セミナーの紹介

12月11日(水)16時より、
生成AIを最大限活用するための「RAG Ready」解説ウェビナー
を開催いたします。

◉お申し込みはこちらから◉
https://www.lightblue-tech.com/gathering/20241211-webinar/?utm_source=referral&utm_medium=seminars&utm_campaign=12_11_webinar

＜こんな方におすすめ＞

・生成AIの概要から企業内活用の事例まで知りたい方
・社内のナレッジを生成AIを使ってうまく活用したい方
・自社ビジネスにLLMの活用・実装を検討されている方
・すでにLLMを用いた企業内活用を進めているが活用に至っていない担当者の方


＜ウェビナー内容＞

1.開場・注意事項
2.企業紹介
3.コンテンツ
テーマ①：「RAGとは」
テーマ②：「従来の大規模言語モデル（LLM）の限界とRAGがもたらす利点」
テーマ③：「RAG Readyとは|企業に求められるデータ起点の改革」
テーマ④：「RAG Readyに向けた5つのステップ」
テーマ⑤：「RAG導入による業務効率化事例」
4.質疑応答
5.事後案内
※内容は予告なく変更する場合がございます。ご了承ください。

■ウェビナー概要
生成 AI の急速な発展の中、多くの企業が自社のデータベースと生成 AI を統合し、より現場に特化した活用法を模索しています。実際、生成 AI 関連の多くのセッションで生成 AI とデータベースを統合する RAG （Retrieval-Augmented Generation） に関する話題が登場し、ホットワードになっています。一方で、RAG に関する成功事例が生まれていないことも確かです。精度が高く、現場活用につながる RAG システム構築のためには、データベースの構築方法から引用方法、データの質の問題まで幅広いノウハウが共有されておらず、成功体験も共有されづらくなっています。そこで、Lightblue は生成 AI と社内のデータベースを連携させた状態、つまり RAG を導入・実装する準備が整っていることを「RAG Ready」と定義し、5 つの項目と 5 つのレベルに分けたロードマップを作成しました。このウェビナーでは、AINOW編集長のおざけん氏とともに「RAG Ready」に向けたロードマップを紹介しながら、現場で活用できる RAG Ready への具体的な準備手順とチェックポイントを解説していきます。

■パネリストプロフィール

▼園田亜斗夢
株式会社Lightblue　代表取締役
東京大学工学部卒。東京大学大学院工学系研究科修了。博士(工学)。2018年に映像解析・自然言語処理AIを軸にソリューションを開発するLightblueを創業。ヒトにフォーカスした画像解析システム「Human Sensing」や国内トップクラスの性能を誇るLLM Karasuシリーズ、独自データ活用のためのLLMアプリケーションLightblue Assistantを展開。

▼おざけん（小澤健祐）
「人間とAIが共存する社会をつくる」がビジョン。ディップが運営するAIメディア、AINOW編集長を務める。一般社団法人生成AI普及協会、協議員。書籍「生成AI導入の教科書」など1000本以上のAI関連記事を執筆。その他、AI領域で幅広く活動。AIベンチャー「Carnot」の事業戦略や生成AI教育事業を展開するCynthalyの顧問、日本最大のAI活用コミュニティ「SHIFT AI」のモデレーター&パートナーインフルエンサー、ディップの生成AI活用推進プロジェクト「dip AI Force」の推進も務める。AIに関するトークセッションのモデレーターや登壇も多数。


■視聴方法
本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」にて実施します。
メールにて視聴用URLをお送りいたします。
開始5分前を目途にご参加ください。
※インターネット環境があればどこでも視聴可能です。
※パソコンからのご参加の場合、Zoomのアプリあるいはインターネットブラウザからのご視聴が可能です。
※スマートフォン・タブレット端末の場合は、 専用アプリ（無料）が必要となります。

■お申し込み方法
本ページ下部の登録フォームよりお申し込みください。
複数名ご参加の場合は、お手数ですが1名ずつフォームからお申し込みください。
*頂きました個人情報は、セミナーに関する連絡及び株式会社Lightblueからの情報提供のために利用し、同意なく他に提供することはありません。

■株式会社Lightblue
Lightblue はAIの民主化を目指し、画像解析・自然言語処理AIを軸にソリューションを開発している東大発スタートアップ企業です。
生成AI・LLMの研究開発に特化したチーム「LLab」を設立し、安全性と透明性を重視したAIモデルの開発に取り組んでいます。AI技術の活用範囲を広げ、社会にポジティブな変革をもたらすことを目指しています。

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