RAGの精度向上施策‧事例紹介

ChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）の業務活用が急速に進む中、RAG（検索拡張生成）の精度をいかに高めるかが、企業の生成AI活用成果を左右する重要なテーマとなっています。
ビジネスの現場でLLMとRAGを活用する機会が広がる一方で、「出力の質が安定しない」「意図した情報がうまく引けない」といった課題に直面する企業も少なくありません。

本資料は、JAXAやミスミグループ本社など大手企業の生成AI開発を多数手掛ける株式会社リベルクラフトの代表取締役 Founder/CEOである三好大悟氏が解説するウェビナーの内容を基に作成されており、ビジネス実務に役立つRAG精度向上の具体的なテクニックを、専門的なエンジニア知識がなくても理解できるよう解説しています。
RAG導入の成果を高めたい方、業務でより効果的に活用したい方は、ぜひ本資料をご活用ください

＜本資料の内容＞

RAGの基礎概要と、LLMによる回答生成の仕組みを理解できます
問い合わせ対応ボット、社内ナレッジ共有、営業支援、社内データの自動抽出といった、RAGがビジネス現場でどのように活用されているか、具体的なユースケースを学べます
RAGの精度を向上させるための「データ前処理」「ナレッジデータベース化」「検索クエリ生成」「Retrieval（検索）」「Generation（応答生成）」といった、具体的な施策と改善アプローチが網羅的に紹介されています
話題の「Agentic RAG」の超概要についても触れられており、通常のRAGとの違いやビジネスでの応用例、実装上の留意点が理解できます
各業界でのRAG応用例（医療業界、金融業界、製造業界など）を通じて、自社での活用可能性を検討するヒントが得られます

＜こんな方におすすめ＞

すでにRAGを導入しているが、「引きたい情報が出ない」「回答の精度が不安定」といった課題を感じている方
社内ナレッジや業務マニュアルをもとに、RAGによるFAQ・検索システムの導入を検討している方
営業・カスタマーサポート業務の効率化にRAGを活用しており、さらなる精度向上を図りたい方
PoC（概念実証）は実施済みだが、実運用レベルでの成果が見えず、次の一手に悩んでいる企画・DX推進部門の方
非エンジニアとしてAIプロジェクトを担当しており、RAGの構成や改善策を実務目線で学びたい方