「データはあるが、所在も使い方もわからない」

そんな壁に直面していませんか？

DWH構築に心血を注いでいた頃、顧客の「データはあるが、所在も使い方もわからない」という声に直面しました 。どんなに高度な基盤も、データの「文脈」が伝わらなければ意思決定は1ミリも動かないことを痛感しました。この課題の根源は、データの背景が特定の個人に依存する「暗黙知」となっている点にあります。

本ウェビナーでは、データカタログを用いて暗黙知を「形式知」へ変換し、属人化を解消する手法を解説します。この環境整備こそがAIのハルシネーションを防ぐ文脈（コンテキスト）となり、人とAIが協働するデータ・エコシステム（AIレディネス）へと直結する道筋をご紹介します。

見どころ
・データカタログを用いて暗黙知を「形式知」へ変換し、属人化を解消する手法
・AIのハルシネーションを防ぐ文脈（コンテキスト）
・人とAIが協働するデータ・エコシステム（AIレディネス）へと直結する道筋

こんな方におすすめです
・生成AIやCopilotを導入したが、期待した精度・成果が得られていない
・社内の暗黙知をAIに活かす方法がわからず、ナレッジが属人化したまま
・AIに渡すデータの品質・一貫性に問題があり、信頼できる結果が出ない
・データ整備とAI活用を同時に進める体制・基盤の作り方がわからない