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大企業正持續擴大 AI 投資 在大企業持續擴大 AI 投資的同時，也有不少案例因無法從概念驗證（PoC）推進至正式運作，而未能創造出足夠的成果。儘管對 AI 的期待日益高漲，但實際上在業務紮根與全公司推廣方面仍存在課題，如何將投資連結至正式運作與經營成果，已成為許多企業的重要課題。

分散的數據使業務導入變得困難 AI 應用無法推進的原因之一，在於數據仍按部門或系統各自獨立，導致必要的資訊無法跨業務使用。再加上難以承擔風險的現場環境，以及對 AI 的信任與素養等課題，使得即便能開發出 AI，也難以將其轉化為現場持續使用的形式。

將 AI 運用於經營的三層基礎：「數據整合」、「開發與維運」、「應用程式實作」 本研討會作為「西門子專家對談（Siemens Expert Talk）」第 1 回，是整理將 AI 運用於經營所需基本架構的入門篇。我們將以西門子公司的 RapidMiner 與 Mendix 為基礎，解說如何整合分散的數據、如何使 AI 的開發與維運具備持續性，以及如何進一步將其導入現場業務流程的整體樣貌。為了不讓 AI 僅停留在 PoC 或局部應用，而是連結至正式運作與業務價值，我們將透過案例介紹「數據整合」、「開發與維運」、「應用程式實作」這三層架構如何相互配合，並將 AI 與業務連結起來。

推薦給以下人士 - 考慮將 AI 運用於經營的大企業經營企劃、DX 部門人員 - 考量到分散數據與非結構化數據，正在評估整備支援 AI 正式運作基礎的資訊系統部門人員 - 不希望僅止於 PoC，希望能將 AI 連結至業務實作與現場紮根的事業部門人員

主辦、合辦 西門子股份有限公司（Siemens K.K.） ■協力 開源活用研究所股份有限公司 Majisemi 股份有限公司

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