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社内データを
AIが使える形に。

こんな方におすすめ

• RAGや社内AIエージェントを試したが、回答の精度が出ない
• 重要データが紙・PDF・Excel・SaaSに散在している
• どこから整備すべきか分からない

概要

ChatGPTに自社情報を聞いても見当違い、RAGを組んでも精度が出ない── その原因はモデルの性能ではなく、社内データが「AIが理解できる形」になっていないことにあります。本資料では、自社のデータ基盤レディネスを測る10問診断から、棚卸し・集約・構造化・鮮度運用という整備の4ステップ、AIが読めるデータの3要件までを整理。従業員50〜500名で生成AI活用の精度に課題を感じる企業の実務担当者に向けた指針です（全13ページ）。

この資料に含まれる内容

• データ基盤レディネス10問診断（20点満点のセルフチェック）
• 整備の4ステップ（棚卸し→集約→構造化→鮮度運用）
• 「AIが読める」データの3要件と、よくある落とし穴