こんな内容の資料です
AI活用が広がる一方、投資を具体的な業務成果につなげることは、依然として多くの企業にとって課題です。
AI活用を成果につなげていくためには、最初から全社規模の基盤構築を目指すのではなく、成果を出したい業務を定め、必要なデータから整え、成果を確認しながら段階的に活用を広げていくことが重要です。
本資料では、国内外の公開調査をもとにAI投資と成果の現状を整理。その背景にある課題を「データ・進め方・体制」の観点から整理し、2027年度に向けて見直したい「起点・投資・体制」の3つの考え方を紹介します。
さらに、自社の現在地の把握から、最初に取り組む業務の選定、段階的なロードマップ、役割・ルール、成果指標・予算まで、2027年度の計画を具体化するためのチェック表を掲載しています。
このような方におすすめです
- 2027年度のIT予算・DX計画を策定している
- AI活用をPoCや個人利用から、実際の業務成果につなげたい
- データ基盤への投資について社内で説明できる材料がほしい
- 全社データ基盤をどこから整備すべきか迷っている
- 大規模な基盤投資ではなく、成果を確認しながら段階的に進めたい
- 現場のデータ活用とIT部門によるガバナンスを両立したい
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