AI活用の成果を左右するのは、AIモデルやツールの性能ではなく、「データ」の品質と鮮度です。

システムやデータが部門ごとに分断されていると、形式のばらつきやデータの欠損、更新の遅れが発生しやすく、AIのアウトプットの精度が低下します。また、データ連携を個別開発に頼るほど保守負債が積み上がり、拡張性の低下やメンテナンス負荷の増大を招きます。

よりよい成果を出すには、AIに渡すデータをAI-Readyに整える「連携基盤」と「継続的な運用」が不可欠です。

本セミナーでは、データ連携ツールを活用してデータのサイロ化を解消し、データ品質を高めるための実践的なデータ戦略を、事例を交えて解説します。