時期やカテゴリーで

詳細検索

ご利用ガイド

視聴/領収書

お支払い

ログイン会員登録

TOP>IT>AI/ビッグデータ>AI活用の成否を分ける「データ作り」の実践戦略

14 of 83

株式会社矢野経済研究所

AI活用の成否を分ける「データ作り」の実践戦略

2026年7月6日（月）収録

すべての方向け

11,000 円(税込)

ログインして注文

クーポンをお持ちの方

複数名でのお申込みについて

視聴時間: 46分詳細へ

販売期間: 終了予定なし

商品コード: ivwucjPb

視聴期間/スケジュール

この商品は購入後 7日以内に視聴を開始してください。

以下の期間でアーカイブ配信を行ないます。

2026/07/23 15:30 提供開始、視聴開始から 14日間まで

イベント概要

AI活用の成否を分ける「データ作り」の実践戦略

生成AIや基盤モデルの普及により、「自社専用AIの構築」が現実的な選択肢になりました。
しかし、「PoC（概念実証）で止まってしまう」「導入しても期待した効果が出ない」といった声が増えています。その主な原因は「モデルの性能」ではなく「データ品質」です。
AIプロジェクトの工数の大半を占めるのはモデル開発ではなく、データ収集・アノテーション・データ品質管理といった「データ作り」のプロセスです。にもかかわらず、この領域は体系的に語られる機会が少なく、「何をどう整備すればいいか」「どこに落とし穴があるか」を把握できていないケースが多く見られます。
本セミナーでは、AI開発における「データ作り」の全体像を実務者目線で解説します。データ収集から始まり、アノテーション・品質管理・継続的改善に至るまでの各プロセスの具体的なタスクや詰まりやすいポイントをお伝えします。

1. なぜ「データ作り」がAI活用の壁になるのか
2. 「データ作り」の全体像を理解する
3. 「データ作り」の体制をどう設計するか

講師：株式会社Nextremer　データテック部長　浦岡祥平氏

20年弱にわたりソフトウェアエンジニア、エンジニアリングマネージャーとしてのキャリアを歩み、数多くの開発プロジェクトやチームビルディングを主導。
2026年より株式会社Nextremerに参画し、データテック部長に就任。
本セミナーでは、長年の開発経験と現職での知見をベースに、AIプロジェクトの成否を握る「データ作り」のプロセスと体制設計について、実務者目線で解説する。

詳細

受講レベル

すべての方向け
※受講レベルについて

質問方法

できません

配布資料

なし

※資料がある場合、動画の視聴ページからダウンロードができます。
※視聴期間の終了後はダウンロードできなくなります。

修了証の発行

あり

※「あり」の場合、動画の視聴ページからダウンロードができます。
※視聴期間の終了後はダウンロードできなくなります。

収録日

2026/07/06

提供方法

Deliveru配信

講師のプロフィール

講師名

株式会社Nextremer

データテック部長

浦岡祥平氏

経歴

20年弱にわたりソフトウェアエンジニア、エンジニアリングマネージャーとしてのキャリアを歩み、数多くの開発プロジェクトやチームビルディングを主導。
2026年より株式会社Nextremerに参画し、データテック部長に就任。
本セミナーでは、長年の開発経験と現職での知見をベースに、AIプロジェクトの成否を握る「データ作り」のプロセスと体制設計について、実務者目線で解説する。