生成AIや大規模言語モデル（LLM）の普及とともに、企業の独自データを活用する「RAG（Retrieval-Augmented Generation）検索」が注目を集めています。しかし2024年には、多くの企業がRAG検索の導入で思わぬ壁に直面しました。なぜ「期待通りに使えなかった」のか―その失敗事例から見えてきた本質的な課題と、2025年の技術進化による最新の解決アプローチを解説します。
さらに、ものづくり企業における技術文書・図面・作業手順書などの膨大で複雑なデータを対象にしたRAG検索の導入プロセスと、設計・品質管理・製造現場の業務効率化を実現した実例もご紹介します。「RAG検索は本当に現場で使えるのか？」この疑問に、実際の企業導入事例をもとにお答えします。

■ 本ウェビナーのゴール 

• 2024年から2025年のRAG検索技術の進化を理解する
• ものづくり企業における具体的な活用事例を知る
• 自社での生成AI活用の可能性を検討する材料を得る

■ こんな人におすすめ

• 「RAG検索って実際どうなの？」と導入の可能性を探っている方
• 2024年と2025年で何が変わったのか、技術進化の実態を知りたい方
• ものづくり企業における生成AI活用の具体的な事例を知りたい方
• 技術文書・手順書・図面などの検索や管理に課題を感じている方
• 文書改訂時の影響範囲チェックや、過去トラブル事例の検索に時間がかかっている方

■ アジェンダ

【第1部】RAG検索の失敗と技術進化

• 2024年、なぜRAG検索は「失敗の年」だったのか
• 2025年の技術進化：何が変わり、何が可能になったのか
• 実用化に向けて押さえておくべきこと

【第2部】ものづくり企業の実践事例

• 技術文書・図面検索の効率化事例
• 文書改訂時の影響範囲チェック事例
• 過去トラブル事例検索の効率化事例
• 導入プロセスと業務改善のポイント
• サービス紹介

●  スピーカー

●  開催概要

【テーマ】

　ものづくり企業×生成AI：
　2024年「RAG検索失敗の教訓」から学ぶ2025年 ～精度が向上した次世代AI検索の実践～

● 注意事項

• 可能な限りQ&Aにはお答えしますが時間の関係で全てのご質問にお答えできない可能性がございますことをご了承願います。
• 講演内容およびスケジュール等は、変更が生じる場合がございますのでご了承ください。
• 同業者などご参加をお断りさせていただく場合がございます。

● お申し込み

1. 上部または下部オレンジボタンよりお申込みが可能です。
   
2. お申込み完了後、Zoom視聴用URLを記載したご案内メールを自動送信いたします。
   万一ご案内メールが届かない場合は、恐れ入りますがウェビナー事務局（ml_webinar@st.shinko-sj.co.jp ）までご連絡をお願いいたします。