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「顧客の最新状況を知りたい」「過去の取引履歴を確認したい」
— 営業やカスタマーサポートの現場では、こうした情報を引き出すために、毎回複数のシステムを横断する必要があります。
生成 AI と MCP(Model Context Protocol)の進化により、Slack や Google Chat に話しかけるだけで、社内の顧客データベースから必要な情報が自然な日本語で返ってくる、という使い方が、ようやく現実的な選択肢になってきました。
本セミナーでは、実際に稼働している構築事例をもとに、「チャット UI × 生成 AI × 業務データ」を組み合わせる際の設計のポイントと、現場で起きやすい落とし穴を整理してお届けします。
これから実装を検討している方が自社で何をどう考えればよいか、判断軸を持ち帰っていただくための知見共有の場です。
読み取り専用から段階的に進める現実解と、導入期間・コスト・ライセンスといった実務で必ず問われる論点まで、実装者視点で率直にお話しします。
・Slack / Google Chat を入口にした、業務データ × 生成 AI の実装パターン整理
・「読み取り専用から始める」ことの設計上のメリットと、段階的な拡張の考え方
・権限設計・監査ログ・ライセンス・コストといった、情シスが必ず気にする論点の整理
・実装着手から運用開始までの、現実的な期間感(2〜4 週間でのプロトタイプ立ち上げ)
・構築事例の振り返り — うまくいった点、つまずいた点、やり直すなら変えたい点
・生成 AI の業務活用に興味があるが、具体的な実装イメージがまだ持てていない方
・Slack / Google Chat / Google Workspace を使っていて、社内データとの AI 連携に関心がある方
・営業・カスタマーサポート・バックオフィスの情報アクセス効率化を検討している方
・情シス・DX 推進担当として、業務 AI の社内導入に向けた判断材料を探している方
・SaaS / CRM / 業務システムを提供する側の企画・プロダクト担当の方
・AI エージェントや MCP という言葉に興味はあるが、業務への落とし方が見えていない方

株式会社etika
代表取締役 宮村 佳祐
1983年生まれ。横浜国立大学を卒業後、株式会社イノベーションに入社。マーケティングオートメーションツール「リストファインダー」の立ち上げを行い、7年に渡って事業責任者を務める。マーケティングオートメーションツール「リストファインダー」は1,000社以上に導入され、一時は国内No.1のMAツールに成長。その後、山口県に移住し個人事業主として独立。2018年に株式会社etikaを設立し、Zoho認定パートナー資格を取得。多数の会社へのZohoCRMの導入支援を手掛け、現在に至る。Zoho認定マーケッター資格保有。
ゾーホージャパン株式会社(プライバシーポリシー)
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マジセミ株式会社(プライバシーポリシー)

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