kintone Solutions Day 2026 出展のお知らせ

AI-OCRで在庫・備品管理、点検業務を簡単に！画像やPDFから文字を読み取り、kintoneにそのまま保存できます

『モジトリ』は、写真やPDFから決まった形式で並んでいる文字を取り出すことができるkintone プラグインです。 転記作業の削減、誤入力の防止で、業務効率が向上します。 【こんな場面で活躍します！】 ■備品管理　管理番号との整合　 ■在庫管理　棚卸の品目入力 ■現品票のチェック　　　　　　 ■点検時の数値入力 ■名刺情報登録　　　　　　　　 ■身分証明書登録 詳しくは、下記URLより資料をダウンロードの上、お問合せください。

• 在庫管理システム

システム開発未経験者でも大丈夫！簡単に自社の業務システムを作れるkintoneのご案内です。

「業務改善のためにシステムを作って欲しい」 開発者じゃないのに、急な方針が上司から飛んで来た…そんなあなたでも大丈夫！ kintone（キントーン）は、開発の知識がなくても 自社の業務に合わせたシステムをかんたんに作成できる サイボウズ社のクラウドサービスです。 「ここに社員名・メモ欄・ファイル添付を置いて…」といった様に 直感的に業務アプリ*を作成することができ、 全社や部門ごとなど、共有する範囲を分けて使うことができます。 社員間のつながりを活性化する社内SNSとしての機能も備えているため、 スピーディーに情報共有ができます。 【FCS運用アプリ事例】 ■在宅勤務日報（タイムカード）　　 ■研修履歴　　　　 ■人事評価 ■各種管理（取得資格、社有車経費、緊急事連絡先等）　 ■各種申請（慶弔事届、通勤届、名刺依頼等） *kintoneでは、作成したシステムを「アプリ」と呼びます。 ※詳しくはお問い合わせいただくか、カタログをダウンロードください。

• 勤怠管理システム

受信メールの9割は1日以内に返答！これまでメール対応確認に費やしていた時間はほぼゼロに

幸楽苑HDの本社では社内改革として、「見える化」にも取り組んでいます。 会社の経営状況、店舗や工場など内部の声、そしてお客様から寄せられた 声などを幅広く「見える化」することで経営強化につなげることが狙いです。 そこで、問い合わせメールの管理工数削減に「kintone」「メールワイズ」を導入しました。 導入後、受信したメールにいつ、誰が、どのような返答をしたのか履歴を一元管理。 受信メールの9割は1日以内に返答できるようになりました。 【概要】 ■課題 ・声などを幅広く「見える化」することで経営強化につなげること ■導入効果 ・メール返信の状況は一覧で確認できるようになり、これまでメール対応 　確認に費やしていた時間はほぼゼロとなった ※詳しくはお問い合わせいただくか、カタログをダウンロード下さい。

• その他ソフトウェア

Markdown＆複数画像添付で社内Wikiや手順書作成に最適！情報資産をkintone上でもっと使いやすくします

『StockNaut』は、フィールド内に複数画像を張り付けて文章作成ができるkintone プラグインです。 kintone標準機能では難しかった文字列複数行フィールド内に説明画像を複数添付し、 Markdown記法により誰でも直感的かつ自由度の高い文章作成が可能になります。 【こんな文書作成にぴったり！】 ■企画書 ■議事録 ■マニュアル ■報告書 ■FAQ 詳しくは、URLより資料をダウンロードの上、お問合せください。

• マニュアル作成

地震・洪水・豪雪、緊急事態にはスピーディーでタイムリーな安否確認が大切！通知の未達を無くし、各社員の状況をいち早く情報共有します

災害発生時に社員の安否連絡を速やかに行うため、弊社内で運用しているシステムです。 管理職と情報共有をする事で、事業継続に向けた協力体制を迅速に構築しフォローを行います。 【特徴】 ■スピーディーでタイムリーな安否状況を相互確認 ■クラウドで管理が可能 ■キャリア依存の通知未達リスク防止 ■社員の個人メール収集を省ける 以前は別のシステムを運用し、 社員個人の携帯電話からメールで一定様式の情報を受け取り、安否確認の管理をしていました。 しかし、この運用には 「メールの様式入力で必ず人為ミスがある」 「個人契約のキャリアや携帯端末機器の環境によっては、会社からの連絡や通知が届かない」 という弱点がありました。 災害時のやりとりは、罹災した社員に余裕がなく、 電話はつながりにくくなるため【要点をおさえた簡単なコミュニケーション】が必要です。 その点、災害時の確認すべき要点のみを整理して、kintoneで構築する事により、 以前と比べ各段にコミュニケーションがとりやすくなりました。 ※詳しくはURLより資料をダウンロードの上、お問い合わせください。

• その他ソフトウェア

2026/9/3(木)、9/4（金）にグランフロント大阪で開催される「金融国際情報技術展」ＦＩＴ大阪 2026 に出展します。 人事情報システム「Fellowship」の機能（人事・給与・就業他、人事部業務に役立つ様々な機能）をご案内いたします。

弊社では、大学の研究の第一線でご活躍されている先生をお招きし、建設分野WEB技術講座を開催いたします。 今回は、7月に公開した「シールドトンネルの近接・併設の影響と設計検討手法-その1」に続く第2弾として、国士舘大学 堀地 紀行 教授にご講演いただきます。 「その1」では、左右併設や既設トンネルの下部通過を例に、近接・併設シールドによる影響の現象と、数値評価の基本的な考え方を解説しました。 「その2」では、大断面シールドの上下併設に焦点を当てます。 大断面シールドが既設トンネルの上部または下部に施工されるケースを対象に、実際の現場計測データとFEM逐次掘削解析を用いて、既設トンネルや周辺地盤・既設地下構造物への影響を数値的に評価する解析手法を紹介するとともに、予測解析・設計・施工における検討方法についても解説します。 本講座は「技術士試験」の学習にも役立つ内容となっておりますので、ぜひこの機会にご活用ください。 また、本講座は土木学会のCPD認定（予定）プログラムであり、技術者教育の一環としてもご参加いただけます。 皆様のご参加を心よりお待ちしております。

本ウェビナーでは、媒体特性を踏まえた効果的な運用方法や、出稿タイミング、掲載後の改善ポイントについてもわかりやすく解説します。 採用において重要なのは「応募を集めること」だけではありません。 採用後のミスマッチや早期離職を防ぐためには、求人情報の伝え方や選考時の確認事項など、採用プロセス全体を見直すことが重要です。 そこで、求職者との認識のズレを防ぎ、定着率を高めるための採用プロセスの設計方法についてもご紹介します。 また、採用担当者が少ない中小企業では、求人作成や応募者対応、効果測定など、採用活動にかかる工数そのものが大きな負担となるケースもあります。 採用業務を効率化し、限られた人員でも継続的に採用活動を行うための媒体運用の仕組み化・効率化についても解説します。 最後には、今回ご紹介した内容をもとに、明日から実践できる具体的な改善アクションを整理してお伝えします。 採用予算を増やすことが難しい企業でも、求人媒体の選び方や求人原稿、運用方法、採用プロセスを見直すことで、採用成果を高められる可能性があります。

弊社ではこのたび、日本コムシス(株)・(株)TOSYS・NDS(株)・東名通信工業(株)とともに、コムシスグループとして、幕張メッセで開催される現場DX EXPO【秋】へ出展します。本展示会は「Japan DX & AX Week」内で開催され、建設・工事現場、工場など様々な現場で働く方々に向けて、画像処理AI、遠隔監視、ロボットなど、DX化を支援する最新ソリューションが一堂に会する専門展です。弊社からもAIを活用した各種ソリューションをご紹介致します。 出　展　品　　・各社連携ソリューション（AIJO Site Monitor『熊検知ソリューション』） 　　　　　　　・AI鉄筋出来形計測システム『AIJO 配筋王 -AIJO HiKing-』 　　　　　　　・AI監視ソリューション『AIJO Site Monitor』 　　　　　　　・作業前の安全具装着点検『AIJO Safety』 　　　　　　　・製造業向け製品外観検査ソリューション『AIJO Check AItem』 　　　　　　　・太陽光発電所ドローン自動点検サービス『AIJO Check Solar』　他

JMPは統計分析・グラフ作成だけではなく、実験計画の機能も充実したソフトウェアです。 実験計画を活用することで、時間やコストを抑えた効率的なデータ収集が可能になります。 本セミナーでは、実験計画の機能から標本サイズエクスプローラとベイズ最適化に焦点を当て、製造業での活用例をデモンストレーション形式でご紹介します。 【概要】 前半：製造業におけるt検定の活用と必要データ数のシミュレーション 製造業において様々な用途で活用されているt検定の概要と活用例を解説、JMPでの分析例をご紹介します。 また、標本サイズエクスプローラを使って、t検定に必要なデータ数と検出力の関係をシミュレーションする方法もご紹介します。 後半：JMP Pro ベイズ最適化の活用法　～シミュレーション実験データへの適用～ ベイズ最適化プラットフォームは、本来、測定誤差を含む実験データを対象として設計されてる一方で、CAEなど誤差を含まないシミュレーション実験データに適用したいというニーズも多くあります。本セミナーでは、ベイズ最適化をシミュレーション実験データで活用するためのアプローチ方法を紹介します。