業務ノウハウをAIに引き継ぐための取り組みを知ろう

業務ノウハウをAIに引き継ぐ取り組み

企業の現場では、多くの経験や専門知識が長年にわたって蓄積されていますが、これらを次世代にどのように継承し、業務の高度化や自動化の実現につなげるかが重要なテーマとなっています。本Webinarでは、この課題に取り組むためのアプローチとして「業務ノウハウをAIに引き継ぐ」方法を探っていきます。

AI活用の現状

企業は、AI技術を導入することで業務の効率化や品質向上を図ろうとしています。しかし、実際には、多くの場合、業務知識をデータ化し、整理するための基盤が整っていないことが障壁となっています。特に、データのサイロ化や整備不足によって、現場のノウハウがAIに反映されず、思ったような成果を上げられないという現状が浮き彫りになっています。

データの壁とインフラの属人化

実際、現場で培われた知見は異なるシステムや設備に分散しているため、その形式も多様です。このため、AI開発に必要となるデータを集め、加工するには膨大な時間と手間がかかり、その結果、モデルの開発スピードが遅くなります。さらに、ITインフラがプロジェクトごとに異なるため、全社的なスケーラビリティが損なわれてしまうことも少なくありません。

ウェビナーの内容

本Webinarでは、なぜ業務知識のAI化が必要なのか、そしてどのようにデータ基盤やインフラを整備すべきかについて具体的に説明します。特に、NetAppのAIソリューションやCTCの支援内容に焦点を当て、分散したデータの統合方法や、AIモデルの開発に適した柔軟なアーキテクチャの構築について詳しく解説します。

拡張性のあるAIインフラ設計

AWSやGCPなど、さまざまなクラウドプラットフォームを用いることで、効率的かつセキュアなデータの統合が可能です。また、実際の導入事例をもとに、拡張性の高いAIインフラ設計のベストプラクティスも共有いたします。現場レベルからAI活用を推進するための実践的な「仕組みづくり」に必須の知識が得られることでしょう。