AI活用を見据えたデータ基盤の現状チェック

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。