企業での生成AIの実用化には、システム開発チームとユーザーチームの協働と継続的な改善が不可欠だ。マクニカの山本聡氏は講演で、同社の失敗事例を基に、RAG(Retrieval Augmented Generation)の理解とチーム連携の重要性を説いた。検索と生成を分けて精度を高め、AIモデルのフレームワークによるシステム構築と運用の可視化により回答精度は約90%まで向上。山本氏は、ユーザー協働と効果測定の継続が、生成AIシステム開発の勘所だと強調した。
この記事は参考になりましたか?
- この記事の著者
-
京部康男 (編集部)(キョウベヤスオ)
ライター兼エディター。翔泳社EnterpriseZineには業務委託として関わる。翔泳社在籍時には各種イベントの立ち上げやメディア、書籍、イベントに関わってきた。現在は、EnterpriseZineをメインにした取材編集活動、フリーランスとして企業のWeb記事作成、企業出版の支援などもおこなっている。 ...
※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
この記事は参考になりましたか?
この記事をシェア