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生成AIの活用が広がる中で、PoCや一部部署での成功事例は出てきたものの、社内全体に横展開できず「結局いつものやり方に戻ってしまう」という状況に悩む企業が増えています。現場の業務に合わせて導入しても、成果が再現されず、成功パターンが社内に蓄積されないまま、取り組みが点在してしまうケースは少なくありません。
その背景には、ナレッジが"残る形"になっていないという問題があります。生成AIの活用には、単にツールを用意するだけではなく、プロンプトや手順、判断基準、NG事項、データの扱い方など、運用に必要な知見を継続的に整備し、更新していくことが欠かせません。成功事例が増えない原因を「現場が使わないから」で片付けず、社内にナレッジが定着する仕組みとして見直す必要があります。
しかし実際には、ガイドラインやルールが未整備のまま取り組みが進み、部門ごとに生成AIの運用がバラバラになりがちです。結果として、情報管理やセキュリティ面の不安から利用範囲が広がらず、全社展開の議論が止まってしまうことがあります。
また、ナレッジが個人やチームの中に閉じたままだと、異動・退職やプロジェクト終了とともに知見が失われ、同じ検討や失敗が繰り返されます。さらに、要件が曖昧なまま導入を進めると「誰が・どの業務で・何のために使うのか」が定まらず、評価や改善もできません。生成AI活用を継続的な成果につなげるには、要件整理と運用設計をセットで行い、"使われるナレッジ"として残す仕組みを作ることが課題です。
本セミナーでは、生成AI活用を全社に広げ、成功事例を継続的に増やしていくために、要件整理と運用設計の観点から「使われるナレッジ」を作る進め方を解説します。
具体的には、導入時のガイドライン策定のポイント（利用目的の整理、データの扱い方、運用ルールの決め方など）を押さえたうえで、現場での利用が継続し、ナレッジが更新され続ける状態に落とし込む考え方を紹介します。あわせて、作って終わりにならないよう、定着まで伴走しながら改善サイクルを回していく進め方を弊社のエンジニアが実際の経験を基にお伝えいたします。
生成AIの取り組みを点から面へ広げたい方、社内にナレッジが残らず横展開できない状況を変えたい方は、ぜひご参加ください。
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