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生成AIの普及により、多くのビジネスパーソンが情報収集やアイデア出し、壁打ちなどに生成AIを利用するようになりましたが、依然としてその活用が個人利用の範囲にとどまっている企業も少なくありません。一方で、社内文書や業務ナレッジを生成AIと連携させ、組織として業務活用を進めようとする企業も増えつつあります。しかし、社内データに基づく正確な回答を得るためにRAGを導入しても、期待した回答が返ってこないなど、実際の業務で求められる回答精度を確保できず、活用が進まないという課題も生じています。
RAGを導入しても期待した回答が得られない背景には、参照データの整備不足や検索ロジックの設計・調整、運用面など、さまざまな課題があります。たとえば、社内文書やFAQの情報が古い、必要な情報が網羅されていない、適切な情報を検索できないといった状態では、業務に必要な回答精度を確保することが難しくなります。その結果、現場からの信頼を得られず、せっかく導入したRAGが“使えないAI”となり、PoC止まりや現場への利用定着の停滞を招いてしまいます。
本セミナーでは、RAGを導入しても回答精度が上がらない要因を整理し、業務で求められる回答精度を実現するための設計・改善・運用のポイントを解説します。実際の金融機関におけるRAGプロジェクト事例をもとに、現場が直面した課題に対して、参照文書や検索方式をどのように見直し、回答精度の向上に取り組んだのかを技術的な観点から紹介するとともに、継続的なデータ管理やユーザー体験（UX）を考慮した運用定着の重要性についてもご説明します。さらに、RAGによる社内データ活用を起点として、将来的なAIエージェント化へと発展させるための道筋についてもご紹介します。
生成AIを個人利用から組織的な業務活用へ広げたいが、進め方に悩んでいる方
社内文書や業務ナレッジを活用した生成AIの導入を検討している方
RAGを導入したものの、期待した回答精度が得られず、業務活用が進んでいない方
RAGの回答精度を高めるための設計・改善・運用のポイントを知りたい方
社内データ活用を起点に、将来的なAIエージェント化を検討している方
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