〜LLMだけでは届かない、"AIに使わせるデータ"の作り方〜
多くの企業で、生成AI導入後の課題は「ツール選び」ではなく「データ側」にあります。契約書・議事録・提案書・FAQ・部門間のメールなど、社内に大量に蓄積された情報の多くは、AIが直接使える形になっていません。
本ウェビナーでは、AI推進の責任者・CDO・経営企画の方を対象に、「LLMだけでは届かない領域」と「自社データをAIに使わせる方法」を30分でお話しします。
生成AIを入れたのに、現場で使われていない
データはあるのに、AIが使ってくれない
LLMを試したが、自社の業務には届かない
LLMが届く領域と届かない領域の構造、非構造データが業務AIのボトルネックになる仕組みを解説します。
契約書・議事録・部門資料などの社内データを、AIが横断的に扱えるように整える基本設計をご紹介します。
診断・構造化・実装の3段階を3ヶ月でどう設計するか、エンタープライズ実例ベースで解説します。
自社の状況に合わせて、AI推進の論点を整理したい方には、
ウェビナー前後で個別の壁打ちの機会もご用意しています。