JAXA（宇宙航空研究開発機構）様の支援事例
JAXAのSLIMプロジェクトにおいて、膨大な技術文書の審査プロセスは、多くの専門家にとって計り知れない負荷となっていました。
機密性の高い情報を扱う特性上、AI活用には厳格なセキュリティ要件が求められます。
本資料では、株式会社リベルクラフトがどのようにJAXAの課題を解決し、セキュアな環境下で生成AIを活用した審査効率化を実現したのか、その全貌を公開しています。
最先端のAI導入事例から、貴社のDX推進のヒントを見つけてみませんか？
＜本資料の内容＞
- 1,000ページを超えた技術文書の審査プロセス効率化の課題について
- 閉域AI環境における、機密性の高い情報の安全な活用方法
- RAG技術によるデータ整理とチャンキングによるAI回答精度向上のための、リベルクラフト独自の技術的工夫
- JAXAで蓄積された内部ナレッジを使った、正確性重視のAIによる回答生成の秘訣
- 人工衛星運用支援やモデルベース開発（MBD）への生成AI活用の展望
＜こんな方におすすめ＞
- 機密情報を安全に扱うAI導入を検討している企業のDX推進担当者やセキュリティ責任者の方
- 膨大な文書の審査やチェック業務に課題を抱え、効率化を目指す研究機関、開発部門、または製造業の責任者の方
- 生成AI（RAG）の導入を計画しているものの、回答精度や実用性に不安を感じている技術部門や企画部門の方
- AIプロジェクトのPoC（概念実証）は実施済みだが、実運用への展開や成果創出に悩んでいる経営層、マネージャー、企画担当者の方
- 自社データの活用を通じて、業務効率化や意思決定の迅速化を実現したいと考えている企業の担当者の方