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限られたデータと整った検証環境で行うPoC（概念実証）は、比較的良い結果が出やすく、精度の高いデモを見ると「これなら実務でも使えそうだ」と期待が高まります。しかし実際に業務へ展開すると、AIを使うたびに別のチャットツールを開いてデータをコピー＆ペーストする、渡すデータを毎回人の手で整えるといった手作業が発生し、思うように活用が進まないケースが少なくありません。こうした手作業が積み重なると、AIは「便利なツール」ではなく「新たな作業」になってしまいます。

PoCなら手作業で乗り切れても、本番運用で毎日続けるのは現実的ではなく、データ更新の遅れや表記ゆれ・欠損はAIの回答品質を下げ、現場の信頼を失う原因にもなります。つまりPoCを本番へつなげるうえで問われるのは、AIモデルの性能だけではありません。

本動画では、AIが扱いやすい形にデータを整え、その結果を業務へつなげる仕組み（データの前処理・後処理の自動化と「AI-Ready」なデータ連携の考え方）について解説します。