生成AIの導入を検討するも、「セキュリティ・ガバナンスへの懸念」「専門人材の不足」「ROI測定の困難さ」 といった壁に直面していませんか？
本資料は、AI導入の成功を妨げるこれらの課題を解消し、AIが真価を発揮するために不可欠なデータ基盤整備やデータ活用を含めた、データ駆動型組織への実践ガイドです。主要プラットフォーム（Azure, AWS, Google）の比較やLLMの選定指針 、データ基盤戦略 、導入ロードマップ 、そして必須となるデータガバナンス対策まで、AI変革を目指すDX推進者、データ責任者の方に役立つ情報をご紹介します。本資料が皆さまの取り組みの一助となれば幸いです。
◆本資料でわかること◆
- AI導入を成功させるためのフェーズ別ロードマップ
- AI時代に必要なデータガバナンスとセキュリティ対策
- GeminiやClaude 3など、主要LLMの業務別使い分けマップ
◆こんな方におすすめ◆
- 生成AIの導入を任されている推進担当者・責任者の方
- Azure, AWS, Google Cloudなど、自社に最適なAI基盤（プラットフォーム）を選定したい方
- データ基盤整備やデータ品質管理を担当されている方
（全16ページ）
目次
- 生成AI市場の現状
- 企業が直面する3つの壁
- 主要生成AIプラットフォーム比較
- 生成AI導入の成功事例/アクションプラン/成熟度モデル
- データ基盤戦略と生成AIの融合
- 生成AI時代に必要な組織能力と人材戦略
- 業務領域別の最適なLLM選択指針
- 生成AIの定性的効果：組織能力の進化/向上
- 生成AI導入のフェーズ別ロードマップ
- データガバナンスとセキュリティ対策
- MLOpsとデータ品質管理
（全16ページ）