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開催概要
| 日時 | ①2026年11月19日（木）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 → 特別価格 40,000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） |
| 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。
プログラム：この講座で持ち帰るもの
| # | 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
ご参加にあたっての受講環境
- 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。