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■現場の知見を活かすAI活用の壁
多くの企業では、長年にわたり蓄積された現場の経験や専門知識を次世代に継承し、業務の高度化や自動化を目指してAI技術の導入が進められています。しかし、AIモデルの構築以前に、業務知識を正しくデータ化し、全社的に整理・統合する「基盤」が整っていない現場が大半です。データのサイロ化や整備不足によって、せっかくの現場ノウハウがAIに反映されず、期待された生産性向上や品質改善に結びつかないという課題が浮き彫りになっています。
■ AI開発を阻むデータの壁とインフラの属人化
現場で培われたノウハウは、様々なシステムや様々な設備の中に、分散して保管されており、その形式もまた多様です。これにより、AI開発に必要なデータの収集・加工に多大な時間と労力がかかり、モデル開発や実装のスピードが大幅に低下しています。さらに、データ基盤やITインフラが属人的に構築・運用されているケースも多く、プロジェクトごとに環境がバラバラでスケーラビリティが確保できないという課題も浮き彫りになっています。こうした状況では、全社レベルで成果を出すことが困難となっています。
■業務知識をAI化するための実践的なインフラ設計とは
本セミナーでは、現場ノウハウをAIに継承するために不可欠な「データ基盤の整備」と「インフラの標準化・最適化」について、NetAppのAIソリューション及びCTCの支援内容をご紹介します。分散したデータをセキュアかつ効率的に統合・可視化し、AIモデル開発に耐える柔軟なアーキテクチャをどのように構築すべきか。拡張性の高いAIインフラ設計のベストプラクティスや、実際の導入事例を交えながら、AI活用を現場レベルから推進するための「仕組みづくり」を解説します。
■主催・共催
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
ネットアップ合同会社
■協力
株式会社オープンソース活用研究所
マジセミ株式会社
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マジセミは、今後も「参加者の役に立つ」ウェビナーを開催していきます。
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