開催概要

日時	①2026年11月19日（木）13:00–17:00 ②2026年11月24日（火）13:00–17:00 各回とも入室開始 12:50〜（予定）
形式	オンライン開催 ※接続方法・URLはお申込み後にご案内します
参加費	1名 50,000円（税別）
定員	30名（最少催行人数10名）
申込締切	①11/19開催分：2026年10月19日（月） ②11/24開催分：2026年10月23日（金）
主催	株式会社STANDARD

AIが高度化するほど、その回答や判断の質を左右するのは、学習・参照するデータの品質です。誤りや重複、表記ゆれを含むデータからは、どれほど優れたAIでも信頼できる結果を生み出せません。

本講座では、データ活用に関わるすべてのビジネスパーソンを対象に、データマネジメントの全体像と、品質を保ちながらデータを収集・保存・加工・活用・廃棄するための基本を、身近な事例とワークを通じて学びます。

IT部門だけに任せるのではなく、データを生み出し、使う事業部門だからこそ担える役割を理解し、自社の業務で明日から取り組むべき一歩を明確にします。

本講座の3つの特徴

この講座で持ち帰るもの

• AI時代にデータマネジメントが必要な理由
  「Garbage In, Garbage Out」の原則を踏まえ、AI活用の成否をデータ品質が左右する構造を理解します。
  
• データ品質を捉える共通言語
  正確性・完全性・一貫性・一意性・適時性など、品質を評価し改善するための基本観点を学びます。
  
• データのライフサイクル全体を管理する視点
  収集・保存・加工・活用・廃棄の各工程で、品質・利便性・安全性を保つ要点を整理します。
  
• 自部門で取り組む改善アクション
  名寄せや業務の現状整理を体験し、必要な環境・ルール・入力時の工夫を自社業務に引き寄せて考えます。

プログラム

#	アジェンダ	内容
1	AI時代のデータ活用	データ利活用を取り巻く環境変化／AI・ベンダー代替時代に内製すべき役割／データ品質が意思決定へ与える影響
2	データとデータベースの基礎	企業が扱うデータの種類／Excelとデータベースの違い／データ品質の観点／品質・活用・安全性を両立する管理
3	ライフサイクルと品質管理	収集・保存・加工・活用・廃棄の5工程／構造化・非構造化データ／標準化、個人情報、アクセス管理、廃棄ルール
4	実践ワーク	顧客データの「名寄せ」体験／表記ゆれや重複が生じる原因の検討／業務のあるべき姿に必要な環境と運用上の工夫の整理
5	まとめ・質疑応答	事業部門とデータ管理主幹部門の役割／全社でデータ品質を高めるための協働／自社で始めるアクションの確認

※内容・時間配分は予定であり、当日の進行状況により変更となる場合があります。途中に適宜休憩を挟みます。

こんな方におすすめ

• 生成AIやBIを導入したものの、元データの品質に課題を感じている方
• Excelや部門システムに散在するデータの集計・統合に時間を要している方
• データマネジメントの全体像を、専門用語に偏らず基礎から学びたい方
• DX、業務改革、データ活用を推進する企画・事業部門の方
• データ品質向上に向けて、IT部門と事業部門の役割分担を整理したい方

ご参加にあたっての注意事項

1. 受講環境：オンライン会議に参加できるPC、安定したインターネット環境をご用意ください。
2. 最少催行人数に満たない場合は、開催を中止または延期する場合があります。中止・延期の際は開催日の10営業日前までにご連絡します。
3. 講座内容の録音・録画・撮影、および教材の無断転載・再配布はご遠慮ください。
4. 同業他社の方、個人の方など、主催者の判断により参加をお断りする場合があります。
5. 講師の急病、自然災害等のやむを得ない事情により、日程変更または中止となる場合があります。
6. お申込みにあたっては、プライバシーポリシーをご確認ください。