AI導入の先で差がつくのはデータ。製造業の文書をAI-Readyにする進め方を、明日から使える2つの道具付きで解説。
当資料は、株式会社フライウィールが登壇したウェビナーの講演資料です。 生成AIを使う日本企業は増えましたが、PoCの先で業務に定着しないケースは少なくありません。その原因の多くは、AIそのものではなく、AIに渡すデータの状態にあります。当資料では、製造業の技能継承の現状から、技術文書をAIが使える形に整える「AI-Ready化」の進め方までを、事例とあわせて解説します。 【掲載内容】 ■技能継承の現状と、生成AI活用で差がつくポイント ■事例：AI-Readyデータ化によるユースケース ■「バラバラ問題」と「意味の揺れ問題」、AI-Ready化の優先度マップ ■3つのレイヤーで進めるAI-Ready化とBefore／After ■自己診断と、次の一歩 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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基本情報
【資料概要】 ■形式：ウェビナー講演資料 ■ページ数：35ページ ■付録：データの棚卸しマップ、AI-Ready化の自己診断（5項目） ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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用途／実績例
【こんな方におすすめ】 ■製造業でAI活用・DX推進を担当している方 ■生成AIを導入したものの、PoCから先に進まない・業務に定着しないと感じている方 ■社内の文書が紙・PDF・Excelなどに散在し、AIに渡せる形になっていない方 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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企業情報
当社は、データ及び人工知能を活用したソリューションの開発・提供、 データ・プロダクト開発に関するコンサルティングを行っている企業です。 企業が抱えるサイロ化・属人化・非構造化データをAIが扱いやすい状態へと 変換する、データ活用プラットフォーム「Conata(コナタ)」をご提供。 私たちは、企業や人々がデータや人工知能をより積極的に活用し 仕事や作業の効率化を加速する「はずみ車」になりたいと考えています。
