✓ 自社にはデータがあるのに、成果が出ている実感が持てていない

✓ ツールを入れて触ってはいるが、業務の成果につながっていない

✓ PoC（試作）まではやったが、本番展開に進めず止まっている

✓ そもそもデータをどう価値に変えればいいのかの見取り図がない

もし一つでも当てはまるなら、

問題は「データが足りない」ことでも「技術が難しい」ことでもありません。

データを「どう価値に変えるか＝価値化の型」が定まっていないだけです。

この45分で、業務データを価値に変える5つのパターン（型）を手に入れ、自社のデータに当てはめられる型を1つ選べ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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✓ データはあるのに、成果につながっている手応えが持てていない方

✓ AI・データ活用を試したが、業務の成果に変えられず止まっている方

✓ DX推進・業務改善の担当として、何から手をつけるかを絞りたい方

✓ PoCで終わらせず、本番運用と効果測定まで回したい方

✓ 難しい技術知識なしで、データ活用の全体像を一度整理したい方

■ セッション説明

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「自社にはデータがある。でも成果が出ている実感がない」。この状態で止まっている企業は驚くほど多いものです。総務省の分析では、日本企業はデータ資産を持っていても収益性の向上に結びつけられておらず、データ活用の成熟度は主要7カ国で最下位という調査もあります。データは「持っているだけ」では価値になりません。

本セッションは「どんなデータがあるか」ではなく「それをどう価値に変えるか＝5つの手法の型」で整理するのが特徴です。業務データを価値に変える代表的な方法を「①予測 ②異常検知・予兆検知 ③最適化 ④文書活用・RAG ⑤分類・抽出」の5つのパターンに整理し、それぞれ「どんなデータを、どんな進め方で、どんな成果に変えるか」を、ヤマト運輸・三菱UFJ銀行・パナソニックなどの実例と効果数値とともに具体的に示します。

さらに、PoCで止まる企業とROIを出せる企業の差を分ける「型を業務に組み込み、効果を測り続けるプロセス」までを扱います。今日のゴールは、自社の業務データに当てはめられる「価値化の型」を1つ選び、それをどう回すかのイメージを持ち帰ることです。難しい技術知識は不要です。

■ 今回話す内容

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1. データはあるのに成果が出ない構造と、PoCの先で止まる本当の理由
2. 業務データを価値に変える5つのパターン（予測・異常検知・最適化・文書活用/RAG・分類/抽出）を実例と効果数値で解説
3. どの型でも共通する「揃える→設計する→業務に組み込む→評価する」の4ステップと、型を社内で回し続ける進め方

■ 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