このような方におすすめ

・AIを個別機能としてではなく、業務の実行基盤として設計したい経営層・事業責任者の方
・AI導入がPoCで止まってしまい、本番運用への移行方法を模索している情シス・DX推進責任者の方
・AI Gateway、RAG、LLMOps、権限設計など、AIシステムのアーキテクチャ全体像を体系的に把握したい方

主な内容

・AIネイティブを成立させる5つの設計原則（意思決定・データ資産化・モデル交換性・評価のCI/CD組み込み・権限と監査）
・AI-native／AI-enabled／traditionalの3分類と、AIネイティブと呼べる5つの判定軸
・4レイヤー構成（Experience/AI Gateway・Agent Runtime/Tools・Knowledge/Data・Model Platform/Routing）と横断4機能（Identity & Policy、Observability、Evaluation、FinOps）による全体参照アーキテクチャ
・LLMOps（継続的評価とCI/CD統合）、Guardrails & Security（入力・ツール・出力の3点防御）、Observability & FinOps（4象限による常時観測）の実装論点
・診断から自律化までの6段階移行ロードマップと、製造業保守業務を例にした仮想ケーススタディ