生成AI時代の必須知識 ― 2026年、AI-Readyなデータをどう作るか

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です。

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。
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

▼このセミナーでわかること

• 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

▼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

▼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：50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。