限られたデータと整備された検証環境で行うPoC（概念実証）では、比較的良好な結果が出やすく、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、データのコピー＆ペーストや加工などの手作業が多発し、思うように活用が進まないケースも少なくありません。こうした作業が積み重なると、AIは「便利なツール」ではなく、「新たな作業負担」になってしまいます。
PoCの段階では手作業で対応できても、本番運用で同じ作業を毎日続けるのは現実的ではありません。さらに、データの更新の遅れや表記ゆれ、欠損はAIの回答品質を低下させ、現場からの信頼を損なう原因にもなります。つまり、PoCを本番運用へつなげるために重要なのは、AIモデルの性能だけではありません。
本動画では、AIに学習・参照させるデータの前処理（統合・変換・鮮度の確保）から、AIの出力結果をシステムへシームレスに引き渡す後処理まで、データ連携を自動化するための考え方を解説します。これからのAI活用に欠かせない「本番運用に耐えられる仕組みづくり」の具体的なヒントを、実践的な解決アプローチを交えながら分かりやすくお届けします。
※2026年4月15日に開催されたデジタル変革カンファレンス2026のアーカイブ動画です
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