生成AIが駆動する “過去トラブルデータ”の循環

昨今、多くの企業が生成AIによる業務効率化に挑んでいますが、期待に反して「精度が低い」「結局自分で探した方が早い」と現場から敬遠され、活用が形骸化してしまうケースが少なくありません。

本資料では、RAG導入が「使えない」で終わってしまう3つの落とし穴（見つからない・信頼できない・足りない）を紐解き、それらを解消する「データの構造化／選別／補完」のアプローチを解説。

眠っている「過去のトラブルデータ」をAIで資産化し、ベテランの知恵を組織全体の競争力に変えるための実践的なヒントをご提案します。

【ホワイトペーパー概要】

• RAG導入企業の多くが直面する「幻滅期」の実態
• 失敗の3大要因：データ起因の「見つからない・信頼できない・足りない」
• AIを用いたデータ加工プロセス（構造化・選別・補完）の重要性
• 過去トラブルデータを「資産」に変え、検索時間を最小化する方法
• ベテランの知恵を仕組み化し、組織の競争力を高めるRAG活用術

生成AI導入を形骸化させず、実務で成果を出すためのガイドとして、ぜひご活用ください！