本番環境におけるLLM Accuracyとは何か従来のML精度との違いLLM Accuracyを無視するリスクAI言語モデルの実際のシステムにおけるパフォーマンスの測定方法使用ケースごとの「正確性」の定義モデルのパフォーマンスを測定するための主な指標継続的な監視と評価LLM Accuracyを向上さ...
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顧客体験が競争優位の鍵となる現在、AI Call Routingは多くの企業で導入が進んでいます。従来のIVRのように固定メニューに依存するのではなく、Voice AIが顧客の発話内容をリアルタイムで理解し、最適な担当部署へ自動的に通話を振り分けます。 本記事では、AI Call Routin...
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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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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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社内RAGとは？なぜ社内ドキュメント検索の高速化が必要なのか1）検索に時間がかかり、生産性が落ちる2）情報が分散しており、最新版が分かりづらい3）知識が属人化しやすい4）Support/運用部門でも「正しい回答」が必要社内RAGの試験導入（PoC）の進め方Step 1：対象ドキュメントは絞ってスター...
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