AI Ready Data 実践ワークブック

この資料でわかること

• AIが判断できるデータに必要な、品質・統制・意味・運用の設計軸
• PoC前に確認したいデータ断絶・統制断絶・運用断絶の見極め方
• 検索、権限、回答評価、改善ログをつなぐ運用設計
• 代表質問からオントロジーと意味モデルを設計する進め方
• Microsoft Fabric、Databricks、Snowflakeなどの基盤選定で見るべきポイント
• 90日PoCの計画、RACI、合否基準を具体化する方法

こんな方におすすめです

• AIのデモは動いたものの、本番化や全社展開が進まない方
• RAGやAIエージェントの精度を、モデル変更だけで改善しようとしている方
• データ基盤、業務部門、AI開発チームの責任分担を整理したい方
• Microsoft環境を中心にAI Ready Dataの構成を検討している方
• PoCを始める前に、対象業務と合否基準を明確にしたい方

資料の概要

AI Ready Dataは、データを一か所に集めることだけを意味しません。AIが正しい情報を検索し、権限の範囲内で意味を解釈し、利用後の評価を次の改善へ戻せる状態まで設計する必要があります。

本資料では、現状診断から基盤選定、オントロジー、TCO、90日PoCまでを20ページに整理しました。各ページのチェック項目を使いながら、自社で次に決めるべきことを具体化できます。

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