生成AI導入が「使えない」で終わる3つの落とし穴とは？過去のトラブルデータを資産に変えるRAG活用資料を株式会社STANDARDが無料公開
株式会社STANDARD
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大手企業を中心に1,500社以上のデジタルトランスフォーメーション（以下「DX」）の推進と内製化を支援する株式会社STANDARD（本社：東京都港区、代表取締役社長：伊藤海、以下「当社」）は、DX推進に取り組まれる企業様に向けて「生成AIが駆動する ”過去トラブルデータ”の循環」を無料公開いたしましたので、お知らせいたします。
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■「生成AIが駆動する ”過去トラブルデータ”の循環」概要
＜この資料でわかること＞
・「AIにデータをそのまま読み込ませればよい」という期待は裏切られ、現場から「使えない」と烙印を押される“RAG導入の失敗”が多発している
・RAG導入が失敗する背景には、「見つからない」「信頼できない」「足りない」という３つのデータ起因の課題がある
・過去トラブルデータ活用により、探す時間を最小化し、ベテランの知恵を誰もが使える組織の武器とすることができ、今あるデータを資産に変え、企業の競争力を高めることができる
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RAG導入企業の多くが直面する「幻滅期」の課題
昨今、多くの企業が生成AI（RAG）を活用した業務効率化に取り組んでいます。しかし、期待とは裏腹に、現場から「回答の精度が低い」「結局自分で探した方が早い」と敬遠され、活用が形骸化するケースが後を絶ちません。
当社がこれまで多くの企業を支援する中で見えてきた、RAG導入が失敗する要因は以下の3つに集約されます。
「見つからない」：見たいデータに辿り着けない、時間がかかる
「信頼できない」：回答情報が古い、どれが正式なナレッジなのか不明
「足りない」：一般論止まりで”自社の具体”が出ず、周囲に聞いた方が早い
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これらは検索システムの調整よりも、実は”読み取らせるデータの質”に原因があります。本資料では、AIを用いてデータを「構造化・選別・補完」のステップで使えるナレッジに変えるアプローチを解説しています。
資料をご覧いただくことで、AIを用いたデータ加工によりRAGの回答精度が向上するプロセスや、過去トラブルデータのデータ品質向上による資産化などがご理解いただける内容となっております。
ぜひこの機会にダウンロードの上ご一読ください。
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株式会社STANDARDについて
「ヒト起点のデジタル変革をSTANDARDにする」というミッションのもと、株式会社STANDARDは日本企業のDX内製化を牽引しています。1,500社を超える豊富な支援実績から得た知見を活かし、人材育成から戦略立案、AI実装までをワンストップで提供します。当社が提唱するのは、社員のマインドセットから変える「ヒト」を中心とした変革です。独自のDX個別教育プラットフォームを通じて、各企業の課題や社員一人ひとりのレベルに最適化された育成カリキュラムを提供し、組織全体のデジタルリテラシーと実践力を底上げします。さらに、プロフェッショナルなコンサルタント陣がアジャイルな手法でプロジェクトをリードすることで、DXの大きな壁とされる「収益化」までの期間を大幅に短縮。半年～1年という短期間で確かなビジネスインパクトを創出します。持続可能なDX推進体制を自社内に構築したい企業に対し、最短距離で成果へと導く伴走型のパートナーシップを提供しています。
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記事提供：PRTimes
