RAG
RAG
GROWTH JAPAN TECHNOLOGIESが魅せる生成AI活用サービス
RAG(Retrieval-Augmented Generation)検索拡張生成
デジタルの力で未来を描く
GROWTH JAPAN TECHNOLOGIES
私たちGROWTH JAPAN TECHNOLOGIESは「デジタル技術で世界を彩る」ことを目指しています。
AI、XR、IoTなどの最先端技術を駆使しお客様の課題を解決するソリューションを提供しています。
特にRAG(Retrieval-Augmented Generation)の開発では
業界のリーダーとして独自のアプローチでお客様のニーズに応えています。
RAGとは?~次世代AI技術の概要
RAG(Retrieval-Augmented Generation)は情報検索とAIによる生成モデルを組み合わせた技術で企業活動に革命をもたらす力を持っています。
ユーザーの質問に対し、関連するデータを検索して生成された情報を基に応答を返す仕組みで、以下のような利点があります。
- 精度の向上:AI単独では得られない精確な応答を提供。 
- 応用の柔軟性:カスタマーサポートから教育、医療まで幅広い分野で利用可能。 
- 効率の最大化:検索と生成を自動化し、業務時間の短縮を実現。 
例えば、膨大な社内データベースを持つ企業で特定情報を必要とする従業員が瞬時に適切な回答を得られるようにするのがRAGの強みです。
GROWTH JAPAN 
TECHNOLOGIESのRAG開発サービス
私たちは単なる技術提供ではなく、ビジネスの本質的な価値を
高めるためのRAGソリューションを提供しています。
プロジェクトは以下の流れで進められます。
2. データ収集と前処理
AIはデータの質に依存します。私たちは、お客様の業務に関する膨大なデータを収集し
それをRAGモデルが学習しやすい形に整理します。
- 不要データの除去やフォーマット変換 
- 業界特有の専門用語への対応 
- セキュリティ対策を施したデータ運用 
3. RAGモデルの開発とトレーニング
最新のAIアーキテクチャを活用し、RAGモデルをゼロから構築します。
モデルは、お客様のデータや目的に合わせてカスタマイズ可能です。
- 高性能アルゴリズムの選択 
- トレーニングデータセットの作成 
- モデルの最適化とチューニング 
4. テストと評価
完成したモデルの性能を多角的に評価し、必要に応じてさらなる改善を行います。
- 精度テスト:応答の正確性や一貫性を確認。 
- ユーザーテスト:現場での使用感を収集し、改善点を特定。 
1. 要件定義とコンサルティング
お客様の業界特性や目標を深く理解するための初期段階です。
この段階では、プロジェクトの成功要因を明確化し、最適な設計方針を定めます。
- 業務フローの分析 
- 想定する使用ケースの明確化 
- 必要なデータやツールの特定 
5. 導入とサポート
システム運用を開始する際のサポートはもちろん、
運用後のトラブル対応やアップデートまで一貫して対応します。
- 社内システムへの統合支援 
- 導入後のトレーニングセッション 
- 定期的なパフォーマンスレビュー 
導入事例~成功体験を共有
ケーススタディ①
Taskly(カスタマーサポート業務への適用)
従来はオペレーターが対応していた問い合わせの優先度付けを、RAGを活用した優先度判定システムに置き換えました。その結果、回答スピードが向上しました。
https://www.growth-japan.com/taskly
ケーススタディ②
それ以禅(教育(人材育成)での活用)
RAGを利用して日報のデータから成功事例、失敗事例をもとにスタッフ全員で学びを得るレポートを作成するシステムを導入し、生産効率を約10%向上しました。
https://www.growth-japan.com/soreizen
当社が選ばれる理由
1.     技術力と経験
 AI分野で豊富な実績を持つ専門家チームが対応。
2.     柔軟性
 あらゆる業界や業務形態に対応するカスタマイズ性。
3.     継続的なサポート
 導入後もお客様と共に進化するサービスを提供。
■お問い合わせ
詳細な情報や無料相談をご希望の方は、下記からお気軽にお問い合わせください。
専門スタッフが迅速に対応いたします。
 
            
              
            
            
          
               
            
              
            
            
          
               
            
              
            
            
          
               
            
              
            
            
          
               
            
              
            
            
          
               
            
              
            
            
          
               
            
              
            
            
          
               
            
              
            
            
          
               
            
              
            
            
          
              