生成AIやエージェント型AIの進化により、企業の業務自動化は新たな段階に入りました。一方で、多くのAIプロジェクトが成果を出せていない現実があります。その要因はモデルではなく「データ」にあります。本講演では、AIが正しく判断できない理由を「コンテキスト不足」という観点から解説し、AI時代に求められるデータ整備の新しい考え方を提示します。さらに、ETLからECLへの進化、非構造化データの活用、業務データと分析データを統合するアーキテクチャなど、実践的なアプローチを紹介します。 AIをPoCで終わらせず、業務変革につなげるための“AI Ready Data”のつくり方をデモを交えて具体的に解説します。