✓ 「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

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。

「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。

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。

■ こんな方におすすめです
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✓ 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

■ セッション説明
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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。

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。

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。

■ 今回話す内容
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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

■ 登壇者
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三好大悟（株式会社リベルクラフト 代表）

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。

X: 三好大悟, リベルクラフト