資料の紹介
「生成AIの回答精度が期待に届かない」という課題を抱える企業は少なくない。特に制御系システムや生産ライン管理、IT運用など専門性の高い業務においては、一般的なLLM（大規模言語モデル）では十分な精度を得られず、PoC（概念実証）から先に進めないケースもある。業務特有の用語や暗黙知がAIに伝わらず、誤答や不安定な返答が生じることが原因だ。
課題を解決するには、単にRAG（検索拡張生成）を導入するだけでなく、業務特化型の知識やノウハウを前提にしたデータ整備が必要だ。ドキュメントの粒度や形式をそろえた「知識データベース」を整えることで生成AIが正しく参照できる環境が整う。LLMのファインチューニングやRAGの高度化によって、専門用語の検索精度向上や表記揺れの補正、複数文書をまたいだ解釈なども可能になる。
本資料では、生成AI活用の「つまずきやすいポイント」とそれを乗り越えるためのステップを解説する。業務特化型LLMの構築やデータパイプライン整備、RAG改良など、成果につながるプロセスを通し、回答の精度を引き上げられるという。そのうえで、自社業務に最適化されたAI活用に向けた専門家による豊富な知見の導入を推奨している。
