「生成AI活用時代のデータ活用！ビジネスで生成AIを本格活用するために
必要な最強のデータ基盤の在り方とは」資料

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「ビジネスで生成AIを本格活用するために必要な最強のデータ基盤の在り方とは」

資料の主な内容

  • 01 生成AI活用におけるデータの重要性
    生成AIを一般的な活用にとどまらず、自社用に構築するにはデータが重要です。
    LLM（Large language Models：大規模言語モデル）は、バニラ(Vanilla：未加工状態）でも十分な回答を生成できますが、データを活用したLLMは自社独自の情報を返すことができます。
     
  • 02 生成AI(LLM)活用のロードマップ
    何かしらの生成AIを業務に組み込んでいく際には、段階を踏んでアプローチをとっていくことが一般的です。実際のビジネス現場で活用できる生成AI活用を、４つのステップから成るロードマップの例と併せてご紹介します。
     
  • 03 生成AI(LLM) のデータの蓄積と活用
    生成AIにおける「データの蓄積と活用」の流れを図式化し、
    「データソース」、「インテグレーション」、「データレイク」、「プレパレーション」、「DWHやベクターデータソース」、「AIエージェント」、「生成AI（LLM）インターフェース」の７つのコンポーネント（構成要素）のそれぞれの役割を踏まえてご紹介します。
     
  • 04 生成AI(LLM) を見据えたデータ基盤
    データ分析のためのデータ基盤と生成AIによる活用を見据えたデータ基盤は異なります。
    生成AI活用には、生成AIのための充実したデータ基盤が必要となるため、押さえるべきポイントをまとめています。
     
  • 05 弊社の支援内容データ基盤構想策定
    ジールが考えるデータ基盤構築は、導入しておしまいではなくその後も進化させる必要があります。
    「データ基盤構想策定支援」サービスではデータ活用コンサルタントが計画のフェーズから伴走します。