生成AI導入に潜むリスクを理解し競争力を高めよう

生成AI導入に潜むリスクを知るための資料

デジタル化が進む現代、企業は競争力を高めるために生成AIやRAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用しようとしています。株式会社STANDARDは、これらの技術を用いてビジネスを効率化しようとする企業向けに、過去のトラブルデータを活用する方法を紹介した無料資料を公開しました。この資料では、特に失敗要因やそれを克服するためのアプローチについて詳しく解説されています。

RAG導入の幻滅期とその課題

多くの企業が生成AIの導入に期待を寄せていますが、現実には「使えない」という声が多く聞かれるのが実情です。特に、以下のような理由でRAG導入がうまくいかないケースが目立っています。

- 見つからない：必要な情報にアクセスできず、時間だけが無駄に使われる。
- 信頼できない：提供される情報が古かったり、どれが正式な情報なのか不明確であるため、活用をためらう。
- 足りない：自社に特化した具体的な情報が得られず、周囲に尋ねる方が早いと感じる。

これらの問題点は、実はデータそのものの質に起因しています。単に検索システムを調整するだけではなく、どのようにデータを読み込ませるかが重要になるのです。

蓄積したデータを資産に変える

本資料では、過去のトラブルデータをどのように活用するかについて具体的な手法を提案しています。データを「構造化」「選別」「補完」することで、より有用なナレッジに変えることが可能です。このプロセスによって、AIの回答精度を向上させ、企業の競争力を高めることが期待されます。

資料を通じて、データ加工によるRAGの精度向上や、過去のトラブルデータから得られる貴重な知見の重要性を理解できるでしょう。

株式会社STANDARDについて

株式会社STANDARDは、「ヒト起点のデジタル変革をSTANDARDにする」というミッションのもと、1,500社を超える企業のデジタルトランスフォーメーションを支援しています。独自の教育プラットフォームを通じて、企業のニーズに合った人材育成を行い、DXのスピードアップを図ることが可能です。アジャイルな手法を用いて、収益化までの期間を短縮し、確かなビジネスインパクトを実現することで、多くの企業に成果を提供してきました。

この機会に、ぜひ資料をダウンロードし、生成AI導入のリスクを理解し、競争力を高めるためのヒントを得てください。公式サイトからも関連情報をチェックできます。

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