RAGRead MoreRAGの精度は「AIが読めるデータ」で決まる。ITコンサルが教える“AIが喜ぶ”社内文書の整理術「ChatGPTのようなAIを導入すれば、明日から社内の問い合わせ対応が自動化される」 「膨大なマニュアルをAIに読ませれば、ベテラン社員のような回答ができるようになる」 2023年以降、生成AI(Generative AI)の爆発的な普及に伴い、多くの経営層がこのような夢を抱きました。そして、トップダウンの指示を受けた総務や情報システム部門の担当者たちは、急ピッチでPoC(概念実証)や導入プロジ...2026年1月3日
RAGRead MoreLLMの「ウソ(ハルシネーション)」はなぜ起きる? RAGがAIの“暴走”を防ぐ仕組み「AIに社内規定を聞いたら、存在しないルールを自信満々に回答された」 「顧客への回答案を作らせたら、架空のサービス機能を捏造していた」 AI導入を検討されている管理職の方々から、このようなご相談を頻繁に受けます。業務効率化の切り札として期待される生成AIですが、この「もっともらしいウソ(ハルシネーション)」こそが、企業が導入に二の足を踏む最大の障壁となっています。 誤った情報を顧客に伝えれば、それ...2025年12月28日
RAGRead MoreLLMの弱点を克服!RAGが実現する「賢い」AI大規模言語モデル(LLM)の弱点(ハルシネーション、知識の更新頻度)を克服するRetrieval-Augmented Generation (RAG)技術を解説。RAGの仕組み、メリット・デメリット、従来LLMとの違い、将来展望を網羅し、AIの精度と信頼性向上への貢献を示します。2025年2月20日