実験的AIから企業AIへの転換点なぜ企業AIにRAG Implementationが必要なのかRAG Implementationが解決する企業課題実践的なRAG Implementationの進め方ビジネス課題を明確にするデータの整理と構造化統合と継続的改善NKKTech Globalが提供するR...
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なぜAI MVP Developmentが注目されているのか3〜6週間のAI MVP DevelopmentロードマップNKKTech Globalが選ばれる理由 AI MVP Developmentは、AIプロダクトを効率的かつ現実的に立ち上げるための重要なアプローチです。最初から大規模な開...
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1. 膨大なデータを扱う企業RAG導入のタイミング：2. 業務プロセスの最適化を目指す企業RAG導入のタイミング：3. 顧客サポートシステムの改善が必要な企業RAG導入のタイミング：4. データ駆動型の意思決定が必要な企業RAG導入のタイミング：5. プロジェクト管理の精度向上を目指す企業RAG導入...
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1) RAG AIのコストは「トークン代」だけではないA. 初期導入費（One-time）B. 月次運用費（Recurring）2) ベトナムで多い導入モデル3パターン比較モデル1：最速（PoC/パイロット）— 既存プラットフォーム中心モデル2：バランス型（本番向き）— モジュラー構成（推奨）モデル...
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RAGとは？なぜコスト削減につながるのかコストが下がる理由GPT導入で“コストが膨らむ典型パターン”とRAGの解決策1) 長いプロンプトの繰り返しでトークンが増える2) 幻覚（Hallucination）による誤回答が運用コストを増やす3) 知識更新目的でファインチューニングを多用してしまうベクトル...
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1) 多言語RAGとは？「自動翻訳」と何が違うのか2) 国際パートナーと取引する企業で多言語RAGが効く理由(1) 情報探索の高速化 & 問い合わせ往復の削減(2) 誤解・解釈違いのリスク低減(3) グローバルでのナレッジ標準化(4) 海外チーム/新規メンバーのオンボーディング効率化3) 多...
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1) “統合”とは何をすることか？（誤解されやすいポイント）2) Drive / SharePoint / OneDrive 統合RAGの基本アーキテクチャ(1) コネクタ（Connector）(2) 取り込みパイプライン（Ingestion）(3) チャンク分割＋付加情報（Chunking &am...
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なぜ建設業でRAGが効くのかPoCを速く作りつつ、実運用へ繋げる最小アーキテクチャDay 1–3：スコープ確定 & “勝てる”ユースケースを選ぶDay 4–6：データ収集（狭く深く）+ 最小メタデータ定義Day 7–9：文書処理 & 構造ベースのチャンク設計Day 10–12：インデ...
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