AI・データドリブンを失敗させない、たった一つの前提条件
～「入力時点のデータ整備」が明暗を分ける。 ワークフローによる構造化戦略の全貌〜

多くの企業が「データドリブン経営」を掲げ、AIやBIツールの導入を加速させています 。
しかし、その裏側にある現場のリアルは、「数字の定義がバラバラ」「データクレンジングに時間がかかる」「結局Excelで加工している」といった期待とは裏腹課題の課題に溢れています 。 このように「データは集めているのに活用できない」という悲鳴が上がる最大の原因は、ツールの性能不足ではなく、データの「作られ方（前工程）」にあります。

そこで、本セミナーでは、この停滞を打破するキーワードとして「データの構造化」に焦点を当て、
●なぜデータの作られ方(前工程）が重要なのか
●バラバラの情報に「意味・関係・ルール」を与え、システムが迷わず処理できる状態にする方法
●入力の瞬間にデータの質をコントロールし、組織全体で定義が統一された構造化データを自動生成する仕組み

など、人が読むための曖昧な記録を、システムやAIが迷わず扱えるデータに転換するための考え方と具体的なアプローチをご紹介します。

株式会社エイトレッド
マーケティング部マーケティングG課長代理
ワークフロー総研編集長
金本奈絵

大学卒業後、大学の事務員としての経験を経て、住宅系専門紙の記者に転身。その後、活動の場をWeb媒体に広げ、オウンドメディアの運営に従事。
さらに、イベント運営や商品開発、教室運営を通じて、子どもたちへの将棋の普及活動にも携わる。
現在は株式会社エイトレッドにて、バックオフィス向けオウンドメディア「ワークフロー総研」の編集長として、記事のディレクションのほか、セミナーやカンファレンスなどの企画運営を行う。