AI活用を見据えた
データ基盤の現状チェック

　本セミナーについて

MCPやAPI連携などを通じて、AIを業務に組み込もうとする動きが急速に広がっています。

AIにCSVを読み込ませれば、それらしい分析やアウトプットを得ることはできます。
しかし、皆さんが本当に求めているのは、AIから返ってくる“それらしい分析”ではなく、
売上や問い合わせの増加、施策改善に向けて次に何をすべきかが見えるアウトプットではないでしょうか。

AIの進化によって、分析そのもののハードルは下がりつつあります。
一方で、成果につなげるためのボトルネックは、
「分析できる人がいるか」から、
「AIが活用できる形でデータを持てているか」へと移り始めています。

たとえば、次のような状態に心当たりはないでしょうか。
・AIに分析させても、期待した結果が得られない
・出てきた内容が、施策判断や意思決定に使いづらい
・部署やツールごとにデータが分かれていて、全体像が見えない
・毎回、データの準備や集計に時間がかかってしまう

その背景には、データ基盤の未整備があります。
・データが一元化されておらず、分断されている
・共通の指標定義やデータモデルが整備されていない
・データの更新性・鮮度が担保されていない
・AIが参照できる形でデータが整備されていない

このような状態では、どれだけ便利なAIツールやMCP連携を取り入れても、マーケティング施策の改善や事業成果につながる活用にはなかなか結びつきません。

本セミナーでは、
「AIを使って成果を出せる状態」をどう作るかをテーマに、AI時代に必要となるデータ基盤の考え方を整理します。

具体的には、
・なぜ今、AI活用とデータ基盤をセットで考える必要があるのか
・自社のデータ活用レベルをどう捉えればよいのか
・データ基盤があることで、マーケティング業務はどう進化するのか
・分析の自動化から、示唆の抽出、施策への反映、改善ループへつなげる考え方
・大規模投資ではなく、まずどこから整備を始めるべきか

こちらを整理しながら、「AIを使って成果を出せる状態」をどう作るかを解説します。
参加費は無料です。

このセミナーで学べること

■ なぜ今、AI活用にデータ基盤が必要なのか
・AIによって分析のハードルが下がった今、企業の課題がどこに移っているのか
・AIを使っても成果につながる会社と、つながらない会社の違い
・データとAIが切り離せない関係になっている理由

■ データ基盤の基本的な考え方
・そもそもデータ基盤とは何か、なぜ必要なのか
・データが分断されたままだと、どのような問題が起きるのか
・データを集める、つなぐ、整えるための基本的な考え方

■ 自社の現状を把握するための視点
・自社のデータ活用は今どの段階にあるのか
・データ基盤の整備が本当に必要かを見極める判断軸
・チェックシートを通じて、今後の優先順位を整理する方法

■ データ基盤があると何ができるのか
・AIによる分析やレポーティングを、実務で使える形に近づける方法
・複数のデータをつなげることで見えるようになる示唆や打ち手
・分析だけで終わらず、意思決定や実行につなげる活用イメージ

こんな方におすすめ

・AI活用を進めたいが、何から整えればよいか悩んでいる方
・データはあるものの、部門やツールごとに分散していて活用しきれていない方
・レポートや数字は見えているのに、成果につながる打ち手が見えにくい方
・マーケティング、営業、顧客データを横断して活用したいと考えている方
・自社にデータ基盤が必要なのか、まずは基礎から理解したい方
・AI時代に求められるデータ活用の土台を整理したい方

データ基盤は、単にデータを整えるための仕組みではありません。
AIを活用し、分析を意思決定や実行につなげていくための土台です。

本セミナーでは、
「なぜ今、データ基盤が必要なのか」
「自社は今どの段階にいるのか」
「整うと何ができるようになるのか」
を基礎からわかりやすく整理します。

AI活用を一時的な取り組みで終わらせず、成果につながる一歩を考えたい方は、ぜひご参加ください。

プログラム

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