AIエージェント時代のデータ経営　モデルではなく、文脈で勝つ5つの戦略

概要

生成AIの導入は進んだのに、本番業務はなぜ変わらないのか。本セミナーは全5回の集中講座で、DATAFLUCT代表・久米村隼人がその原因を解説します。

AIエージェント時代の競争力は「どのモデルを使うか」ではなく、データを業務の文脈へどう変換し、どの境界で実行し、どう学習へ戻すかで決まります。

鍵となるのは、データと業務の意味をつなぐ「セマンティックレイヤー」の設計です。

＜第1回：セマンティックレイヤーと「AI実行境界」＞
本番業務が変わらない原因はモデルの性能ではなく、社内で「売上」「顧客」といった言葉の定義が割れたまま、AIに答えさせていることにあります。

定義が割れていれば、AIの答えも割れる。この共通の意味の層は、セマンティックレイヤーやオントロジーという名前で、AIエージェント時代の基盤として注目され始めた領域です。

第1回は、この「意味の定義」の問題から出発し、ミスが許されない業務でAIに実行を任せるために必要な5つの境界 — データ・権限・実行・監査・人間承認 — の設計を提示します。

全5回シリーズの構成

第1回「生成AIを導入したのに、なぜ本番業務は変わらないのか」—セマンティックレイヤーとAI実行境界
第2回「顧客データは増えたのに、なぜ顧客対応は分断されたままなのか」—AIネイティブCDPとは
第3回「予測のあとに、会社はどう動くのか」—需要予測・S&OPを利益改善につなげる、価値連鎖の文脈設計
第4回「デモで動くロボットは、なぜ現場で止まるのか」—デジタルツインを「精密な3D再現」ではなく「運用の台帳」として捉え直す
第5回「AIの出力は増えたのに、会社の判断基準はなぜ更新されないのか」—AI活用が「個人の時短」で止まる会社と、組織の力になる会社の分かれ目

※内容は都合により変更になる場合がありますので予めご了承ください。

久米村隼人
株式会社DATAFLUCT　代表取締役CEO

1980年生まれ。2007年にベネッセコーポレーションに入社し、CRMやダイレクトマーケティングに従事。その後、マクロミル・リクルートマーケティングパートナーズ・日本経済新聞社など複数の企業にて、広告・ヘルスケア・データサイエンスなどの領域で15サービス以上の新規事業を創出。2018年8月、データサイエンスと人間中心設計を軸に新規事業の立上支援を行う「株式会社FACTORIUM」を創業。2019年1月、データとサイエンスの力で社会課題を解決することをミッションに「株式会社DATAFLUCT」を設立。同年、宇宙航空研究開発機構（JAXA）の知的財産や知見を利用して事業を行うJAXAベンチャーに認定。現在、幅広い業界に向けてデータ活用支援・新規事業創出を行う。これまでローンチした新規事業は30を超える。大阪府立大学大学院工学研究科修了（数理工学専攻）、早稲田大学大学院商学研究科（夜間主MBA）修了。JAXA J-SPARCプロデューサー。