【JDMC】[ご案内] 9/8開催『AI活用失敗事例に学ぶAI-Readyへの壁と乗り越え方 ~黒AI-Readyデータ構築 実践講座~』
2026/08/20 (Thu) 12:00
各位
JDMC会員の株式会社NTTデータ バリュー・エンジニアのセミナーをご案内します。
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AI活用失敗事例に学ぶAI-Readyへの壁と乗り越え方
~黒AI-Readyデータ構築 実践講座~
https://w.bme.jp/38/657/2526/XXXX
2026年9月8日(火)11:00-12:00/オンライン開催
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
生成AIの普及に伴い、企業におけるAI活用は「特定業務での検証(PoC)」から
「全社業務やCX(顧客体験)向上への組み込み」フェーズへとシフトしています。
しかし、その過程で立ちふさがるのが本番環境でのデータの品質問題です。
国内外の調査でも、AI導入の最大の障壁はコストや技術ではなく
「データの品質と構造」であることが明かされています。
「Garbage in, Garbage out(ゴミを入れたらゴミしか出ない)」という古臭い格言が、
皮肉なことにAI時代において、より辛辣な教訓として響いています。
本セミナーでは、大手小売チェーンでの失敗事例を通して、
AIをPoCから本格展開する際の要となるデータ統合について、
構築の考え方と実践手法を余すところなく解説します。
■ 本セミナーで学べること
1. なぜAIの性能は「データ品質」で決まるのか?
海外調査&AISI(AIセーフティ・インスティテュート)に見るAI-Readyデータの要件
2. AI-Readyを実現する「白AI-Ready」と「黒AI-Ready」の考え方
AIに特化したデータ加工・整備の影で見落とされがちなデータマネジメントの重要性
3. 【失敗事例公開】PoCの成功と全社展開の罠
大手小売B社「CX向上AI」が陥った的はずれなAI接客
4. AI-Readyのためのデータ統合の考え方
3つの統合スキームとソリューションのご紹介
■ こんな方におすすめ
• 生成AIやRAG、AIアバター/エージェントの全社展開・CX向上を推進しているDX担当者
• 社内システムごとに顧客データや製品マスタがサイロ化し、表記揺れや重複にお悩みのCDO・IT責任者
• 単体業務のAI活用は成功したが、複数システム横断でのデータ連携で行き詰まっている実務責任者
■ 開催概要
・日 時:2026年9月8日(火) 11:00~12:00
・参加費:無料(要お申し込み)
・形 式:オンライン開催
・講 師:海老原 吉晶 / NTTデータ バリュー・エンジニア
■ 詳細と申込み
https://w.bme.jp/38/657/2527/XXXX
:: 配信元 ::
日本データマネジメント・コンソーシアム事務局
info@japan-dmc.org
購読解除
https://w.bme.jp/38/657/2528/XXXX
JDMC会員の株式会社NTTデータ バリュー・エンジニアのセミナーをご案内します。
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AI活用失敗事例に学ぶAI-Readyへの壁と乗り越え方
~黒AI-Readyデータ構築 実践講座~
https://w.bme.jp/38/657/2526/XXXX
2026年9月8日(火)11:00-12:00/オンライン開催
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生成AIの普及に伴い、企業におけるAI活用は「特定業務での検証(PoC)」から
「全社業務やCX(顧客体験)向上への組み込み」フェーズへとシフトしています。
しかし、その過程で立ちふさがるのが本番環境でのデータの品質問題です。
国内外の調査でも、AI導入の最大の障壁はコストや技術ではなく
「データの品質と構造」であることが明かされています。
「Garbage in, Garbage out(ゴミを入れたらゴミしか出ない)」という古臭い格言が、
皮肉なことにAI時代において、より辛辣な教訓として響いています。
本セミナーでは、大手小売チェーンでの失敗事例を通して、
AIをPoCから本格展開する際の要となるデータ統合について、
構築の考え方と実践手法を余すところなく解説します。
■ 本セミナーで学べること
1. なぜAIの性能は「データ品質」で決まるのか?
海外調査&AISI(AIセーフティ・インスティテュート)に見るAI-Readyデータの要件
2. AI-Readyを実現する「白AI-Ready」と「黒AI-Ready」の考え方
AIに特化したデータ加工・整備の影で見落とされがちなデータマネジメントの重要性
3. 【失敗事例公開】PoCの成功と全社展開の罠
大手小売B社「CX向上AI」が陥った的はずれなAI接客
4. AI-Readyのためのデータ統合の考え方
3つの統合スキームとソリューションのご紹介
■ こんな方におすすめ
• 生成AIやRAG、AIアバター/エージェントの全社展開・CX向上を推進しているDX担当者
• 社内システムごとに顧客データや製品マスタがサイロ化し、表記揺れや重複にお悩みのCDO・IT責任者
• 単体業務のAI活用は成功したが、複数システム横断でのデータ連携で行き詰まっている実務責任者
■ 開催概要
・日 時:2026年9月8日(火) 11:00~12:00
・参加費:無料(要お申し込み)
・形 式:オンライン開催
・講 師:海老原 吉晶 / NTTデータ バリュー・エンジニア
■ 詳細と申込み
https://w.bme.jp/38/657/2527/XXXX
:: 配信元 ::
日本データマネジメント・コンソーシアム事務局
info@japan-dmc.org
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