仕様書のデータをAIが正しく認識できる形に変えるには？～導入をスムーズにするための「データ前処理」の実践アプローチ～

開発効率化のためにAIを導入・試行してみたものの、「仕様の誤認識がある」「意図しない回答が返ってくる」など、実際の製品開発で活用するための精度の壁にぶつかっていませんか？厳密さが求められるモノづくりの現場において、AIを開発効率化の武器にするためには、過去の仕様書や資産をAIが正しく理解できる形に整える「データ前処理」が極めて重要になります。しかし、Excelの結合セルやチームごとに異なる記述フォーマットなど、複雑で膨大なデータを手作業でクレンジングするのは、膨大な工数がかかるだけでなく、ヒューマンエラーの原因にもなり現実的ではありません。

本ウェビナーでは、手作業を減らす自動化の切り口や、データクレンジングを効率化するための実践アプローチをご紹介します。

■ 講師
ガイオ・テクノロジー株式会社
xL事業推進室 室長
齋藤 和正