こんな方におすすめ

• 自社のAI活用が「すごい」で止まり、成果につながっていないと感じているDX推進責任者・経営企画の方
• AIエージェントの導入を検討しているが、何から手をつければよいか分からないCTO/CIO・IT部門の方
• データ基盤への投資判断を、感覚ではなく具体的な論点で説明したい経営層・情報システム責任者の方
• メタデータ整備・データ品質・評価の運用に課題を感じているデータ活用推進担当者の方

こんなことがわかります

• AIの能力が伸び続けているのに成果が比例しない理由（Code w/ Claude Tokyoで示された構図）
• 同じClaudeで正答率が21%以下から95%超に変わった、Anthropic社内事例の中身
• AI-readyなデータ基盤を構成する4つの設計論点（コンテキスト供給・評価・品質観測・コスト設計）
• 自社の基盤がエージェントを受け止められる状態にあるかを判定する自己点検リスト
• データエンジニアリングを本業とするprimeNumber自身の実践から導いた、運用で崩れないための心構え