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『生成AI×BI活用に向けた、データ整備・定着の課題』というテーマのウェビナーを開催

公開:
CodeCampが提供するDX人材育成が可能なプログラミングやITが学べる公開講座
この記事はプレスリリースです

本記事は、PR TIMESに掲載された企業・団体等のプレスリリースを原文のまま転載しています。記事内容は発表時点の情報です。

発表元
マジセミ株式会社
配信日時
2026年11月2日 09時00分
転載日
2026年11月3日

発表内容については発表元へ、当サイト上の訂正・削除については、当サイトのお問い合わせフォームにご連絡ください。

転載
プレスリリース本文

マジセミ株式会社は「生成AI×BI活用に向けた、データ整備・定着の課題」というテーマのウェビナーを開催します。

詳細・参加申込はこちら


■生成AI×BIで広がるデータ分析の可能性と、業務・経営判断への活用に高まる期待
 生成AIの進化により、自然言語で質問するだけでデータを集計・分析したり、グラフを作成したりするなど、専門的な知識がなくてもデータを分析できる可能性が広がっています。
 企業においても、基幹システムやSFA、SaaSなどに蓄積されたデータを横断的に分析し、売上・利益の把握や業務改善、迅速な経営判断につなげることへの期待が高まっています。
 しかし、生成AIやBIツールを導入すれば、社内データをそのまま分析・活用できるわけではありません。
 データが複数のシステムに分散し、売上などの定義や集計ルールが統一されていなければ、分析結果の正確性や信頼性を確保することは難しくなります。
 また、BIを導入しても、一部の担当者しか使えず、日常業務や会議で活用されなければ、データを可視化するだけで終わってしまいます。
 生成AI×BIによる分析の可能性が広がる今、データを正しく分析できる環境と、その結果を継続的に業務・経営判断へ活かす仕組みの両方が求められています。

■データ未整備でBI導入が進まず、導入後も使いこなせず業務に定着しない
 BIの導入やデータ分析環境の整備を検討していても、実際にはデータの準備や分析基盤の構築が進まないケースがあります。一方、すでにBIを導入している企業でも、現場での利用が広がらず、業務や経営判断に十分活用できていないケースがあります。
 例えば、次のような課題です。
 ・基幹システムやSaaSにデータが分散し、所在や集計ルールを把握できず、BI導入や分析基盤の整備に進めない
 ・BI導入を検討しても、何を分析するか、どの程度の効果が得られるかを説明できず、社内での導入判断が進まない
 ・BIを導入しても基幹システムと売上などの数字が一致せず、分析結果を会議や経営判断に使えない
 ・SQLやグラフ作成などの知識が必要で、一部の担当者しか使いこなせず、結局Excelでの集計・加工に戻ってしまう
 ・運用ルールや管理体制が整わず、ダッシュボードの修正や分析対象の追加をベンダーに依存している
 これらは、単にBIツールの機能が不足しているという問題ではありません。
 何を分析・判断したいのかという目的、データの整備・統合、利用者のスキル、運用体制を一体で設計できていないことが、データ活用を妨げる要因となっています。
 さらに生成AIによる分析では、元となるデータの定義や集計ルールが揃っていなければ、もっともらしく見えても誤った結果が出力されるおそれがあります。
 BIを導入するだけでも、生成AIで分析するだけでも解決しない、データ整備から業務への定着までの課題にどう向き合うか。 そこが、今後のデータ活用を進めるうえで重要になります。

■DWHの必要性とAWS分析基盤の推奨構成、小規模BI導入・定着の進め方をデモ・事例で解説
 本セミナーでは、BI導入前につまずく課題と、導入後にデータ活用が定着しない課題を整理し、その背景にある原因と解決に向けた進め方を解説します。
 特に、なぜBIツールだけでなく、DWH(データウェアハウス)を含む分析基盤が必要になるのかを、基幹システムへの負荷、複数システムのデータ統合、集計ルールの統一といった観点から説明します。
 また、生成AIによって自然言語での分析などが身近になる一方、正確な分析にはデータの統合や定義の統一が欠かせないことにも触れます。
 そのうえで、最初から全社規模で導入するのではなく、対象業務やデータを絞って小さく始め、効果を確認しながら利用範囲を広げ、業務に定着させる進め方を紹介します。
 さらに、FutureRaysが推奨するYellowfinとAWSを組み合わせた分析環境を取り上げ、ダッシュボードやレポートの画面デモを通じて、実際の分析・可視化のイメージをお伝えします。
 匿名化した導入事例も交えながら、分析基盤の構築からBI導入、運用開始後の定着化支援まで、どのように進めていくのかを紹介します。
 特定のBI製品の機能紹介にとどまらず、データ分析を日常業務や経営判断に活かすために、何を整え、どう導入・運用すべきかを具体的に検討できる内容です。


■こんな立場の方/こんな課題を感じている方におすすめ

・情報システム・DX推進・経営企画部門などで、BI導入やデータ分析環境の整備・改善を担当している方
・生成AI×BIによる社内データの分析を進めたいが、データの分散・未整備が障壁となっている方
・BI導入を検討しているものの、DWHなどの分析基盤の必要性や構築方法、導入効果を整理できていない方
・BIを導入済みだが、現場で使いこなせず、Excelでの集計・加工や属人的な運用が残っている方
・大規模な一括導入ではなく、小規模から効果を確認し、部門・全社へデータ活用を広げたい方


■本セミナーで持ち帰れること
 生成AI×BIを業務や経営判断に活かすためには、ツールの導入だけでなく、データ整備・分析基盤の構築・運用定着を一体で考えることが重要です。
 本セミナーでは、BI導入前後でつまずく原因と、DWHが必要となる背景を理解し、AWSを活用した推奨構成や導入事例を参考に、小規模導入から運用定着までの進め方を整理できます。
 自社のデータ活用が進まない原因を見直し、どの業務・データから着手し、どう継続的な分析や経営判断につなげるか。 その具体的な検討を進めたい方は、ぜひご参加ください。


■主催
FutureRays株式会社
■協賛
ダイワボウ情報システム株式会社
■協力
 マジセミ株式会社

詳細・参加申込はこちら


マジセミは、今後も「参加者の役に立つ」ウェビナーを開催していきます。

過去セミナーの公開資料、他の募集中セミナーは▶こちらでご覧いただけます。

マジセミ株式会社

マジセミ株式会社

〒102-0094 東京都千代田区紀尾井町3番12号
お問合せ: https://majisemi.com/service/contact/

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