SUMMARYセミナー概要
2025年以降、エージェント型AIが大きなトレンドとなり、多くの企業で導入やPoCの検討が進んでいます。しかし、導入自体が目的化してしまい、「あるべき姿」のデザインが不十分なまま進めてしまうと、十分なROI（投資対効果）を上げられない／現場に定着しない／ガバナンスが破綻するといった点につまずきがちです。本セミナーでは、こうした落とし穴を回避し、本質的かつ効果的なビジネス価値を生み出すための「正しい技術理解」と「企画・構想の極意」を解説します。「正しい技術理解」では、エージェント型AIの最新動向に加え、非エンジニアであっても押さえておくべきエージェント型AIの仕組みをわかりやすく紐解きます。「企画・構想の極意」では、「高速な価値検証」「To-BeとAs-Isのギャップ分析」といった、実践的なAI導入のアプローチをお伝えします。技術的な実現性とビジネス価値の両立に悩む皆様に、明日から使えるヒントをご提供します。
RECOMMENDこんな方におすすめ
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経営層や現場が納得でき、業務の成果につながるAI導入の企画・構想の立て方を知りたい方
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With AI の世界で、この先どう会社を導き、事業成長を実現していけばよいか模索している方
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エージェント型AIで実現したいアイデアを具体化するために、専門家の知恵と経験を求めている方
FEATURESセミナーでわかること
EVENT PROGRAM当日のプログラム
※ 新たに内容を追加させていただく可能性がございます
- プログラム１
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エージェント型AIへの「誤った期待」をリセットする
エージェント型AIブームの現状を整理し、AI導入やPoCが自己目的化しがちな背景とそれらを防ぐための考え方を示します。
- プログラム２
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ここだけ押さえる、エージェント型AIの仕組み
堅実なAI活用のためには「エージェント型AIはLLMやRAGの延長」という技術的本質の理解が必要です。自社適用を考えるうえで欠かせないAIの強みと注意点を解説します。
- プログラム３
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エージェント型AIの導入を成功させる、企画・構想の３つの極意
AIを事業で活用するためには事前の課題整理が重要です。適切に課題を整理し、それらの課題をAIに処理させるための３つの極意をご紹介します。
SPEAKERS登壇者情報
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株式会社NTTデータ数理システム
生成AI推進室 主幹研究員 グループリーダー村田 康佑
生成AI・自然言語処理を利用した、先進的なソリューション開発やコンサルティングを主導。特に、生成AI・自然言語処理を利用したセールス・マーケティング業務の効率化・高度化に強い関心を持つ。最近は以下の業務に従事。
- RAGシステムの構築・活用に関する技術コンサルティング
- 生成AI活用による業務効率化・価値創出のための戦略立案と実装支援
- 自然言語処理技術を活用したプロダクト開発および技術提案
SCHEDULE開催日程
- イベント名
- ビジネスを動かす！エージェント型AI導入の進め方 ー ステークホルダーを納得させる「 企画・構想の3つの極意 」 ー
- 開催場所
- ウェビナーにて開催します。参加方法は申し込みページでご確認いただけます。
FOLLOW UPイベント後は技術スタッフへの
直接のご相談も可能です
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イベントに参加したけど
よくわからない所があった
担当スタッフによる個別のフォローを行いますので、当社製品について不明な所があれば何でもお聞き下さい。
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自社の課題を解決するための
具体的な方法が知りたい
解決したい課題をお聞かせいただければ過去の解決事例や、ソリューション・最適なツールのご紹介が可能です。
※不要な営業・ご提案は行いませんのでご安心下さい。 -
この分野の知識が無い、
でも解決したい課題がある
どんなお悩みでもぜひ一度お聞かせ下さい。課題の棚卸しや解決に必要な技術のご説明など、お客様のお困りごとの解決の一助となる内容をお伝えします。
ABOUT USNTTデータ数理システムについて
NTTデータ数理システムってどんな会社？
NTTデータ数理システムは「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」をミッションとしている会社です。
1982年設立の会社で、大学で数学や物理を学んでも社会でその知識を発揮できる仕事ができないという人も多い時代から、数理科学的な知識を生かせる場を作りたいという理念で会社を発展させてきました。
ビッグデータブーム、AIブームを経て、今では機械学習を使うために数理科学的な素養のある人を雇いたいという会社も多くなりましたが、このような活動をしている会社としてはかなりの老舗です。
機械学習、統計解析、数理計画、シミュレーションなどの数理科学を背景とした技術を活用し、業種、テーマを問わず幅広く仕事をしています。
NTTデータ数理システムの得意な領域
昨今は AI という言葉で様々な技術領域を包含した表現を行います。当社でもセミナー等では抽象的に AI という言葉を用いた説明を行っています。実際の当社の開発現場では、要素技術を大切にしており理論的背景をおさえ、新旧横断的に活用してお客様へ価値提供しています。
- 機械学習全般（Deep Learning／強化学習／各種モデル）
- データマイニング／テキストマイニング／統計解析
- 数理最適化（厳密解法／近似解法／動的計画法）
- シミュレーション（物理／エージェント／待ち行列など）
などを活用し、日々鍛錬しています。