全社員が「使える」社内AIの条件-現場を失望させない「構造化」による回答精度の作り方

　社内に生成AIを導入しても、なかなか社員に使われない。　

現場でよく言われるのは、こんな声です。

「使ってみたけど、嘘が多い（ハルシネーション）」
「個人で使っているAIの方が、ずっと性能がいい」

原因は「AIの回答精度が低いこと」
では、なぜ精度が低いのでしょうか？

企業で生成AIを活用する際は、自社の情報（クローズドデータ）をAIに与える必要があります。
実は、この「クローズドデータ」をAIが正しく読み解けていないことが、精度低下の大きな原因です。

本セミナーでは、クローズドデータを「AIが理解しやすい形にする」ために「AIが理解しにくい/しやすいデータとは何か」「データを整えること(構造化)とは何か」を言語理解研究所(ILU)で開発を担当する主任技師 山本 高史が解説します。

本セミナーで得られること
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・RAG精度が上がらない原因
・なぜ「外部サービスの方が精度がいい」のか？
・AIが読み解けない「非構造化ドキュメント」の正体
・構造化による回答精度の違い（デモンストレーション）
・明日から使える精度向上ステップ
・データ構造化ソリューション「DX-laei」について
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こんな方におすすめ！
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・社内AI/RAGの精度に課題を感じている情シス・DX担当者
・日本語文書処理の精度向上を求めるAI開発者
・RAGを用いたAIサービス開発技術者
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【セミナー後の個別相談枠（1社様限定・事前予約制）】
登壇者・山本へ直接ご相談いただけます。
構造化の具体的な手法、RAG・AIエージェントの精度追求について深い技術相談をしたい方向けです。
※個別相談は企業様限定とさせていただきます。