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生成AIの業務活用が急速に広がる一方、「期待した回答精度が得られない」「PoC（概念実証）には成功したものの、本番業務に定着しない」といった壁に直面する企業は少なくありません。その背景にあるのは、AIモデルの性能だけでなく、社内データの「散在」「形式の不統一」「鮮度の低さ」です。

AIの真価を引き出す鍵は、社内データをAIが正しく扱える状態に整える「AI-Ready」の実現です。一方、個別プログラミングによる場当たり的な連携は、「保守負債」を生みかねません。継続的なAI活用には、将来の変更にも対応しやすいデータ連携の仕組みが必要です。

本動画では、ノーコードのデータ連携基盤「ASTERIA Warp」の視点から、AI活用に伴うデータの前処理・後処理を自動化し、現場で成果を生み続けるためのデータ連携戦略を、具体的な事例とともに解説します。

※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