今、企業が「動画・音声」制作を強化すべき理由とは！？【オンライン開催】

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。