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X-WR-CALDESC:自社データはどこにある？AI活用前のデータ棚
 卸し実践法
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SUMMARY:自社データはどこにある？AI活用前のデータ棚卸
 し実践法
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99603
 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n✓ 「AIを使
 いたいけど、まず社内のデータが何があるか把握でき
 ていない」✓ どの部門に何のデータがあるか、聞いて
 みても誰も答えられない✓ RAGやAIエージェントの話に
 なるたびに「まずデータを整備しないと」と言われる
 が、整備の前提になる棚卸しから手が止まっている✓ 
 「棚卸し」と言われても、何を、どういう単位で、誰
 がやればいいのかが分からない\nもし一つでも当ては
 まるなら、問題は「データが少ない」や「技術がない
 」ことではありません。\n「どこに何があるか」を可
 視化することから始めるだけでいい。棚卸しのやり方
 を知らないだけです。\nこの45分で、今日から動き出せ
 る棚卸しのフレームとスコアリングの方法を持ち帰る
 ことができます。\n■ こんな方におすすめです───
 ────────────────────────
 ─────✓ IT推進・情シス・DX推進担当として社内
 のAI活用を推進しようとしている方✓ 「AIを使いたい
 が、まず何から手をつければいいか」が整理できてい
 ない方✓ 社内のデータがどこにあるか、棚卸しをした
 いが具体的なやり方が分からない方✓ RAGやAIエージェ
 ントの導入を検討していて、データ側の準備を進めた
 い方✓ 上司や経営層から「まずデータ整備を」と言わ
 れ、動き出せていない担当者の方\n■ セッション説明
 ────────────────────────
 ────────自社でAIを活用したいが、「社内の
 データがどこにあるか分からない」「使えるデータが
 整っていない」という組織は非常に多いです。RAGやAI
 エージェントを検討しはじめると必ず「まずデータを
 整備しなければ」という話になりますが、整備の前に
 「棚卸し」ができていません。まずどこに何があるか
 を可視化することが、AI活用の最初の実践ステップで
 す。\n本セッションでは、社内データを「構造化・半
 構造化・非構造化」の3種類に整理し、それぞれのAI活
 用難易度と典型的な保管場所を解説します。そのうえ
 で、部門横断で進める棚卸しのやり方を、アンケート
 設計・ワークシート記録・スコアリングの3ステップで
 具体的にお伝えします。\n今日のゴールは「完璧な目
 録を作ること」ではなく、「AIプロジェクトを1つ起案
 できるデータが特定できた状態」にすることです。棚
 卸しを終えた先に「どのデータで何を作るか」という
 起案の型まで手渡します。IT推進担当・情シス・DX推進
 担当が、今日から動き出せる粒度でお届けします。\n
 ■ 今回話す内容─────────────────
 ───────────────1. AI活用が止まる本
 当の理由はデータの「所在不明」にある2. 社内データ
 を3種類に分類して、AIが使えるか判断する方法3. 部門
 横断でできるデータ棚卸しの3ステップ実践法\n■ 登壇
 者───────────────────────
 ─────────三好大悟（株式会社リベルクラフ
 ト 代表）\nデータサイエンティスト出身。製造業・大
 手ITを中心に、AI・データ活用のコンサルティングと社
 内研修を手がける。「技術を現場で動く施策に翻訳す
 る」をミッションに、導入判断から構築・運用展開ま
 で一気通貫でサポートしている。Python・SQLによる実装
 経験と、経営層へのプレゼン・合意形成の両方を持つ
 実務家。\nX: 三好大悟\, リベルクラフト
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