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大企業ではAI投資の拡大が進んでいる 大企業ではAI投資の拡大が進む一方で、PoCから本番稼働へ進めず、十分な成果創出に至っていないケースも少なくありません。AIへの期待は高まっているものの、実際には業務への定着や全社展開に課題が残り、投資を本番稼働や経営成果へ結びつけることが、多くの企業にとって重要なテーマになっています。

分断されたデータが業務実装を難しくしている AI活用が進まない理由の一つは、データが部門やシステムごとに分かれたままで、必要な情報を業務横断で使えないことです。そこに、リスクを取りにくい現場環境と、AIに対する信頼・リテラシーの課題が重なることで、AIを作れても現場で使われ続ける形まで持っていくことが難しくなります。

AIを経営に活かす3層基盤「データ統合」「開発・運用」「アプリ実装」 本セミナーは、「シーメンスエキスパートトーク」第1回として、AIを経営に活かすために必要な基本構造を整理する導入編です。シーメンス社の RapidMinerと Mendixをもとに、分断されたデータをどう統合し、AIの開発・運用をどう継続可能な形にし、さらに現場の業務プロセスへどう実装していくのか、その全体像を解説します。PoCや一部活用で止まらず、AIを本番稼働と業務価値につなげていくために、「データ統合」「開発・運用」「アプリ実装」の3層がどのように噛み合い、AIと業務をつないでいくのか を、事例を交えながら紹介します。

こんな方におすすめ - AIを経営に活かしたいと考えている、大企業の経営企画、DX部門の方 - 分断されたデータや非構造データを踏まえ、AIの本番稼働を支える基盤整備を検討している情シス部門の方 - PoCにとどまらず、AIを業務実装や現場定着につなげたい事業部門の方

主催・共催 シーメンス株式会社 ■協力 株式会社オープンソース活用研究所 マジセミ株式会社

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  • 出典:PR TIMES
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