この資料では、AI-readyデータについての概要、「データはある」と「AIが使える」との違い、AI-readyデータを構成する4つの要件や非構造化データが答えの根拠になるまでの工程の図解、著作権・個人情報を含む権利とガバナンスの論点、自社の現在地を測る成熟度モデルと3ステップの進め方まで、詳細な情報をわかりやすくまとめています。
特に、生成AIの導入を進める企業のデータ・DX担当者や、AI活用の前提となるデータ基盤の整備に取り組む方にとって役立つ情報となっています。
資料の主な内容
- AI-readyデータとは
- なぜ今、AI-readyデータなのか
- 「データはある」と「AIが使える」は違う
- AI-readyデータの4つの要件
- 従来のデータ整備と、何が違うのか
- 生成AI時代に、追加で必要になるもの
- 「使ってよいデータか」も、AI-readyの条件
- 自社はいま、どの段階にいるか
- AI-ready化の進め方｜3ステップ
こんな人におすすめ
- 社内にデータはあるのに、AI活用が思うように進まない理由を知りたい方。
- AI-readyデータの定義と、従来のデータ整備との違いを短時間で押さえておきたい方。
- AI学習・利用に使ってよいデータかどうか、著作権や個人情報の観点から整理しておきたい方。
- 自社のデータ整備がどの段階にあるかを測り、次に何から着手すべきかを判断したい方。
- AIトレンドの基本を押さえておきたい方。
- APTOが提供するAI・LLM・VLM・VLA開発支援サービス、アノテーションサービス、データソリューションに興味がある方。 など
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