セミナー概要
生成AIの導入が急速に進む一方、「思うような回答が返ってこない」「PoCで止まったまま本番化しない」といった声が増えています。原因の多くは、AIモデルの性能ではなく、AIに渡す前のデータ側の準備不足にあります。
本セミナーでは、データガバナンス・データ品質・メタデータ管理などの実務に長年携わってきた講師が、「AI-Readyなデータ」とは何かを30分で体系的に整理し、自社のデータがどこまで整っているかを判断できるチェックリストを提供します。AIツールの選定より前に見直すべき、データ側の土台についてお話しします。
こんな方におすすめ
- 生成AI導入を検討しているが、何から手をつければ良いか分からない方
- AI活用のPoCが本番化せず頓挫した経験がある方
- データ整備の担当者・責任者として、優先順位を整理したい方
- 経営層やDX推進部門で、AI投資の前提条件を把握しておきたい方
当日のプログラム
- 導入： なぜ今「AI-Ready」が問われるのか
- 原則： AIの回答品質は入力データの品質を超えない
- AI-Readyなデータ チェックリスト：データ品質・メタデータ・ガバナンス・アーキテクチャの4つの観点から、企業でよくある問題例とともに解説
- 自己診断ワーク：その場でチェックリストに沿って自社の状況を採点
- まとめ・Q&A
得られるもの
- AI導入前にデータ側で確認すべき項目の全体像
- 自社の現状を客観的に把握できる自己診断シート
- PoCで終わらせないために押さえるべきポイント
セミナー開催概要
- 日時：2026年9月17日（木）13:00～13:45
- 配信方法：オンライン
- 参加費：無料
- 定員：100名（先着順）
※お申し込み後にセミナー参加用URLをお送りいたします。
