✓「AI活用の推進」が経営課題に上がっている。✓ ChatGPTの導入は済んだ。しかし、その先の道筋が描けない。✓ AIベンダーの提案書を受け取っても、妥当性を評価できない。✓ 技術部門との議論で、適切な問いを投げることができない。✓ 自社のデータ資産をどうAIに結びつければ成果につながるのか、設計図が見えない。
もし一つでも心当たりがあるなら、不足しているのは「技術力」ではありません。技術者の言葉を経営層に翻訳し、経営層の構想を技術者に伝えるその「技術翻訳力」です。AIエージェント、RAG、LLM、機械学習。技術の選択肢が急速に広がる今、管理職・AI推進担当に求められているのは自らコードを書く力ではなく、「この事業課題には、この技術アプローチが適している」と判断し、プロジェクトを実行フェーズへ動かす力です。本ウェビナーでは、JAXA・防衛省をはじめとする政府機関や大手企業のAIプロジェクトを手がけてきた株式会社リベルクラフト代表・三好大悟が、AIエージェント時代に管理職・AI推進担当が身につけるべき「技術翻訳力」の原則を体系的に解説いたします。
このような課題をお持ちの方へ
AI活用の推進を任されているが、具体的な進め方が定まらない
技術部門やエンジニアとの議論に十分な解像度を持てていない
AIプロジェクトの企画書・評価レポートを自ら作成する必要がある
外部ベンダーへの依存から脱し、自社主導のAI活用体制を構築したい
ChatGPTは活用しているが、自社データとAIの掛け合わせに踏み出せていない
AI関連の研修を受講したが、実務への接続ができていない
本ウェビナーで扱うテーマ
AIエージェント時代、ビジネスの現場で何が変わるのか。管理職・AI推進担当が押さえるべきポイントを3つの切り口で整理します。
AIエージェント時代の全体像ツール利用 → API活用 → RAG → AIエージェント → ファインチューニング生成AI活用の5つのフェーズと、自社の現在地を把握するためのフレームワーク
なぜ「技術翻訳力」が必要なのかAIプロジェクトが停滞する本質的な原因は、技術力の不足ではない。「自社の何をAIで解決すべきか」を言語化し、適切な技術アプローチを選定する判断力の重要性
管理職・AI推進担当が明日から実践できること「学ぶ」のではなく「装備する」。自社の事業課題を...
プラットフォーム: techplay / 主催者: 株式会社 LiberCraft