概要
社内データを連携した生成AIの業務活用が進む中で、「回答が安定しない」「社内情報をうまく参照してくれない」といった課題に直面していませんか？ RAG（社内ドキュメントを検索・回答できる仕組み）を導入しても、期待した精度に届かず、業務利用に踏み切れない企業は少なくありません。原因はAIモデルやRAGの仕組みそのものではなく、AIに参照させるデータが十分に整理・構造化されていないことにあります。
本ウェビナーでは、RAGの構造を分解しながら、回答精度を左右するデータ構造化の重要性を説明します。あわせて、社内ドキュメントをAI活用に適した形へ一気通貫で整備するソリューション「TASUKI」を取り上げ、デモを交えながら精度改善を進める具体的な方法を解説します。
開催日時
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日程：2026年3月10日(火)
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時間：14:00-14:45
想定する対象者
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生成AIで社内データの活用を検討している、または推進している方
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生成AIを全社展開レベルに引き上げたいと考えている方
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RAGを導入したが期待する回答精度が得られていない方
アジェンダ
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なぜ生成AIは誤回答を出すのか
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回答精度を上げるためのカギは構造化
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構造化サービスの選び方
スピーカー
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徳江 里夏
ソフトバンク株式会社
IT統括 AIテクノロジー本部
AI&データ事業推進統括部 TASUKI事業部 事業推進課ソフトバンク株式会社の法人営業部門に入社し、多種多様な業種のお客様へDXソリューションの提案・導入支援を行う。 2023年よりAIデータ作成サービス「TASUKI Annotation」に参画し、2025年よりマーケティングチームをリード。
