AIの力を最大限引き出す方法

よくある課題

• 生成AIの回答の精度が安定しない
• 社内データの統合が難しく学習データの質が低い
• データの保護とセキュリティが不安

せっかく生成AIを導入しても課題が残ってしまい
活用がうまく進まず上記のようにお悩みではないでしょうか？

自社でもChat GPT・データ活用基盤を運用し、
多くのお客様のデータ活用を支援している弊社のデータスペシャリストが、
生成AI、社内データを活用してビジネスに活かす際のよくある課題と
解決策をステップごとに整理しました！

生成AIの活用ステップ

①Chat GPTやCopilotなどのツール活用フェーズ
　プロンプト（質問内容）を整備し誰が利用しても
　精度の高い回答が得られる状態にすることが目標

②RAG（検索拡張生成）活用フェーズ
　自社のナレッジや最新のインターネットの情報などを生成AIに与え、
　より有効な回答を得られることが目標

③データ整備フェーズ
　回答元のデータを整備し、
　​精度の向上とユースケースの拡大を図るのが目標

この資料で得られること

• プロンプトの整備方法と事例
• RAGの活用方法、手法一覧と事例
• データ整備における重要な要素とMicrosft Azureを使った基盤事例
• 双日テックイノベーションのデータ活用支援

今すぐ資料をダウンロードして
生成AIの活用における課題を解決しましょう！

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お時間のある際にぜひお読みください。

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