ニュースリリース一覧

2025年1月10日
「【2025年】DXを加速するRAG：その役割と活用法」をアップしました。

概要説明

RAGシステムは、DX推進における企業競争力強化の鍵を握る技術です。検索、拡張、生成を活用し、膨大な社内データを効率的に分析、意思決定を迅速化します。製造業のナレッジ管理、金融業の融資支援、医療分野の診断精度向上、小売業の顧客対応自動化など、多分野で生産性向上と顧客満足度改善に寄与します。
さらに、自己改善型RAGやマルチモーダルRAGなどの進化により、業務効率化やビジネスモデル革新が期待されています。RAGは企業のデータ活用を促進する戦略的ツールとして、DX実現に不可欠な存在です。
2025年1月8日
「【2025年】経営層必見のITトレンド8選」をアップしました。

概要説明

2025年、企業競争力を強化するITトレンド8選をC-suite向けに紹介します。エージェント型AIは自律的タスク処理で効率化を促進、2034年までにCAGR30.3%成長予測。量子コンピューティングは金融・製薬分野でリスク分析や新薬開発を加速、CAGR34.8%超を見込む。ハイブリッドクラウドはセキュリティと柔軟性を両立、2033年市場規模5,776億ドル予測。持続可能技術はコスト削減と環境負荷軽減を実現。5G・エッジコンピューティングは自動運転や遠隔医療を進展。AR/VRは製造業の作業支援や小売の顧客体験向上に貢献。ブロックチェーン・Web3は透明性向上と物流革新を推進。AI活用サイバーセキュリティは高度な脅威をリアルタイムで検知。迅速な技術導入で競争優位性を確立し、持続成長を目指しましょう。

2024年12月8日
「RAGの導入から活用事例まで徹底解説」をアップしました。

概要説明

RAGシステムは情報検索を効率化し、生産性向上を実現する生成AI技術です。
デロイトトーマツは社内データ活用で業務精度を向上、東京メトロはチャットボットで顧客対応を効率化、LINEヤフーの「SeekAI」は検索時間を大幅削減しました。製造業や金融業、自治体でも業務改善に寄与しています。今後、マルチモーダルRAGや自己改善型RAGが進化し、意思決定支援や高度なデータ分析が可能になると期待されています。
導入成功には目的明確化、適切なデータ選定、継続したメンテナンスが重要です。
RAGは企業成長を支える戦略的ツールとして普及が進むでしょう。
2024年11月16日
「RAGで企業のAI活用を加速：最新動向と実践」をアップしました。

概要説明

RAGは、大規模言語モデル（LLM）を強化し、正確かつ文脈に沿った情報生成を可能にする革新的技術です。外部データベースを検索し、生成AIが回答を提供する仕組みで、製造業の業務効率化や品質向上、金融業の顧客サポート、小売業や教育分野でのパーソナライズサービスなど、多分野で競争力を強化しています。

RAGは情報アクセスと知識活用を革新し、進化と適用範囲の拡大が今後さらに注目されるでしょう。

2024年10月7日
「RAGの精度向上に関する最新事情」をアップしました。

概要説明

RAGは、大規模言語モデル（LLM）とデータベース検索を組み合わせた技術で、情報提供の精度向上が鍵です。
本記事ではRAGの性能を高める手法として、データ構造化、GraphRAG、Reranking、プロンプトエンジニアリングを紹介しています。
RAGの運用には継続的な最適化が求められ、最新技術を取り入れることでその効果を最大化できます。

以上

2024年9月7日
「RAGの基本と活用事例を動画で解説」をアップしました。

概要説明

RAGは、生成AIに外部データベースから取得した情報を組み合わせて回答を生成する技術で、情報の正確性や最新性が向上します。これにより、社内知識の効率化、カスタマーサポートの品質向上、コンテンツ自動生成、映像・音声データの検索など多様な業務で活用が可能です。

特に金融、製造、医療など専門性の高い分野で有効で、業務効率化や顧客満足度の向上に貢献します。株式会社アープでは、RAGを用いた高精度なAIソリューションを提供し、企業の情報活用を支援しています。

2024年8月20日
「RAGシステム評価の最新動向と成功事例」をアップしました。

この記事では、RAGシステムの評価方法と成功事例を解説しています。
RAGシステムは、検索精度、応答時間、ユーザー満足度を向上させることにより、業務効率化に寄与します。
特にF1スコアとNPSを用いた定量的評価が効果的で、具体的な改善例としてピッツバーグとカーネギーメロン大学の研究が紹介されています。
この技術は、正確で迅速な情報提供を実現し、組織の競争力強化に貢献しています。

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