AI・RAG導入のデータ整備を解説するウェビナー開催

発表内容のポイント

• AIが使える状態へデータを整備するためのロードマップ設計手法を提示
• FAQ作成や音声ログからのマニュアル生成など、データ整理自体のAI効率化
• 上流設計から開発・運用まで一気通貫で伴走し、実業務で使える精度を追求

発表の背景

AI導入において、ツールやモデルの選定・構築が重視される一方、企業側での「業務データの整理・構造化」は後回しになりがちです。「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、導入後に「使えない」「変な回答しか返ってこない」といった課題が多くの企業で発生している背景があります。

何が発表されたのか

本ウェビナーでは、株式会社テンダと株式会社Almondoによる共同アプローチを紹介します。具体的には、Microsoft環境での実例を交えながら、部門ごとに散在する未整備データやマニュアルの現状を把握し、AIに適したデータ基盤を構築する手順を解説します。さらに、散在する文書のQA構造化など、データ整理作業そのものをAIで効率化する手法や、目的ドリブンで最小・最適な技術を選定する設計思想についても触れます。

製造業・生産管理への見方

製造現場や生産管理部門では、熟練者のノウハウ、設備マニュアル、過去のトラブル対応記録など、多種多様なテキストやデータが部門ごとに散在しているケースが少なくありません。これらをAIで活用しようとしても、フォーマットの不一致や未整理が原因で、現場が求める正確な回答を得られないというDX推進上の障壁が存在します。本セミナーは、製造業におけるRAG導入の成功事例や、現場のデータをAIが認識しやすい形に構造化するプロセスを学ぶ機会となります。

現場で確認したいポイント

• 自社の生産管理マニュアルや不具合データが、AIに読み込ませられる状態か
• RAGを導入したものの、現場から回答精度に対する不満が出ていないか
• データ整理や構造化のロードマップを自社で描くリソースがあるか

確認しておきたい点

本ウェビナーで紹介される製造業の具体的な成功事例の詳細や、Microsoft環境以外でのシステム構築における注意点については、セミナー内で直接確認する必要があります。

関連リンク

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• 発表企業サイト：マジセミ株式会社のサービス紹介ページ
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出典情報