セミナー概要
生成AI技術の進化に伴い、特に注目を集めているのがRAG（Retrieval-Augmented Generation）です。RAGを活用することで、最新の製品仕様書や研究報告書から技術仕様の回答をさせたり、製品マニュアルや過去の問い合わせを考慮したQAの対応、最新の業界規定や社内規定の検索など、専門性の高い業務に対しても精度の高い検索や回答が可能になります。
一方で、「RAGの精度が業務に使えるレベルにならない」、「検索や生成に関わる変数が複雑で検証が困難」といった課題に直面し、実用化に向けた課題を抱えているという声を多くの企業様からお伺いしています。
RAGの精度向上は『データの質』が大きな影響を与えており、ユースケースに応じた「データ構造化」が行われているのか、『情報検索』と『生成』のそれぞれの観点での「評価検証」が行われているのかが鍵を握ります。
本セミナーでは上記の問題点を解決し、RAGの精度向上に向けた具体的な手法と実践的なアプローチを紹介するとともに、RAGの全体設計からパーシングや検証環境の整備、APIでの本番環境への組み込みを一気通貫で支援する、「Stockmark A Technology」でどのように業務を改善できるのかをご紹介いたします。
生成AIを活用するプロジェクトを推進されている方、RAGの実装を進めている方、皆様のご参加をお待ちしております。
このような方におすすめ
・生成AI活用に向けたプロジェクトに関わっている方
・RAGの精度向上に課題を抱えている方
・最新の生成AIに関する技術に興味がある方
登壇者
後藤 脩
ストックマーク株式会社
PaaS
慶應義塾大学卒業後、キヤノン株式会社に入社。半導体開発・製造拠点での工場経理、本社経営企画にて中期経営計画策定など経営戦略業務に従事。その後、Accenture及びRoland Bergerにて、技術変革の潮流に即した戦略立案案件や新規事業開発案件などに携わる。株式会社デジタルガレージ参画後、同社保有の決済データやパートナー企業保有のプラットフォームデータを活用した事業開発に従事。ストックマークでは、主力サービスA newsで培った基礎技術の一つであるデータ構造化を活かし、SATのプロダクト開発を推進。
開催概要
日 時：2025年4月15日(火) 16:00-16:45
場 所：オンライン（Zoom）
参 加 費：無料 (事前登録制)
主 催：ストックマーク株式会社
※競合企業などのご参加をお断りする場合がございます。予めご了承くださいませ。
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お申込み後に視聴用URL発行のメールが送信されます。もし、メールが届かない場合は、「marketing@stockmark.co.jp」にご連絡をお願いいたします。