AI-Readyデータ構築講座

AI-Readyデータ構築講座
清野 奨
講師

清野 奨

アニューマ合同会社 代表

講座の概要

AI導入後、「思ったように使えない」というつまずきを未然に防ぐために、AIが迷わず・間違えず活用できる「AI-Readyなデータ」の土台を整える方法を学ぶ講座です。
AIが読めない・見つからない・散らばっているといった自社のデータ課題を特定し、AIがそのまま使えるようにデータを整理・維持する実践的な手順を習得します。

講座の特長

  • 特長①

    AIが使いづらいデータを整理し、「アクセス性」「機械読取可能」「構造化」「単一の置き場所」という良いデータの4条件を学びます。
    感覚ではなく、明確な基準で自社のデータ状態を見分ける力を養います。

  • 特長②

    データ現状を把握する「棚卸し」から、フォルダ構造や命名規則、READMEを用いた「整備」までの具体的な3ステップを習得します。
    さらに、チャット状で読み込ませる、資料置き場に保存、RAGで使用するなど、AIツールの使い方に合わせた最適なデータ準備方法を学びます。

  • 特長③

    データ整備を一時的な作業で終わらせず、組織で継続するためのルール設計を学びます。
    命名規則の明文化、置き場所の一元化、更新責任者の配置といった「組織で続ける3本柱」をベースに、明日から自分の職場で実践できる運用ルールを策定します。

研修の成果

受講後は、AIがスムーズに処理できる「AI-Readyなデータ」の基準を理解し、自社データの課題と改善策が明確になります。
棚卸しから整備、ツールの準備、そして組織で維持するルール設計までの一連の流れを実行できるようになり、AI導入効果を最大化する強固なデータ基盤を自ら構築・維持できるようになります。
講座動画一覧

全9本（計114分）

オープニング

第1章 なぜ「AIレディなデータ」が必要か

第2章 AIにとって良いデータ・悪いデータ

第3章 自社データをAIレディにする

第4章 組織で続けるルール・仕組みを作る

講座の概要

AI導入後、「思ったように使えない」というつまずきを未然に防ぐために、AIが迷わず・間違えず活用できる「AI-Readyなデータ」の土台を整える方法を学ぶ講座です。
AIが読めない・見つからない・散らばっているといった自社のデータ課題を特定し、AIがそのまま使えるようにデータを整理・維持する実践的な手順を習得します。

講座の特長

  • 特長①

    AIが使いづらいデータを整理し、「アクセス性」「機械読取可能」「構造化」「単一の置き場所」という良いデータの4条件を学びます。
    感覚ではなく、明確な基準で自社のデータ状態を見分ける力を養います。

  • 特長②

    データ現状を把握する「棚卸し」から、フォルダ構造や命名規則、READMEを用いた「整備」までの具体的な3ステップを習得します。
    さらに、チャット状で読み込ませる、資料置き場に保存、RAGで使用するなど、AIツールの使い方に合わせた最適なデータ準備方法を学びます。

  • 特長③

    データ整備を一時的な作業で終わらせず、組織で継続するためのルール設計を学びます。
    命名規則の明文化、置き場所の一元化、更新責任者の配置といった「組織で続ける3本柱」をベースに、明日から自分の職場で実践できる運用ルールを策定します。

研修の成果

受講後は、AIがスムーズに処理できる「AI-Readyなデータ」の基準を理解し、自社データの課題と改善策が明確になります。
棚卸しから整備、ツールの準備、そして組織で維持するルール設計までの一連の流れを実行できるようになり、AI導入効果を最大化する強固なデータ基盤を自ら構築・維持できるようになります。
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