教師データづくり– category –

この文書は、AI開発の手順書に留まるものではありません。営業の現場から知見を抽出し、組織全体の共有財産へと転換させ、最終的に人とAIが協調して成果を最大化するための具体的な実践計画を提示します。 フェーズ0：プロジェクトの設計と準備（1週目） ...

多くのビジネスパーソンが、日々ウェブ上の情報を収集し、分析することに時間を費やしています。市場の動向、競合の調査、最新の技術トレンド。それらの情報を集めることは、かつてビジネスの基本とされてきました。しかし、生成AIがその作業をほんの数秒...

あなたのチームでは、AIは真の力を発揮しているでしょうか。 多くの組織が生成AIを導入したものの、その活用が個人のスキルや意欲に依存し、一部の便利な「個人ツール」として留まっているケースは少なくありません。あるメンバーは高度なレポートを作成す...

AI活用をする際には、何でもかんでも情報を読み込ませようとしてしまうことがあります。または、アットランダムだとしても、取り合えず集められた情報だけで読み込ませてしまいがちです。しかしそれは間違っていますし、AI開発で良い結果を及ぼしません。...

「高価なAIを導入したのに、成果が出ない…」その根本原因、お教えします 「AIを導入すれば、営業組織の生産性は劇的に向上するはずだ」 多くの経営者が抱くその期待とは裏腹に、高価なAIツールや営業SaaSの導入プロジェクトが、期待した成果を上げられずに...

「AIの性能は、学習させるデータで決まる」。昨今、ビジネスシーンでAI活用が叫ばれる中、このような言葉を耳にする機会が増えました。特にAI開発の文脈で必ず登場するのが「教師データ」というキーワードです。しかし、「なぜそれが重要なのか」「具体的...

「営業支援AIを開発し、トップセールスのノウハウを全社に展開する」。多くの企業が描くこの計画には、見過ごされがちな大きな落とし穴が存在します。もしあなたが、「トップセールスの商談データをそのままAIに学習させればよい」と考えているなら、そのA...