（半日研修）RAGシステム基礎研修〜組織内のデータを最大活用するＡＩシステムの仕組みを知る

ＡＩ・ＲＰＡ

チャット型ＡＩの限界を突破し、自組織独自のナレッジをＡＩシステムにする

No. TB00002

25/12/26 更新

研修内容・特徴
お悩み・ニーズ
到達目標
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スケジュール
よくあるご質問
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対象者

若手層
中堅層
リーダー層
管理職
部長・経営層

・組織内データのＡＩ活用を検討する経営層、ＤＸ推進責任者
・ベンダーからの提案を適切に評価、判断できる知識をつけたい方

よくあるお悩み・ニーズ

ChatGPTを導入したが、一般論しか回答できず業務での活用範囲が広がらない
組織内の規定やマニュアルを学習させたいが、セキュリティや「ＡＩの嘘（ハルシネーション）」が心配
高額な開発費をかけるべきか、手軽なツールから始めるべきか、投資判断ができない

※より日常業務での実践的なDifyの活用方法を学びたい方には、「RAGシステム実践研修〜Difyで組織内のデータを最大活用するAIシステムを構築する」がおすすめです

登壇講師facilitator

株式会社TechBowl社専任講師

研修内容・特徴outline・feature

生成ＡＩ活用の中心となる「RAG（検索拡張生成）」について、ビジネスで活用する際に押さえたいポイントや導入の考え方を学べる半日間の研修です。ＡＩが組織内データをそのまま扱えない理由や、安全に連携する仕組みを学びます。
組織内文書や外部データと一般的な知識を組み合わせて回答を生成する仕組みを理解することで、自組織での導入方法を具体的にイメージできます。

※本研修では、ＰＣを使用します。

到達目標goal

①RAGの仕組み（なぜ組織内のデータを回答できるのか）を非エンジニア視点で理解する
②ＡＩ特有のリスク（ハルシネーション）の制御方法と限界を知る
③自組織の予算・セキュリティ要件に合わせた最適な導入ツール・手法を選定できる

研修プログラムprogram


	内容	手法
	１．生成ＡＩ活用における壁とRAGの必要性（１）なぜChatGPTは自組織のことを知らないのか～LLMの仕組みと限界（２）追加学習（ファインチューニング）の罠～コスト高と知識更新の難しさ（３）解決策としてのRAG（検索拡張生成）～ＡＩにカンニングペーパーを渡す技術	講義
	２．社内データを活かすためのベクトル検索入門（１）ＡＩは言葉をどう理解しているか～意味を数値化する技術（２）キーワード検索との決定的な違い～表記ゆれやニュアンスへの対応力（３）眠っている組織内の資産（日報、マニュアル、企画書）が宝の山に変わる	講義
	３．RAG導入に向けて～失敗しない技術選定（１）４つの導入パターンの比較～コスト感・メリット・デメリット　①RAGアプリケーションの活用（NotebookLM等）〜RAGを体験する　②ノーコードツール活用（Dify等）～スモールスタートとPoC 　③クラウドサービス活用（Vertex AI, AWS）～セキュリティと規模　④フルスクラッチ開発～独自性とカスタマイズ（２）精度を決めるのはデータの整理～ＡＩが読みやすい文章とは	講義
	４．最新トレンドとケーススタディ（１）ＤＸ戦略としてのRAG活用（２）RAG導入のトレンド整理（３）RAG導入ケーススタディ（４）成功パターンと失敗パターンから理解するRAG勝ちパターン（５）まとめ・質疑応答	講義

企画者コメントcomment

生成ＡＩの活用はＤＸ目線であっても製品開発目線であっても、各組織に蓄積された膨大なデータを活用することが欠かせません。一方で汎用的なＡＩサービスにそのようなデータを提供することは各組織にとってリスクであるとも言えます。RAGはそのような悩みを抱える組織にとってのひとつの解となり得る手法です。RAGの必要性やビジネス価値や他組織の事例などを交えながら、RAGの魅力を理解できるプログラムとなっています。