資料概要
データ分析にAIを活用しているにもかかわらず、数字が合わない、AIの回答が的外れになるといった課題を抱える企業が増えています。その原因はAIの性能ではなく、データに「ビジネスの意味」が正しく与えられていないことにあります。
本ホワイトペーパーでは、AI活用が期待通りに進まない4つの構造的原因を整理したうえで、解決策として注目される「意味的基盤の5層モデル」と、Semantic Layer・オントロジー・OSIという3つの概念を解説します。
さらに、デジタルマーケティングの具体例を交えながら実践的な活用イメージを示し、1つのKPI定義から始めて段階的に整備を進めるための3つのステップも紹介します。
AI活用の土台となるデータ基盤の整備を検討されている方に、ぜひご活用ください。
本ホワイトペーパーで分かること
・AIが「正しい数字を返せない」本当の原因と、その4つの構造的要因
・データとビジネスの意味をつなぐ「意味的基盤の5層モデル」の全体像
・AIにビジネス用語を正しく理解させるSemantic Layer（翻訳層）の仕組みと導入効果
・オントロジー・OSI（ツール間の共通規格）を活用した、組織全体でのデータ定義の統一方法
・デジタルマーケティングの具体例で理解する、5層モデルの実践的な活用シナリオ
・完璧を目指さず、1つのKPI定義から始める実践に向けた3つのステップ
資料ダウンロード
以下のフォームにご記入の上、「同意して申し込む」をクリックしてください。
ご登録完了直後に、記入されたメールアドレス宛てにダウンロード専用URLをお送りします。（＊印の項目は入力必須となります）
ホワイトペーパーに関するお問い合わせ
フォームが表示されない、メールが送られてこない等の不具合がございましたら、お手数をおかけいたしますが、下記宛てにご連絡くださいますようお願い申し上げます。
アンダーワークス株式会社
連絡先：mkg@underworks.co.jp