
AIは「とりあえず使う」ほど、成果が曖昧になる。 その曖昧さこそが、導入と成果の間にあるギャップの正体です。
生成AIの急速な普及により、日本企業におけるAI導入は着実に進展しています。(※1)明確な要件定義や検証プロセスを経なくても一定のアウトプットが得られる特性を持つため、PoCを経ずに活用が進むケースも少なくありません。その結果、評価指標や目的が曖昧なまま運用される傾向も見られます。
本フォーラムでは、こうした課題意識を踏まえ、実践的なAI活用事例をもとに、成功と失敗の要因を多角的に紐解きます。その上で、「なぜその判断が成功したのか」「なぜ定着しなかったのか」を構造的に整理し、AI導入における意思決定の指針と、現場に定着させるための実装プロセスを考察。単なる事例紹介にとどまらず、再現可能な判断と設計の型を探ります。
AI導入における「意思決定インフラ」として、学びの場を超え、実例を通じて"成果を生む判断基準"を獲得するための場を目指します。
(※1) 総務省 情報白書 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/html/nd112220.html
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