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ハルシネーションが低減し、「人」による確認工数が減った。リファレンス提示率が改善し、回答精度が上がった。 「画像データが検索に引っかからない」というお悩みに対応する「AI-Ready化」事例を紹介します。 製造業のAIプロジェクトを当社が伴⾛⽀援をしてきた中で、よく起こる問題として聞くのは「⾃社で⽣成AI導⼊や、RAG構築に取り組んだものの、 求めているアウトプットが出てこない」です。 複合的な社内書類をAIが理解できる「システム言語」に翻訳する「AI-Ready化」により、データ前処理用のパイプラインを構築。これにより、既存のRAGやAIモデルでも詳細にインプットデータを解読できるようにし、解決へと導きます。 【課題】 ■データの不備、評価、改善サイクルといった複数の要因でプロジェクトが止まる ■画像データが検索に引っかからない ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

当資料は、BtoB領域におけるAI活用の実態を調査データを基に明らかにし、成果につながるAI活用を実現するための核心的なノウハウが手に入るホワイトペーパーです。 現在、AI人材の不足がボトルネックとされる中、真の課題は導入から運用フェーズ（定着・改善）への移行にあります。ルール整備が進む一方でデータの品質・信頼性の担保が追いついておらず、ROIや成果が測れないことで改善サイクルが回らない構造が浮き彫りとなっています。当資料では、AI-Readyなデータ基盤の重要性や、FAIR AssessmentやFAIR Index等のフレームワークを用いた貴社の現在地を可視化する方法について解説します。 【掲載内容】 ■BtoB領域におけるAI活用の実態 ■AI推進を阻む本当の壁 ■AI-Readyなデータ基盤の重要性 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。