　　　～ローカルLLMで機密文書を安全に比較し、改版時の新旧差分を自

• Дата начала:04.12.2026 02:00
• Дата завершения:04.12.2026 02:50