【開催報告】「AIエージェント時代のデータ＆AIガバナンス」第2回セミナーを開催

～製造業のケーススタディを通じて、AIエージェント活用を支えるデータ品質とデータガバナンスの論点を共有～

ＩＳＴ

2026年9月24日 09時00分

株式会社情報戦略テクノロジー（東京都渋谷区、代表取締役社長髙井淳、以下「当社」）のグループ会社で、AI（人工知能）・データサイエンス分野でのプロダクト・事業開発、コンサルティング事業、教育・研修事業、アセスメント事業を手掛ける株式会社ピープルドット（本社：東京都千代田区、代表取締役社長兼 CEO：堅田洋資、以下「ピープルドット社」）は、両社共同で、2026年９月17日（木）、全４回シリーズ「AIエージェント時代のデータ＆AIガバナンス」の第2回セミナーを開催いたしました。

本セミナーは、当社が企画したシリーズ企画の一環として実施したものであり、当社は今後も本シリーズの開催を通じて、企業のデータ活用とAIガバナンスに関する知見の共有に努めてまいります。

■セミナー開催の背景

当社は、AIエージェントの活用が広がる一方で、その土台となるデータ品質やデータガバナンスの整備が十分に進んでいない企業も少なくないとの課題認識のもと、「AIエージェント時代のデータ＆AIガバナンス」と題した全4回シリーズのセミナーを企画いたしました。

第２回となる今回は、「AIエージェントを活かすために必要なデータ品質とデータガバナンス」をテーマに開催いたしました。

■【第2回セミナーハイライト】AIエージェントを活かすために必要なデータ品質とデータガバナンス

９月17日（木）に開催された第2回「AIエージェントを活かすために必要なデータ品質とデータガバナンス」では、製造業の現場支援AIエージェントを想定したケーススタディを通じて、AI活用を支えるデータ品質やデータガバナンスの要点について解説が行われました。

実効性を左右する鍵は「データ品質」と「データガバナンス」：AIエージェントの自律動作やリスク管理だけでなく、その基盤となるデータ定義の統一や品質の担保が成果に直結します。
SoR（System of Record：正式な情報源）整備と認識の齟齬解消：不良率や設備IDなどの参照データにおいて、SoRの未整備や部門間の認識の齟齬がボトルネックとなる課題を整理しました。
データ品質の課題から捉えるガバナンス構築：現場の具体的なデータ課題を糸口に、AIを安全かつ最大限に活用するためのデータガバナンスの捉え方について共有されました。

■取り組みの内容

日時：2026年９月17日（木）16:00～18:00

会場：恵比寿ガーデンプレイスタワー15階株式会社情報戦略テクノロジー本社

講師：株式会社ピープルドット　代表取締役社長堅田洋資氏

テーマ：製造業を想定したケーススタディを用いたデータ品質・データガバナンスの解説

当日は、堅田氏より、前回セミナーの振り返りに続き、製造業の製造現場支援AIエージェントを想定したケーススタディを題材に、AIエージェントが不良率や設備ID、過去の対策事例などのデータを参照する際に生じ得るデータ定義の不統一、正式なデータソースであるSystem of Record（SoR：正式な情報源として扱うシステム）の未整備、部門間の認識の齟齬といった論点について解説がありました。また、こうしたデータ品質の課題を糸口として、データガバナンス上の問題をどのように捉えるかについても紹介がありました。

■「AIエージェント時代のデータ＆AIガバナンス」セミナー開催概要

・日時：各回 16:00-18:00（全4回）

【第1回】2026年8月20日（木）※終了

【第2回】2026年9月17日（木）※終了

【第3回】2026年10月15日（木）

【第4回】2026年11月19日（木）

・会場：恵比寿ガーデンプレイスタワー15階　株式会社情報戦略テクノロジー本社

・お申し込みURL：https://forms.gle/iDx5BRbhx3i1ziC77　

【第1回】AIエージェントの多様なリスクとガバナンスを俯瞰する

AIチャットとエージェントの違いや、AIエージェントがもたらすリスクの3階層について解説。AI活用の土台となるデータガバナンスの全体像を提示しました。

【第2回】AIエージェントを活かすために必要なデータ品質とデータガバナンス

「AIの精度はデータが全て」をテーマに、AIの回答精度に直結するデータ品質の維持方法を解説。エージェントのためのメタデータ管理やデータオーナー論を、営業支援AIのケーススタディとともに学びます。

【第3回】AIエージェントを活用する際のデータセキュリティの考え方

AIが自律アクセスする時代における、利便性と安全性を両立する権限・責任設計を解説。購買AIエージェントの承認フロー設計などを題材に、具体的かつ実用的なセキュリティ対策を検討します。

【第4回】AIトランスフォーメーション（AX）を実現するための人・組織

AIを単なる「ツール」ではなく「同僚」として迎えるための、まったく新しい業務プロセスと人材定義を提案。自社におけるAX推進のロードマップと具体的な人材育成施策の立て方を伝授します。

■ピープルドット社代表取締役社長堅田洋資のコメント

「AIエージェントの活用において自律的な動作やリスク管理に目が向きがちですが、その実効性を左右するのは、データ品質・マスターデータ管理・メタデータ管理・データセキュリティです。そして、それらの領域における課題の背後には『データガバナンス』の課題が根底に潜んでいます。今回のセミナーでは、製造業におけるAIエージェント活用のケーススタディを通じて、現場で直面する具体的なデータマネジメントの課題と解決策を議論しました。多くの企業で、安全かつ秩序あるデータ・AI活用を支えるためのデータ基盤やデータガバナンスの構築を今後も支援してまいります。」