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生成AIの活用が広がり、企業ではAIツールの導入やAIエージェントの検証など、さまざまな取り組みが進められています。一方、経営層からは、AIを導入すること自体ではなく、業務効率化や生産性向上など、具体的な成果が求められるようになっています。
特にDX推進・情報システム・AI推進部門の責任者にとっては、「どの業務で、どのデータを活用し、どのような成果を出すのか」を明確にし、経営層や事業部門の合意を得て予算化できる企画として示すことが重要になっています。
しかし、AIツールを導入しても個人の文書作成や情報検索にとどまり、業務全体の改善につながらないケースや、AI活用を企画しようとしても、社内データの整備・活用方法が定まらず、具体的な検討を進められないケースもあります。
AIを導入することから、社内データを活かして業務成果を生み出すことへ。 今、企業にはそのためのデータ活用の仕組みづくりが求められています。
AI活用で成果を出すには、社内に蓄積された情報をAIに読み込ませるだけでは十分ではありません。
議事録や業務マニュアル、問い合わせ履歴、案件情報などが複数のシステムに分散し、古い情報や重複した資料が混在している場合、AIが必要な情報を適切に選べず、期待した回答や分析結果を得られないことがあります。
実際の現場では、
・RAGやAIエージェントを試したものの、古い資料や無関係な情報を参照し、回答精度が上がらない
・社内データを蓄積しても、AIによる検索にとどまり、複数の情報を横断した分析や業務判断に活かせない
・AIツールを導入したものの、現場での利用が広がらず、投資に見合う成果を説明できない
・これからAI活用を進めたいが、どのデータを選び、どこまで整備すればよいか判断できない
といった課題が生じています。
問題は、「社内データが存在しないこと」ではなく、「AIが必要な情報を選び、業務で使える形に整理されていないこと」にあります。
その結果、AIの導入・改善に向けた具体的な計画や費用対効果を示せず、経営層から成果を求められていても、次の施策を決められない状況につながっています。
本セミナーでは、AIの導入自体を目的とするのではなく、社内データをAIが活用できる形に整え、業務成果につなげるためのデータマネジメントをテーマに解説します。
重要なのは、すべての社内データを一度に整備することではありません。実現したい業務から逆算して必要な情報を選び、その意味や関係性を整理し、AIが適切に参照・分析できる状態をつくることです。
例えば、議事録や案件情報を単に検索できる状態から、複数の記録を横断して共通する課題や傾向を把握し、次の業務判断に役立てるには、どのような情報の持ち方や管理方法が必要なのでしょうか。
本セミナーでは、スパイスファクトリー株式会社が、自社で取り組むコンテキストマネジメントやAI活用の実践例を交えながら、データの選定・構造化、AIが必要な情報を参照できるデータ基盤の考え方、業務活用へつなげる進め方を紹介します。
また、これからAI活用を企画する企業と、すでに導入・検証したものの成果が出ていない企業の双方に向けて、自社の現状から何を優先し、どのように次の施策を具体化すべきかを考えるためのポイントをお伝えします。
直近のAI活用施策や来期の計画立案に向けて、社内データの整備・活用を具体的に進めたい方は、ぜひご参加ください。
・従業員100名以上の事業会社で、AI・データ活用の企画立案や導入・改善を推進されている方
・経営層からAI・データ活用による成果を求められている、DX推進・情報システム・AI推進部門の責任者
・直近や来期に向けてAI活用の企画・導入計画を立案し、経営層・決裁者への説明を控えている方
・AIツールを導入・検証したものの、現場での活用が進まず、業務成果や費用対効果を示せていない方
・社内データが複数のシステムに分散し、AI活用に必要なデータの選定・整備範囲を判断できない方
・社内データを活用したAI基盤の構築や既存AIの改善を具体的に検討している方
AI活用で成果を出すために重要なのは、「どれだけ情報を蓄積するか」ではなく、「必要な情報をAIが適切に選び、業務に活かせる状態をどうつくるか」です。
本セミナーでは、対象業務から必要なデータを選定・構造化し、AIによる検索・横断分析から業務上の示唆や成果につなげるための考え方を整理します。
AI導入を目的化せず、自社で取り組むべきデータ整備とAI活用の次の一歩を明確にしたい方に、具体的な検討材料を持ち帰っていただくことを目指します。
スパイスファクトリー株式会社
Co-Founder / Principal Engineer
泰 昌平
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