生成AI・RAG技術のコンサルティング支援事例
在京大手放送局様では、業務効率化を目的に生成AIの活用を推進されています。
リベルクラフトは、社内AIチャットボットの精度向上というテーマに対し、RAG・LLMの専門知見を活かした伴走型コンサルティングを約2ヶ月間にわたり実施しました。
本記事では、支援の背景や具体的な取り組み内容、得られた成果についてご紹介します。
プロジェクト概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| クライアント | 在京大手放送局様 |
| 業界 | メディア・放送 |
| 支援内容 | 生成AI・RAG技術に関するコンサルティング支援 |
| 支援期間 | 約2ヶ月間（2026年1月〜3月） |
| 支援形態 | 週次定例コンサルティング（全9回） |
| 主な技術領域 | RAG（検索拡張生成）、LLM、プロンプトエンジニアリング |
背景・課題
在京大手放送局様では、業務効率化を目的として、生成AIの活用に取り組まれていました。具体的には、以下のテーマにおいて技術的な課題を抱えておられました。
社内チャットボットの精度向上
社内業務で利用するAIチャットボットを導入済みでしたが、回答精度に課題があり、精度改善の方法論と評価体制の確立が求められていました。
リベルクラフトの支援内容
リベルクラフトは、生成AI・RAG技術の専門知見を活かし、約2ヶ月間にわたる伴走型コンサルティングを実施しました。週次の定例会議（全9回）を通じて、課題の分析から改善策の提示、技術検証の支援まで、一気通貫でサポートしました。
チャットボット精度向上に向けた技術支援
- RAGパイプラインの評価手法の策定 回答精度の課題を体系的に分析し、定量的に評価できるフレームワークを構築しました。
- 検索・回答精度の改善支援 データの構造化やプロンプト設計の最適化を通じて、検索精度・回答品質の向上を支援しました。
- 次フェーズに向けた高度化提案 さらなる精度向上に向けたアーキテクチャ案やロードマップを提示しました。
成果
チャットボット精度向上
- RAG精度の大幅な改善を実現し、継続的な改善基盤を構築
- 定量的な評価体制を確立し、今後の自律的な改善サイクルが可能に
在京大手放送局様の技術内製化への貢献
単なる技術支援にとどまらず、在京大手放送局様の組織内に生成AI活用の知見を蓄積し、将来的な内製化を見据えた支援を行いました。在京大手放送局様のチームが自律的に改善サイクルを回せる体制づくりに貢献しました。
支援のポイント
「開発代行」ではなく「技術コンサルティング」として伴走 システム開発の受託ではなく、週次定例の技術コンサルティングとして支援。在京大手放送局様の技術チームが主体的にプロジェクトを推進する中で、専門知見の提供と伴走型サポートにより、内製化を促進しながら実用性の高い成果を生み出しました。
株式会社リベルクラフトについて
AIとデータで、未来の自由度を最大化する。
リベルクラフトは、AI・データサイエンスを軸に、アナリティクス・生成AI・LLMなどのソリューション開発から、法人向けAI研修、オンラインスクール運営まで、ワンストップの伴走支援を提供しています。高精度なRAG開発やローカルLLMの導入支援など、先進的かつ複雑な生成AI・LLM開発の豊富な支援実績を有しています。
この記事を書いた人
慶應義塾大学で金融工学を専攻。 卒業後はスタートアップのデータサイエンティストとして、AI・データ活用コンサルティング事業などに従事。 その後、株式会社セブン&アイ・ホールディングスにて、小売・物流事業におけるAI・データ活用の推進に貢献。 株式会社リベルクラフトを設立し、AIやデータサイエンスなどデータ活用領域に関する受託開発・コンサルティングや法人向けトレーニング、教育事業を展開。
