AIに伝わるデータ、伝わらないデータ〜AI Readyにするためのポイントと実現方法〜

セミナー概要

「AIにデータ分析を任せてみたが、期待した答えが返ってこない」——その原因の多くは、AIの性能ではなく、データの側にあります。

企業のデータ活用は今、ダッシュボードによる可視化から、生成AIとの対話による「話しかけるだけのデータ分析」へと進化しつつあります。ただし、データを集めるだけでは不十分です。社内の人にしか通じない記号や略語の意味をAIに教え、正しく解釈できる状態——「AI Ready」に整える必要があります。

本ウェビナーの前半では、AIがデータを正しく理解するために何が必要なのかを、「セマンティックレイヤー（意味定義層）」やメタデータの考え方を中心に、データ品質向上のポイントとして解説します。

後半では、そのポイントを実際にどう実現するのかを、自然言語データ分析サービス「kaimei」のデモを交えてご紹介します。社内の言葉や暗黙知をAIに教えることで、伝わらなかったデータが伝わるようになっていく様子をご覧いただきます。

データ活用の精度に課題を感じている方、これからAI活用に向けた基盤づくりを始める方、ぜひご参加ください。

こんな方におすすめです

• 生成AIでのデータ分析に興味があるが、精度が出るのか不安な方
• データ基盤はあるものの、AI活用がうまく進んでいない方
• AI活用に向けたデータ整備を、何から始めればよいか知りたい方

開催概要

タイトル	AIに伝わるデータ、伝わらないデータ〜AI Readyにするためのポイントと実現方法〜
日時	2026年8月24日（月）15:00～16:00（接続開始14:50）
場所	ウェビナー方式（Zoom）
定員	200名
参加費	無料
主催	クラスメソッド株式会社

タイムテーブル

時間	タイトル	登壇者
15:00〜15:05	オープニング	データ事業本部 サービスソリューション部 藤枝 沙代子
15:05〜15:25	AIがデータを正しく理解するために必要なこと〜精度向上のポイント〜	データ事業本部 サービスソリューション部 北川 慶太
15:25〜15:40	AIに”社内の言葉”を教える〜チャット分析とデータ整備をkaimeiのデモで〜	データ事業本部 サービスソリューション部 大滝 健太郎
15:40～16:00	Q&Aセッション

※プログラムは予告なく変更する場合があります。予めご了承ください。

ご受講方法に関する注意事項

• 本セミナーではZoomを使用します。
• ウェビナーの参加URLは開催前日にメールでお知らせします。
• Zoomの接続テストは こちらからご利用いただけます。
• ミーティングのIDやパスワードは、第三者には共有しないでください。
• 1社さまあたりの人数制限は設けておりませんが、受講される際はそれぞれお申込ください。
• 出欠確認を行いますので、名前はフルネーム（例：暮州太郎／Taro Kurasu）等での参加をお願いします。

お申し込みフォーム

※ 下にフォームが表示されない場合は、お手数ですが info@classmethod.jp までご連絡ください。