✓ 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

✓ 「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

✓ 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

✓ 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

もし一つでも当てはまるなら、

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。

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。

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。

■ こんな方におすすめです

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✓ 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

✓ 「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

✓ 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

✓ 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

✓ 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

■ セッション説明

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「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。

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。

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。

■ 今回話す内容

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1. 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
2. 製造・物流・営業・CS・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
3. 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

■ 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