「データをそのままAIに投入していませんか？」AI活用を成功させるデータ整理術ウェビナー開催
AI活用を成功させる鍵は「データ整理」にあり！ウェビナーで具体的なアプローチを解説
マジセミ株式会社は、「データをそのままAIに投げていませんか？」をテーマにしたウェビナーを開催します。多くの企業が直面するAI導入時のデータ整理の課題に対し、株式会社テンダと株式会社Almondoが具体的な解決策を紹介します。
AI導入で直面するデータ活用の壁
AIの導入が進む一方で、「RAGを導入したものの期待した回答精度が出ない」「ChatGPTに社内資料を投げても、的外れな回答しか返ってこない」といった声が聞かれます。これは、AIツールやモデルの選定・構築に注力するあまり、業務データの整理や構造化が後回しにされがちな現状が背景にあります。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、多くの企業でこうした課題が生じています。
Almondoとテンダによる解決アプローチ
本ウェビナーでは、株式会社Almondoと株式会社テンダが提供する独自のアプローチを紹介し、Microsoft環境での具体例を交えて解説します。このアプローチは以下の3つのステップで構成されています。
- 現状把握とロードマップ設計: 散在し未整備なデータやマニュアルの現状を把握し、AIが利用できる状態にするための整備ロードマップを設計します。
- AIを活用したデータ整理の効率化: 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、データ整理作業そのものを効率化します。
- RAG構築と精度向上への伴走: 整備されたデータ基盤の上にRAG（Retrieval-Augmented Generation）を構築し、実業務で使える回答精度が出るまで伴走支援を行います。
強みは「目的ドリブン」と「一貫した支援体制」
Almondoとテンダのアプローチの強みは、最新技術ありきではなく、企業の目的達成のために最小かつ最適な技術を選ぶ「目的ドリブン」な設計思想にあります。顧客データを実際に確認しながら、上流設計から開発・運用までを一気通貫で担える体制が整っており、RAG構築と業務マニュアル化双方のナレッジを持つ組み合わせが、高精度なAI活用を実現します。
このような方におすすめ
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RAGを導入したものの期待した回答精度が出ず、改善策を探している情報システム部門・DX推進担当者
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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
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他の製造業でのRAG導入成功事例を知りたい、またはRAG導入を検討中の製造業の方
ウェビナー概要
このウェビナーは、株式会社テンダと株式会社Almondoが主催し、マジセミ株式会社が協力します。
詳細の確認および参加申し込みは、以下のリンクから行えます。
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