新闻笔记 · IDAEO AI News新闻正文
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■「RAGを入れたけど全然使えない」「ChatGPTに社内資料を投げたら、変な回答しか返ってこない」
AI導入では、「ツールやモデルの選定・構築」が重視される一方で、 「業務データの整理・構造化」 は導入企業側の課題として後回しになりがちです。企業側でも「AIを導入すればすぐに活用できる」という期待が先行し、十分なデータ整備が行われないまま進むことで、上記のような課題が多くの企業で生じています。
■Almondo、テンダがこの悩みを解決
本セミナーでは、 Almondo×テンダ のアプローチを紹介し、 Microsoft環境での具体例 も交えて解説します。 Almondo、テンダのアプローチとは？
- 散在・未整備のデータ、マニュアルの現状を把握し、AIが使える状態への 整備ロードマップを設計 する。
- AIを活用し、「FAQログからの回答集作成」、「音声・会話ログからのマニュアル生成」、「散在文書のQA構造化」などの、 データ整理作業そのものを効率化 する。
- 整備されたデータ基盤の上にRAGを構築し、 実業務で使える精度が出るまで伴走 する。
■「Almondo×テンダ」のアプローチの強み
Almondo×テンダは、最新技術ありきではなく、 目的ドリブンで最小・最適な技術を選ぶ設計思想 を重視しています。顧客データを実際に確認しながら、 上流設計から開発・運用まで一気通貫で担える体制 と、RAG構築・業務マニュアル化の双方のナレッジを持つ組み合わせが強みです。
■こんな方におすすめ
- RAGを導入したものの期待した回答精度が出ず、改善の打ち手を探している情報システム部門・DX推進担当の方
- 社内データやマニュアルが部門ごとに散在し、AIに質問しても適切な回答が返ってこないと感じている方
- 他の製造業でのRAG導入の成功事例を知りたい、RAGを導入検討中の製造業の方
■主催・共催 株式会社テンダ 株式会社Almondo
■協力 マジセミ株式会社
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マジセミは、今後も「参加者の役に立つ」ウェビナーを開催していきます。
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