NaU Tech セッション

RAG(検索拡張生成)と
ルールエンジン連携による高度な業務自動化

生成AIの進化は目覚ましく、ChatGPTやGeminiといった最新技術が業務活用を一層加速させています。
その中で、特に注目されているのがRAG(Retrieval Augmented Generation: 検索拡張生成)です。RAGは、外部データリソースから情報を収集する強力な検索エンジンと、情報を要約・生成・解釈する生成AIの利点を組み合わせ、最新かつ正確な情報加工を可能にする技術です。
言い換えれば、RAGは検索と生成AIを組み合わせたワークフローを定義し、情報処理を自動化するツールです。
弊社では、いち早くRAGとルールエンジンの連携を模索してきました。
RAGで管理されるワークフローにルールエンジンを組み込むことで、人の意思決定を反映し、より正確かつ高度な業務判断の自動化を実現します。
これにより、生成AIの計算や根拠に基づく判断に弱い点を補完し、業務効率化を推進します。
具体的には、コールセンターでの問い合わせ対応の自動化などで大いに効果を発揮すると考えています。
本ウェビナーでは、この新技術であるRAGの詳細とルールエンジンとの連携による業務効率化の方法を提案します。専門性の高い知識やノウハウが求められるコールセンターや窓口業務を抱える企業のDX推進担当者、またこれらの組織にサービスを提供するシステムコンサルタントや営業担当者の方にとって、有益なトピックを提供します。
皆様のご参加を心よりお待ちしております。

<配信日>

2024年6月25日(火)11:30~11:45

受講料:無料

ウェビナー登録について
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このような方にオススメ

  • 金融・製造・商社・自治体のDX推進担当者
  • コールセンター・窓口業務の自動化や効率化に関心のある管理者
  • DX推進に関するシステムコンサルタント
  • DXソリューションを提案する営業担当者
  • 業務自動化の最新情報に関心のあるIT部門のリーダー
  • 業務プロセス改善の専門家

講演目次

  1. RAGとは
  2. RAGとルールエンジンとの連携方法
  3. 業務効率化の適用ケース
  4. まとめ
内容は予告なく変更となる場合がございます。ご了承ください。

講師紹介

エバンジェリスト大野国弘

株式会社なうデータ研究所
上席エバンジェリスト
大野国弘

経歴

2000年なうデータ研究所に研究員として入社。
以降、多岐のルールエンジン導入プロジェクトに参画。
業務知識のデジタル化による業務プロセス改革が専門分野。