生成AI時代のデータマネタイゼーション2.0

セミナー趣旨

企業に蓄積されるデータを収益・利益に変える「データマネタイゼーション」。近年、生成AIの進化により、その実現方法は大きく変わりつつあります。従来は活用が難しかった文書・画像・図面等の非構造データから意味を読み取り、データ整備の負荷を抑えて価値化できる可能性が広がる一方、AIが分析・提案、さらにはアクションまで担うようになっています。

本講演では、データマネタイゼーションの基本的なパターンと成功原則を整理したうえで、生成AIによって何が変わるのか、そして企業はいかに「データで稼ぐ」仕組みを構築すべきかを、最新事例と実践知を交えて解説します。

セミナープログラム

１．今、改めて「データマネタイゼーション」を考える理由
　（１）データマネタイゼーションとは何か
　（２）「データを売る」だけではない、改善・既存サービス高度化・新規事業
　（３）DX・生成AIの進展によって高まる企業データの戦略的重要性

２．「データで稼ぐ」ビジネスを生み出す3つの発想
 ＜誰に価値を提供するか＞
　（１）バリューチェーン上のプレイヤーへの価値提供
　（２）同じ顧客課題を持つプレイヤーへの価値提供
 ＜誰と価値をつくるか＞
　（３）複数企業がデータを持ち寄る「データ共創型」ビジネス
 ＜データをどう価値に変えるか＞
　（４）加工・再編集による新たな情報価値の創出
　（５）分析・組み合わせによる新たな知見・サービス価値の創出

３．データマネタイゼーションの「深さ」　-データからアクションへ
　Lv.1：データを提供する
　Lv.2：可視化・情報を提供する
　Lv.3：インサイト・予測を提供する
　Lv.4：意思決定・推奨アクションを提供する
　Lv.5：AIが実行まで担う
　　　　深くなるほど顧客業務に入り込み、差別化・収益性が高まる

４．生成AIが変えるデータマネタイゼーション①　-「使えるデータ」の範囲が広がる
　（１）従来：収集・クレンジング・構造化されたデータが活用の前提
　（２）対象の拡大：文書・画像等の非構造データを意味的に解釈
　（３）整備負荷の低減：属性・タグを整備せず、文脈から探索・活用
　（４）死蔵データの資産化：図面・議事録・現場記録等、従来使えなかったデータを価値化
　（５）競争優位の変化：「整ったデータ」だけでなく「他社にはない独自データ」が価値の源泉に

５．生成AIが変えるデータマネタイゼーション②　-「分析」から「意思決定・実行」へ
　（１）自然言語によるデータ探索・分析
　（２）AIによるインサイト・予測の生成
　（３）顧客ごとの推奨アクションの提示
　（４）AIエージェントによる業務実行
　（５）「データを提供する」から「顧客成果を提供する」ビジネスへの進化

６．「データで稼ぐ」をPoCで終わらせないための実践論
　（１）パターンを活用したデータマネタイゼーションアイデアの網羅的な抽出
　（２）顧客の業務・経済価値を起点としたマネタイズ水準の設定
　（３）代替サービスを踏まえた差別化
　（４）自社データと外部データを組み合わせた価値創造
　（５）生成AI時代に重要となる「他社にはない独自データ」の蓄積
　（６）サービス利用 → 独自データ蓄積 → AI高度化 → サービス価値向上の好循環

７．質疑応答／名刺交換

※講演内容は最新状況に応じて変更する場合があります

セミナー講師

フォーティエンスコンサルティング株式会社　新規事業戦略チーム　シニアマネージャー
天野　秀俊（あまの　ひでとし）　氏

外資系コンサルティングファームを経て現職。製造業のサプライチェーンマネジメントを中心としたDXコンサルティングを経験した後、通信、製造・流通、ヘルスケア等、幅広い業界における新規事業の企画・事業化支援に従事。2021年よりデータマネタイゼーションの専門チームを立ち上げ、企業が保有するデータを活用した新規ビジネスの創出・事業化を多数支援するとともに、調査・研究、講演等の活動を推進。

一般社団法人データマネタイゼーション協会の設立に参画し、理事を務める。著書に『データマネタイゼーション-企業の情報資産で稼ぐための教科書-』（日経BP 日本経済新聞出版、共著）。また、MITの研究者による『全社でデータを活かす技術-データマネタイゼーションの成功法則-』（同）の翻訳・解説を担当。

セミナー受講料

１名につき　34,320円（税込） 同一のお申込フォームよりお申込の場合、２人目以降　27,500円（税込）

主催者

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