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X-WR-CALDESC:AIの答えが「微妙」なのは、モデルのせいでは
 ないかもしれない〜「精度の頭打ち」を破る、データ
 の整え方〜
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SUMMARY:AIの答えが「微妙」なのは、モデルのせいではな
 いかもしれない〜「精度の頭打ち」を破る、データの
 整え方〜
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/10021
 12?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nAIの答えが
 「微妙」なのは、モデルのせいではないかもしれない
 〜「精度の頭打ち」を破る、データの整え方〜\n本企
 画の背景\nAIは導入した。でも、答えがいまいちで、現
 場が少しずつ使わなくなってきた——。そんなとき疑
 われるのは、たいていモデルやプロンプトです。しか
 し実は、AIに渡しているデータの側に原因があるケー
 スが少なくありません。版違いのファイルが並ぶ、古
 い資料が残っている、言葉や形式がそろっていない。
 この「データの散らかり」が、同じAIの答えを大きく
 狂わせます。\n本セミナーでは、同じAI・同じ指示・同
 じ質問のまま、「散らかったデータ」と「整備したデ
 ータ」で答えがどう変わるかを、実際の画面のデモを
 交えてお見せします。さらに後半では、その整備その
 ものをAIに任せる方法もご紹介。「データ整備は基盤
 構築の大工事」というイメージが変わるはずです。\n
 お持ち帰りいただくのは、モデルを替える前に「まず1
 業務分だけ、データを疑って小さく試す」ための整備
 ステップ。精度の悩みに今すぐ打てる一手を、この30
 分でご確認ください。\nこんな人におすすめ\n\n社内チ
 ャットボットやAI検索を導入したものの、回答の精度
 が期待に届いていない方\n現場がAIを使わなくなり、原
 因がモデルなのかプロンプトなのか切り分けられずに
 いる方\n日報・問い合わせ履歴・帳票などが属人化し
 たままで、どこから整理すべきか決めかねている方\n\n
 登壇者\n崔 元虎\n株式会社モンスターラボSolution Architec
 t\n参加費\n無料
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