SUMMARYセミナー概要
本セミナーでは、RAGの構築で求められる『精度と使いやすさの実現』のためのベストプラクティスを、実例に基づきご紹介いたします。「なぜ精度が出ないのか」「どうすれば改善できるのか」「関係者の期待をどのようにコントロールするべきか」—— 多くのプロジェクトで直面する技術的な課題に対して、現場目線の解決策とノウハウをお伝えします。
生成AI領域では「PoC倒れ」が課題として指摘されている中、確実にプロジェクト（PoC）を成功へ導くための実践的なポイントを明日からすぐに活用できる形でお持ち帰りいただけます。
また、本セミナーでは、RAGの基本についても丁寧に解説しますので、RAG初心者の皆様でも安心してご参加いただけます。
RAGの「奥深さ」を楽しみながら、NTTデータ数理システムと一緒にステップアップを目指しましょう！
SUMMARYこんな方におすすめ
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RAG入れてみたけど、社内から「答えがあいまいじゃない？」「これじゃ業務で使えないよ」と言われた方
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“なんとなく動く”じゃ許されないエンジニア/PM/企画職の方
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クライアントにRAGを提案したいSIer/コンサルの方
FEATURESセミナーでわかること
EVENT PROGRAM当日のアジェンダ
※ 新たに内容を追加させていただく可能性がございます
- アジェンダ１
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いま、RAGがビジネスを変える理由とは？
- アジェンダ２
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RAGの仕組みを完全解説―非エンジニアでも分かる！実装と改善の勘所
- アジェンダ３
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RAG精度向上への道―つまずきやすい課題と、現場で使える解決策
- アジェンダ４
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ケーススタディ―「教えて！Alkano先生」で実現した精度改善の舞台裏
SPEAKERS登壇者情報
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株式会社NTTデータ数理システム
生成AI推進室 主任研究員 グループリーダー村田 康佑
生成AI・自然言語処理を利用した、先進的なソリューション開発やコンサルティングを主導。特に、生成AI・自然言語処理を利用したセールス・マーケティング業務の効率化・高度化に強い関心を持つ。最近は以下の業務に従事。
- RAGシステムの構築・活用に関する技術コンサルティング
- 生成AI活用による業務効率化・価値創出のための戦略立案と実装支援
- 自然言語処理技術を活用したプロダクト開発および技術提案
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株式会社NTTデータ数理システム
営業部多田 健人
主にテキストデータの活用・分析に関する案件を担当。データ活用・分析のコンサルタントとして、データ・AI活用プロジェクトを牽引する。
SCHEDULE開催日程
- イベント名
- “動く”から“使える”へのステップアップ！RAGの精度は、ここまで上げられる〜生成AIをビジネスで本気で使うために必要な“精度の上げ方”を伝授〜
- 開催場所
- ウェビナーにて開催します。参加方法は申し込みページでご確認いただけます。
FOLLOW UPイベント後は技術スタッフへの
直接のご相談も可能です
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イベントに参加したけど
よくわからない所があった
担当スタッフによる個別のフォローを行いますので、当社製品について不明な所があれな何でもお聞き下さい。
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自社の課題を解決するための
具体的な方法が知りたい
解決したい課題をお聞かせいただければ過去の解決事例や、ソリューション・最適なツールのご紹介が可能です。
※不要な営業・ご提案は行いませんのでご安心下さい。 -
この分野の知識が無い、
でも解決したい課題がある
どんなお悩みでもぜひ一度お聞かせ下さい。課題の棚卸しや解決に必要な技術のご説明など、お客様のお困りごとの解決の一助となる内容をお伝えします。
ABOUT USNTTデータ数理システムについて
NTTデータ数理システムってどんな会社？
NTTデータ数理システムは「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」をミッションとしている会社です。
1982年設立の会社で、大学で数学や物理を学んでも社会でその知識を発揮できる仕事ができないという人も多い時代から、数理科学的な知識を生かせる場を作りたいという理念で会社を発展させてきました。
ビッグデータブーム、AIブームを経て、今では機械学習を使うために数理科学的な素養のある人を雇いたいという会社も多くなりましたが、このような活動をしている会社としてはかなりの老舗です。
機械学習、統計解析、数理計画、シミュレーションなどの数理科学を背景とした技術を活用し、業種、テーマを問わず幅広く仕事をしています。
NTTデータ数理システムの得意な領域
昨今は AI という言葉で様々な技術領域を包含した表現を行います、当社でもセミナー等では抽象的に AI という言葉を用いた説明を行っています。実際の当社の開発現場では、要素技術を大切にしており理論的背景をおさえ、新旧横断的に活用してお客様へ価値提供しています。
- 機械学習全般（Deep Learning／強化学習／各種モデル）
- データマイニング／テキストマイニング／統計解析
- 数理最適化（厳密解法／近似解法／動的計画法）
- シミュレーション（物理／エージェント／待ち行列など）
などを活用し、日々鍛錬しています。