Opsfield
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データ基盤整備ガイド
社内データをAIが使える形に。
RAGでも社内AIエージェントでも、精度を出すためのデータ基盤整備ガイド。
生成AIやRAGの精度が出ない原因はモデルではなく社内データの整い方にある、という前提で、データ基盤の整え方をまとめたガイドです。
10問の診断で自社の現状を確かめ、1業務から始める整備の4ステップと、AIが読めるデータの3つの要件がわかります。
- 診断の設問
- 10問
- 整備の手順
- 4ステップ
- データ要件
- 3要件
- ページ
- 13p
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For you
こんな方におすすめ
- RAG・社内AIを試したが精度が出ない情シス・DX推進
- AI化したい業務はあるがデータが汚い業務部門長
- AIに投資する前に土台を固めたい経営者・役員
What you get
この資料でわかること
- 01
精度が出ない理由
データが紙・PDF・Excelに散らばり命名もばらばらだと、AIは関連情報を拾えない。
- 02
自社データの現状
業務フローの文書化や命名規則など10問・20点満点で、AI活用の土台の整い具合を測る。
- 03
整備の4ステップ
棚卸し→集約→構造化→鮮度運用の順に、AI化したい1業務のデータから進める。
- 04
AIが読める3要件
構造化・文脈（メタ情報）・鮮度の3つの条件と、整備が無駄になる4つの落とし穴。
Inside
中身の一部
Contents
目次
- なぜAIが社内データを活かせないのか
- データ基盤レディネス 10問診断
- 整備の4ステップ
- 「AIが読める」3つの要件
- よくある落とし穴
Supervisor
この資料の監修
梶野 尊弘
株式会社Opsfield 代表 ／ AI戦略顧問・Fractional CTO
DX/AX SaaSに10年・CTO 5.5年・グッドデザイン賞2023
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