生成AI時代に求められるデータ統合基盤構築の全貌

生成AI活用のためのデータ統合基盤構築

AI技術の進化に伴い、企業において生成AIを活用したデータ統合基盤の構築が急務とされています。しかし、これまで数多くの企業が「箱作り」に追われ、また同じ轍を踏むリスクに直面しています。このウェビナーでは、生成AI時代に必要なデータ統合のアプローチを詳しく解説します。

箱作りの罠

過去に、データマイニングやビッグデータ、データサイエンスなどのバズワードに従い、企業は新たな基盤を築いてきました。しかし多くの場合、これらの基盤は「箱を作ること」が目的化し、理念だけが先行してしまっています。その結果、様々なデータがサイロ化され、組織全体でのデータの有効活用が進まない事態が発生しています。

近年、生成AIへの期待が高まる中、全データを統合した「AI基盤を整備しなければ」という思考が広がっています。しかし、このアプローチには注意が必要です。誤った実行がコストと時間を浪費する結果につながるからです。

基盤先行型アプローチの問題

全てのデータを統合してからAIを活用しようとする「基盤先行型」アプローチには、構造的な課題が存在します。既存の基盤を統合しようとする際に発生するIF開発コストや部門間の調整が必要となり、プロジェクトは巨大化します。結果として、ROIを得るまでの時間が延び、投資が息切れしてしまいます。このままでは新たなサイロが生まれる事態を避けられません。

分析・利用先行型アプローチのすすめ

このウェビナーでは、企業が「箱作り」に陥る失敗を整理し、分析や利用シーンから逆算して必要なデータだけを洗い出す「分析・利用先行型アプローチ」を詳細に紹介します。この方法により、データ統合と生成AI実行基盤を同時に効率よく構築することが可能になります。

また、特定のベンダーに依存しない設計思想を持ち、BigQueryやSnowflake、Redshift、Azure Synapse/Fabricなど、さまざまな基盤で構築できる方法をお伝えします。過去には、テレビ局のレポーティング自動化や、5流通800店舗の小売りID-POSデータ統合など、多様な業種で100件以上の支援実績があります。

小規模なスタートでROIを確保

参加者には、スモールスタートから3ヶ月以内にROIを確保するための進め方や、自社での実施イメージを具体的に理解していただける内容です。企業が直面する課題を見極め、最適なデータ統合を実現するための一助となることを目指しています。

このウェビナーを通じて、生成AI活用のための新たな視点を手に入れ、自社のデータ基盤の再構築に向けた第一歩を踏み出しましょう。ウェビナーの日程や詳細な参加方法については、下記リンクをご確認ください。

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