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RAGの記事一覧

IBMの生成AIモデルGraniteとは?できること・特徴・料金プラン・他モデルとの比較まで徹底解説!

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Graniteはエンタープライズ向けに設計されたオープンソースAIモデル群で、推論機能を備え、コスト削減と高性能を両立している。 Granite 3.2では日本...

データガバナンスとは?フレームワークや構築手順、AI導入がもたらすメリット、注意点を徹底解説!

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データガバナンスは、AIが誤った学習(バイアス)をしたり、コンプライアンス違反を犯したりするのを防ぐ土台 データガバナンスは、ルール作り(ポリシー、品質管理、セ...

データ管理とは?手法・メリット・課題からAIを活用するユースケース・注意点を徹底解説!

データ管理とは?手法・メリット・課題からAIを活用するユースケース・注意点を徹底解説!

データ管理は、単なるIT部門の業務ではなく、AIプロジェクトの成否を分ける データ管理の手法(DWH、データレイク、MDM等)は、それぞれ目的が異なります 「A...

RAGはデータ選定が最重要?理由・選定の注意点7ポイント・手順を徹底解説!

RAGはデータ選定が最重要?理由・選定の注意点7ポイント・手順を徹底解説!

RAGは検索した情報を基に回答するため、投入するデータが不正確・古い・不十分だとLLMの性能に関わらず出力の質が低下し、ハルシネーションの原因に 情報の「正確性...

ChatGPTのセキュリティリスクとは?企業で行うべき具体的対策を徹底解説!

ChatGPTのセキュリティリスクとは?企業で行うべき具体的対策を徹底解説!

ChatGPTの企業利用には機密情報漏洩、APIキー管理不備、ハルシネーション、著作権侵害、不正利用、RAG利用時の知識ベースへの不正アクセスといったセキュリテ...

AI-Readyな状態・AI-Ready データとは?これからの社内データが備えているべき5条件・メリット・ポイントを徹底解説!

AI-Readyな状態・AI-Ready データとは?これからの社内データが備えているべき5条件・メリット・ポイントを徹底解説!

AI導入の成功はデータ、技術、人材、組織、文化の5つの要素から成る組織全体の「AI-Ready」な体質 AIの性能はデータの質に大きく依存するため、特にAI-R...

Agentic RAGとは?RAGとの違い・特徴・注意点・活用方法を徹底解説!

Agentic RAGとは?RAGとの違い・特徴・注意点・活用方法を徹底解説!

Agentic RAGは、従来のRAGを内包し、AIエージェントが自ら「計画・行動・評価・修正」のサイクルを回す CRM連携やWeb検索、API実行などを自律的...

RAGで属人化解消を実現?生成AIのナレッジマネジメント導入メリットや部門別活用シーンを徹底解説!

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RAGとLLM(生成AI)で社内に散在するマニュアルや報告書などの文書をAIが検索し、その内容を根拠として対話形式で分かりやすい回答を生成 特定の担当者しか知ら...

なぜRAGの評価は難しい?評価手法・重要フレームワーク・生成AIの精度を上げる改善方法を徹底解説!

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RAGの評価は「検索(Retrieval)」と「生成(Generation)」に分けて行う必要 評価手法の主流は、高性能なLLMを審査員として使う「LLM-as...

RAG導入の費用対効果を上げるには?原因・精度改善の重要性・手順・KPI例を徹底解説!

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RAG導入の成否は、事前に「定量的効果(コスト削減など)」と「定性的効果(満足度向上など)」を明確に定義できるかにかかっています 回答精度の低さやユーザーに使わ...

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