AI投資成功の鍵は「データ設計」にあり。DATAFLUCT代表が実践論を発表

AI投資成功のための「データ設計」

2026年3月5日、株式会社DATAFLUCTの代表、久米村隼人氏が「ITトレンドEXPO2026 Spring」にてセッションを開催します。この講演では、企業が抱える生成AI導入の課題に焦点を当て、その解決策として「データ設計」の重要性が語られます。

近年、生成AIは多くの企業で導入されていますが、実際の業務レベルでの効果を上げられず、特に概念実証（PoC）で立ち往生しているケースが目立ちます。この問題の根本的な原因は、業務に必要な「コンテキスト」つまり文脈が適切に取り入れられていないことです。特に、社内データの多くを占める非構造化データ（動画や音声、文書など）をいかにして活用するか」が勝敗を握る要因となります。

社内データの再構築

久米村氏は、非構造化データをAIが理解できる形に変換し、「意味の地図（オントロジー）」として提供することで、AIが自律的に業務を遂行できるようになることを提案します。これにより、SCM（サプライチェーンマネジメント）や経営分析といった専門業務を行う「自律型AIエージェント」の実現が可能となります。講演では最新の実装事例を基に、争点となる「コンテキストエンジニアリング」の実践方法についても詳しく解説される予定です。

専門職エージェントの必要性

AIの進化に伴い、汎用AIに限界があるからこそ、特定業務に特化した「専門職エージェント」の設計が求められます。久米村氏は、水平的なAIにとどまらず、垂直的なAIの設計手法を明示し、実務を変革するための戦略を説きます。このアプローチにより、より実効性のあるAI活用が実現できるといいます。

2026年型AIの実装戦略

また、久米村氏は2026年型AIの展望として、小型モデルの分散処理に基づく新たな技術標準を紹介します。この技術は、モデルの性能に依存せずに自律実行を可能にすることを目指しています。企業がAIを導入する際、成功の鍵となるのは「データ設計」だと彼は強調しています。

久米村隼人のプロフィール

久米村隼人氏は、ベネッセやリクルート、日本経済新聞社などで15の新規事業を立ち上げてきた実績があります。DATAFLUCTでは、70以上のDXプロジェクトを支援し、30以上のAIサービスを展開してきました。学歴としては大阪府立大学大学院工学研究科を修了し、さらに早稲田大学大学院商学研究科も修了しています。

発表の概要

本セッションは、2026年3月5日、午後5時45分からオンラインで行われます。参加は無料で、事前登録が必要です。AI導入の最前線で活躍する久米村氏から、最新の実践論を直接学ぶチャンスです。

DATAFLUCTのビジネスモデル

DATAFLUCTは「データを商いに」というビジョンのもと、企業が蓄積するデータから新たな価値を創出し、社会的な問題解決に貢献することを目指しています。特に非構造化データの活用に特化し、持続可能な意思決定を促すデータプラットフォームの構築に力を入れています。彼らの取り組みには、需要予測によるコスト削減や脱炭素社会への移行をサポートするサービスも含まれています。

このセッションに参加することで、AIの未来とその可能性を探る貴重な機会となるでしょう。