セミナー概要
RAG（Retrieval-Augmented Generation）が注目を集める一方、「RAGの精度が業務に使えるレベルにならない」、「データはあるはずなのに、検索や回答に活かせない」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をうまく使いこなすことで、社内外の知見から適切な検索・回答による「ナレッジマネジメント」の実現、製品仕様書や研究報告書を踏襲した回答による「技術開発・製品開発」の効率化、社内規定や規制などの専門性の高い領域での「FAQによる業務効率化」などの幅広い分野での活用が期待されています。
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「評価と検証」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
⼤⽊ 将之
ストックマーク株式会社
PaaS
サイバーエージェントで新規事業・SNS立ち上げを経験後、関西でのホテル経営業/レベニューマネージャー職を経て、2018年Baseconnect入社。営業支援SaaS「Musubu」のデータ部門責任者としてデータアライアンス・プロダクト開発・戦略・資金調達を推進。2023年にリチカへ参画し、Generative AI SaaS「AiDist」を立ち上げ、その後はプロダクト本部長・執行役員として牽引。現在はストックマークにて、事業開発を担当。
開催概要
日 時：2025年5月13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。