BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:AIナレッジ活用事例30選：社内文書・FAQ・マニ ュアルをAIに使わせた企業の実態 X-WR-CALNAME:AIナレッジ活用事例30選：社内文書・FAQ・マニ ュアルをAIに使わせた企業の実態 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:995810@techplay.jp SUMMARY:AIナレッジ活用事例30選：社内文書・FAQ・マニュア ルをAIに使わせた企業の実態 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20260527T120000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20260527T124500 DTSTAMP:20260519T202742Z CREATED:20260513T144646Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99581 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n━━━━━ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ━━\nAIナレッジ活用事例レポート30選を紹介\n━━━ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ━━━━\n✓ 「うちのデータでもAIが使えるのか」— —イメージが湧かないまま止まっている。\n✓ 社内のP DF・FAQ・マニュアルをAIに使わせたいが、何から手を付 ければいいか分からない。\n✓ RAGやAIエージェントを 試したが、社内に広まらず属人化してしまった。\n✓ 他社事例を断片的には見ているが、業界横断で整理さ れたものを見たことがない。\nもし一つでも当てはま るなら、\n問題は「うちのデータが特殊だから」では ありません。\n「他社が何のデータを・どう使って・ 何が起きたか」を\n業界横断で並べて見たことがない だけです。\nこの45分で、製造業・金融・自治体・教育 など30社の事例を\n業種・データ種別・アプローチ・効 果で一望し、\n「自社のどのデータから始めるか」の 判断軸を持ち帰ることができます。\n■ こんな方にお すすめです\n────────────────── ──────────────\n✓ DX推進・情シス・ 業務改善担当として、社内ナレッジ活用の入口を探し ている方\n✓ 社内のPDF・マニュアル・議事録・FAQをAI で使えないかと思っている方\n✓ 「うちのデータは整 っていないから」と諦めかけている方\n✓ 他社の成功 事例だけでなく、失敗とV字回復の事例も知りたい方\n ✓ SaaS型（ソクラグ）・開発型（RAG受託）どちらの選 択肢が自社に合うか整理したい方\n■ セッション説明\ n──────────────────────── ────────\n「うちのデータでもAIが使えるか」 ——この疑問を持ちながら動けずにいる企業は多いで す。本セッションはその答えを、製造業・金融・自治 体・教育など30社以上の実際の事例で示す45分のウェビ ナーです。\n使われているデータは意外なほど多様で す。航空会社はPDFのマニュアル、銀行は解決済みQ&Aの 蓄積、自治体は業務手続きの内部文書、中小企業は会 議の録音データ——それぞれを使って、検索時間を90% 削減、問い合わせを92%削減、自己解決率70%を実現して います。「うちのデータは特殊だから使えない」とい う先入観は、業界横断で並べてみると意外と崩れます 。\n一方で、失敗事例も包み隠さず紹介します。「過 度な期待・ツール選択ミス・運用コストの過小評価」 で一度断念し、適切な再設計でV字回復した事例は、こ れから導入を検討する方が最も学べる素材です。\n株 式会社リベルクラフト代表・三好大悟が、事例の奥に ある「なぜうまくいったか」「どこで詰まったか」を 解説します。45分後には「自社のどのデータから始め るか」「SaaS型と開発型のどちらが自社に合うか」の判 断軸が手に入ります。\nナレッジを整備する前段階の リアルな現実については、弊社YouTubeチャンネルの動画 でも触れています。合わせてご覧いただくと理解が深 まります。\n▶ YouTube｜社内ナレッジ、キレイじゃない 問題\n■ 今回話す内容\n───────────── ───────────────────\n\nなぜ今「 社内ナレッジ×AI」なのか──汎用AIと自社データを掛 け合わせると何が起きるか\n30事例を一覧で俯瞰する─ ─業種・データ種別・アプローチ・効果を業界横断で 整理\n代表ケースの深掘り──航空・金融・製造・自 治体・小売・自社事例まで一気通貫で紹介\n失敗とV字 回復──過度な期待・ツール選択ミス・運用コスト過 小評価が起きる場所\nSaaS型（ソクラグ）と開発型（RAG 受託）──自社にとっての始め方の判断軸\n\n■ 登壇 者\n────────────────────── ──────────\n三好大悟（株式会社リベルク ラフト 代表）\nデータサイエンティスト出身。製造業 ・大手ITを中心に、AI・データ活用のコンサルティング と社内研修を手がける。社内ナレッジ検索SaaS「ソクラ グ」を提供しており、PDF・FAQ・マニュアル・議事録な どの非整備データを業務利用に乗せる現場を多数支援 している。\nX: 三好大悟\, リベルクラフト\n■ 開催概 要\n────────────────────── ────\n日時：2026年5月27日（水）12:00〜12:45\n時間：4 5分（本編35分＋Q&A10分）\n形式：Google Meetウェビナー（ 参加費無料）\n対象：DX推進・情シス・業務改善担当（ 業種問わず）\n主催：株式会社リベルクラフト\n■ 注 意事項\n──────────────────── ──────\n・当日参加できない方のために、ウェ ビナー資料を後日限定で配信予定です。申し込んでお くだけでも受け取れます。\n・本ウェビナーはビジネ ス用途を前提としています。同業他社の方はご遠慮い ただく場合があります。\n・リクルーティング、勧誘 など、採用目的でのイベント参加はお断りしておりま す。\n・欠席される場合は、お手数ですがキャンセル 処理をお願いいたします。\n・無断キャンセルや欠席 が続く場合、次回以降の参加をお断りさせていただく 場合がございます。\n・内容は予告なく変更される場 合があります。 LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/995810?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR