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NKKTech Global、エンタープライズ向けRAG・AIチャットボットに関する技術セミナーを開催

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NKKTech Global technical seminar on RAG and AI chatbot architecture for enterprise systems

2026年1月2日, NKKTech Global はRetrieval-Augmented Generation（RAG）、Vector Database、エンタープライズ向けAIチャットボットアーキテクチャをテーマとした社内技術セミナー（Technical Seminar）を開催しました。

本セミナーは、NKKTech Global のAIエンジニアおよび中核開発メンバーを対象に、
実運用レベルのAIシステム構築に関する知見を整理・共有することを目的として実施されました。

RAG・AIチャットボットの実装経験に基づく技術共有

NKKTech Global はこれまで、RAGを活用したAIチャットボットやエンタープライズ向けAIシステムの設計・開発・運用において、多くの実践的な経験を積み重ねてきました。これらの経験は、以下のような取り組みから得られたものです。

  • 社内ドキュメントを基盤としたAIチャットボットの構築
  • 構造化・非構造化データの統合と活用
  • 実際の業務環境でのAIシステム運用
  • 導入後の継続的な改善・スケール対応

今回の技術セミナーでは、こうした経験をもとに理論ではなく、実装・運用の観点からRAGとAIチャットボットを整理・共有しました。

テーマ：企業内における繰り返しQ&Aへの対応

セミナーの重要なテーマの一つは、企業内で頻繁に発生する繰り返し型のQ&A課題です。この課題は特に以下の部門で顕在化しやすい傾向があります。

  • 人事部門（HR）
  • 社内オペレーション部門
  • 規程・ガイドライン・研修資料が多い組織

NKKTech Global では、汎用的なチャットボットではなく、企業固有のドキュメントに基づいて正確かつ一貫した回答を行うAIチャットボットの設計を重視しています。

RAG・Vector Database：基礎から実運用アーキテクチャまで

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セミナーでは、以下の技術要素について実システムを前提とした観点で議論が行われました。

  • Embedding とベクトル表現
  • Cosine Similarity を用いた意味検索
  • Vector Database におけるデータ設計とインデックス戦略
  • LLMと企業内データを接続するRAGアーキテクチャ
  • エンタープライズ環境における出力制御とハルシネーション対策

すべての内容は、実際に運用されているAIシステムでの経験を前提として共有されています。

デモではなく「運用できるAIシステム」としての設計

NKKTech Global が一貫して重視しているのは、AIチャットボットをデモではなく、長期運用可能なシステムとして設計することです。セミナーでは、以下の点が強調されました。

  • データ更新・拡張への対応
  • 利用者増加時の安定性
  • 回答内容の一貫性とトレーサビリティ
  • 既存業務フローや社内システムとの連携

これは、NKKTech Global のエンタープライズAIに対する基本的な開発方針を反映しています。

今後のエンタープライズAIプロジェクトに向けて

本技術セミナーは、2026年以降に予定されているAIプロジェクトに向けた技術基盤の統一・整理の一環でもあります。今後、NKKTech Global は以下の分野を中心に、エンタープライズ向けAIソリューションの提供を拡大していきます。

  • RAGを活用した企業内ナレッジシステム
  • 社内向けAIチャットボット
  • 業務支援・自動化を行うAIエージェント

NKKTech Global のAIファースト戦略

RAGおよびAIチャットボットに関する技術セミナーの開催は、NKKTech Global のAIファースト戦略の一環です。

  • 実データに基づくAI
  • 制御可能でスケーラブルなAIシステム
  • エンタープライズおよび規制環境に適したAI技術

NKKTech Global は、日本、米国を含むグローバル市場において、信頼性の高いエンタープライズAIソリューションを提供し続けています。

📩 NKKTech Global へのお問い合わせ

RAGを活用したAIチャットボット、エンタープライズ向けナレッジシステム、または社内業務を支援するAIエージェントの導入をご検討中でしたら、NKKTech Global が次のステップをご支援いたします。

NKKTech Global は、実際の業務データに基づいた、実用的で拡張性・制御性の高いAIシステムの設計・開発を、エンタープライズチームと密に連携しながら行っています。

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