AI活用の基盤を整える：業務ノウハウの継承を目指すウェビナーのご案内

業務ノウハウをAIに継承するためのウェビナーが再放送されます

近年、AI技術の導入は多くの企業で進んでおり、その目的の一つとして業務の高度化や効率化が唱えられています。しかし、実際には現場での豊富な経験や専門知識が次世代に十分に継承されていないケースが多く、問題解決が求められています。そこで、再放送されるウェビナーでは、こうした課題をどのように克服していくかに焦点を当てます。

現場の知識をデータとして整理する重要性

多くの企業において、業務知識が適切にデータ化されていないために、AIモデルの構築が困難になっています。データのサイロ化、すなわち異なる部署やシステムの中でデータが分断されることが、知識を有効に活用できない原因です。この問題を解決しない限り、AIの導入による生産性向上や品質改善は望めません。

AI開発のデータとインフラの障壁

さらに、現場のノウハウが分散してさまざまな形式で保管されているため、AI開発のためのデータ収集が非常に手間となり、その結果、開発スピードが低下してしまいます。多くの場合、データ基盤やITインフラが個々のプロジェクトや担当者に依存しており、一貫性を欠いた結果、全社的なスケーラビリティが確保できません。このような不安定な環境では、期待する成果を上げることは難しいのです。

参加者が学べる具体的な施策

このウェビナーでは、業務知識をAIに継承するために必要不可欠な「データ基盤の整備」と「インフラの統一化」について、NetAppのAIソリューションやCTCの支援内容を具体的に紹介します。分散されたデータを効率的に統合し、AIモデルを開発するための柔軟なアーキテクチャについても言及します。最新の導入事例を交えながら、実践的な「仕組みづくり」の方法を解説します。