AI活用を加速する「LLM-readyなデータ基盤」とは？WanderlustがEight主催AI戦略サミットで解説

AIを全社的に推進する上で、「せっかく導入した生成AIやAIエージェントの成果が出ない」という課題に直面していませんか？その原因は、社内データの多くが非構造化データのままで、AIが正しく情報を読み解けていないことにあるかもしれません。

東京大学「松尾研発スタートアップ®」である株式会社Wanderlustは、2026年9月11日（金）にEight（Sansan株式会社）が主催する「Meets 第5回 AI戦略サミット -成功企業から学ぶ“今”やるべきAI全社推進-」に登壇します。代表取締役CEOの西川響氏が、「LLM-readyなデータ基盤構築」をテーマに、AIが真価を発揮するためのデータ整備の重要性と具体的なアプローチについて解説します。

AIの成果を最大化する「LLM-readyなデータ基盤構築」とは

多くの企業で生成AIやAIエージェント（自律的にタスクを実行するAI）の導入が進む一方で、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）などの技術に社内データを投入しても、期待した検索精度や成果につながらないという声が聞かれます。

Wanderlustの西川氏は、この課題に対し、社内に眠るデータを「LLM（大規模言語モデル）が正しく読み解ける形」に整える「LLM-readyなデータ基盤構築」の重要性を訴えます。具体的には、データ構造化、インデックス設計、評価設計といったアプローチを通じて、AIが効率的かつ正確に情報を活用できる環境を構築することを目指します。

Wanderlustは、これまでに100件を超えるRAGやAIワークフローの開発・改善を手がけており、その中で得た知見をもとに、AI活用におけるデータ活用の課題を解決する具体的な手法を提示します。

解決できる主な課題

RAGの検索精度が上がらない：非構造化データのままでは、AIが意図した情報を正確に抽出できません。データ基盤を整備することで、検索精度が向上し、より信頼性の高い回答が得られるようになります。
どのデータから整備すべきか分からない：膨大な社内データの中から、AI活用に有効なデータを特定し、優先順位をつけて構造化する具体的な手順が分かります。
PoC（概念実証）から先に進まない：検証段階で終わってしまうプロジェクトに対し、実運用可能なレベルまでAIワークフローを引き上げるためのデータ基盤の構築方法が示されます。

個別相談で企業の「次の一手」を提案

本サミットの第三部ネットワーキングでは、代表取締役CEOの西川響氏と取締役の飯野佑介氏が、参加企業のデータ活用状況や具体的な課題を直接伺い、次に取り組むべきアクションを提案する1to1面談が実施されます。

「RAGの精度が上がらない」「どのデータから整備すべきか分からない」「PoCから先に進まない」といった具体的な悩みを持つ情報システム担当者やDX推進担当者にとって、専門家から直接アドバイスを受ける貴重な機会となるでしょう。

※1to1面談は、主催者のマッチングシステムを通じた事前予約制です。

イベント概要

本サミットは、従業員規模500名以上の企業に所属し、AIの推進・導入に課題を抱えるリーダー（課長職相当以上や決裁者など）または経営層を対象とした完全事前審査制のイベントです。

イベント名：Meets 第5回 AI戦略サミット -成功企業から学ぶ“今”やるべきAI全社推進-
日時：2026年9月11日（金）14:00〜20:30（受付開始 13:30）
会場：グランドハイアット東京（東京都港区六本木6-10-3）
主催：Eight（Sansan株式会社）
参加者数：240名（予定）
参加資格：従業員規模500名以上の企業に所属する、AIの推進・導入を担うリーダー（課長職相当以上・決裁者など）または経営層 ※完全事前審査制
イベントページ：https://eight-event.8card.net/meets/summit_ai/

株式会社Wanderlustについて

株式会社Wanderlustは、東京大学「松尾研発スタートアップ®」に認定された、現場主義のAI/DX戦略コンサルティングファームです。「何を解くかを、見極める」を掲げ、AI活用における課題の選定から実装・定着までを一貫して担います。

会社名：株式会社Wanderlust
代表取締役CEO：西川響
本社所在地：東京都千代田区神田神保町 3-6-1
設立：2023年1月18日
URL：https://wander-lust.io/
事業内容：
- AI/DX戦略コンサル：業務アセスメント、課題選定、ロードマップ策定、PoC〜実装伴走、全社DX戦略
- LLMコンシェルジュ：RAG・AIワークフローの構築と精度改善