この1年

「AI利用が想定以上に増えてコストが読めない」
「次々と登場する新しいモデルにどう対応すべきかわからない」
「価格改定や提供停止に備えられていない」

といった課題が多くの企業で顕在化しています。

背景にあるのはAIの活用が人による利用から、業務システムやエージェントがAIを呼び出す段階へ進んでいることです。
AIが業務の一部になることでコストが業務量に応じて増加するだけでなく、モデルの変更や提供条件の変化が、業務品質や継続性に直接影響するようになっています。

本セミナーでは

「トークンコストの増大」
「モデルの入れ替わり」
「調達リスク」

という3つの課題を整理し、その根本原因である

「AI利用の分散」
「利用状況の可視化不足」
「特定ベンダーへの依存」

について解説します。

そのうえでDatabricksを活用してAIの利用窓口を統一し、コストや利用状況を可視化しながらモデルや基盤の選択肢を維持する統制の考え方をご紹介します。
公開事例やマクニカ社内で検討中のユースケースも交えながら、AI活用を拡大するために必要なガバナンスの実践方法をお伝えします。
情報システム部門やDX推進部門の方に自社のAI利用状況を見直し、将来の拡大に備えるための視点をお持ち帰りいただける内容です。