（2024-08-18公開予定）
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・生成AIの活用を検討中の担当者様（マネージャー・Cレベル）
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）などの最新テクノロジートレンドを把握したい担当者様（データ統合）
・生成AIの活用事例を把握したいDX担当者様
日本では、営業、マーケティング、製品・サービス開発などのさまざまなビジネス分野で、生成AIを含むAI技術の活用が急速に進んでいます。現在、AI技術は幅広い業界に導入されつつあります。
しかしながら、世界的な視点から見ると、国内のビジネスにおけるAI導入率はまだ低い水準にあることがわかります。国内では、ビジネスにおける生成AIを活用している割合はわずか32%ですが、他国では70%以上が活用しています。これは、AIの活用によって国内企業が改善できる余地が大きいことを示しています。
企業は、AIを活用することで個別のタスクに費やす時間を削減でき、生産性と品質の向上につながります。そうすれば、従業員は創造的な業務に注力でき、個人の能力を伸ばすことができるでしょう。
企業は、初期コストの高さ、専門知識の不足、データのプライバシーとセキュリティに関する懸念から、生成AIの導入に二の足を踏んでいます。さらに、規制やコンプライアンスの課題、レガシーシステムシステムへの統合の難しさ、ROI（Return on Investment）の不確実性も、導入を躊躇する要因となっています。
さらに、組織内での文化的な変革への抵抗や、AIの活用における倫理的な懸念も、無視できない重要な課題となります。
これらのチャレンジを乗り越えるために、企業は生成AI導入に関する段階的なガイドラインを必要としています。具体的には、社員研修の実施、メリットの理解、実装の戦略立案、スムーズな移行を支援し、生成AIの可能性を最大限に引き出すための継続的なサポート体制の構築などが求められます。
本ウェビナーでは、生成AIとRAG(Retrieval-Augmented Generation)テクノロジーを統合するための7ステップのガイドラインを紹介します。このガイドラインは、生成AIの導入と運用における一般的なチャレンジに対処することを目的としています。
当社のアプローチには、ビジネスニーズの把握、改善シナリオの策定、ワークショップの実施が含まれています。これにより、効果的なジネストライアルを行い、投資対効果を測定することが可能になります。
さらに、生成AIの効率的な導入を確実にするため、ロードマップの作成と全社展開に向けた戦略立案についても解説します。
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