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、AIを業務に組み込む動きは急速に広がっています。

AIにCSVを投げれば、それっぽいアウトプットは返ってきます。
しかし、断片的なデータでは本当の活用にはつながりません。

・期待した結果が得られない
・結局、意思決定に使えない
・PoCで止まり、実務に定着しない
・同じような試行錯誤を繰り返してしまう

そんな状態に陥っていないでしょうか？

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、MCPでつないでも期待した成果にはつながりません。

本セミナーでは、
・なぜAIをつないでも活用が進まないのか
・多くの企業が陥る“PoC止まり”の構造
・AIを活かすために必要なデータ基盤の考え方
・実務での優先順位と進め方

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

■ MCPでデータをつないでも活用できない理由
・なぜ“それっぽいアウトプット”で止まってしまうのか
・接続だけでは解決できない本質的なボトルネック

■ AI時代に必要なデータ基盤の考え方
・データを一元化し、分断を解消するための基本設計
・共通の指標定義やデータモデルをどう整備すべきか
・AIが参照できる状態とは何か

■ AIの正しい使いどころ
・AIに任せるべき領域と、人が判断すべき領域の整理
・アウトプットの精度を左右する“前提設計”の考え方

■ 実務での進め方と優先順位
・どこからデータ基盤を整備すべきかの判断軸
・PoCで終わらせず、実務活用につなげる進め方

こんな方におすすめ

・MCPやAPIでAI活用を進めたいと考えている方
・AIを導入したが、期待した成果につながっていない方
・データはあるが、一元化されておらず活用しきれていない方
・部門ごとに数字が異なり、意思決定に使いづらさを感じている方
・AIに聞いても一般論しか返ってこず、活用に限界を感じている方
・分析やAI活用がPoCで止まり、実務に定着していない方
・データ基盤の見直しや再設計を検討している方

データ基盤が整っていなければ、AIをつないでも、求める成果にはたどり着きません。
「なぜ活用が進まないのか」と「何から整えるべきか」を整理し、AIを“使える状態”にするための考え方と進め方をお伝えします。
まずは自社の状況を整理し、小さくでも一歩踏み出すことが、AI活用を成果につなげる第一歩です。

ぜひご参加ください。

プログラム

登壇者