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X-WR-CALDESC:業務データ×AIで何が作れるか：データ種別・
 業務課題別の実践パターン早見表
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SUMMARY:業務データ×AIで何が作れるか：データ種別・業務
 課題別の実践パターン早見表
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99660
 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n✓ 自社にも
 データはあるはずなのに、何のAIを作ればいいのかが
 決まらない\n✓ 「AIで何ができますか」と聞かれても
 、自社に合う答えがイメージできない\n✓ やりたいこ
 とはあるが、どのデータを使えばいいのかが結びつい
 ていない\n✓ 手元にデータはあるのに、どのAI手法を
 選べばいいのか分からない\nもし一つでも当てはまる
 なら、\n問題は「技術が難しい」ことでも「予算が足
 りない」ことでもありません。\n手持ちのデータと、AI
 でできることが結びついていないだけです。\nこの45分
 で、「どのデータ×どのAI手法で何が作れるか」を一枚
 で見渡せる早見表を手に入れ、自社で作れるAIの候補
 を1つ特定できる状態を持ち帰ることができます。\n■ 
 こんな方におすすめです\n────────────
 ────────────────────\n✓ 自社
 にデータはあるが、何のAIを作ればいいか決まらず止
 まっている方\n✓ 「AIで何ができるか」を、自社の業
 務に引き寄せて具体的に知りたい方\n✓ DX推進・IT推進
 ・業務改善の担当として、最初の1案件の候補を絞りた
 い方\n✓ 数値データ・文書・画像や音声など、社内に
 眠るデータを活かしたい方\n✓ 難しい技術知識なしで
 、AI活用の見取り図を一度きちんと整理したい方\n■ 
 セッション説明\n────────────────
 ────────────────\n「自社にはデー
 タがある。でも何のAIを作ればいいか分からない」。
 この状態で止まっている担当者は、本当に多いもので
 す。生成AIの企業導入率が54.7%に達する一方で、「期待
 以上の成果が出ている」と答える企業はわずか10%。米
 中の30〜40%と比べてこの差を生んでいる最大の原因は
 、技術でも予算でもなく「何を作るかが定まっていな
 いこと」にあります。\n本セッションでは、社内の業
 務データを「数値・表形式データ」「テキスト・文書
 データ」「マルチメディアデータ」の3種類に整理し、
 それぞれとAI手法の組み合わせパターンを体系的にま
 とめます。物流・製造・営業・CS・バックオフィスな
 ど業種・業務別の実践事例も交えながら、参加者が「
 自社データで作れるAIの候補」を1つ特定できる状態を
 目指します。\n難しい技術知識は不要です。今日のゴ
 ールは「どのデータ×どのAI手法で何が作れるか」の早
 見表を手に入れ、社内起案の最初の一歩を踏み出すこ
 とです。\n■ 今回話す内容\n───────────
 ─────────────────────\n\n業務
 データを3種類に整理し、データ種別とAI手法を結びつ
 ける「3×3マッピング」の考え方\n製造・物流・営業・C
 S・バックオフィスで「どのデータ×どのAI手法→どん
 な成果」が出ているかの実践パターン\n作れそうな候
 補を「データ×課題×AI手法」の3点で仮定義し、社内起
 案の骨格に変えるフレーム\n\n■ 登壇者\n──────
 ────────────────────────
 ──\n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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