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X-WR-CALDESC:RAGを試した後、社内に広まらなかった理由と
 対処法 ー 「精度は出たのに使われない」を越える
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 対処法 ー 「精度は出たのに使われない」を越える
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SUMMARY:RAGを試した後、社内に広まらなかった理由と対処
 法 ー 「精度は出たのに使われない」を越える
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99731
 3?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n━━━━━
 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
 ━━\n精度は出たのに、いつの間にか誰も使わなくな
 った\n── 定着・運用・本番化の設計で、止まったRAG
 を動かし直す\n━━━━━━━━━━━━━━━━━
 ━━━━━━━━━━━━━━\n✓ 社内向けにRAGや生
 成AIを試したが、いつの間にか使われなくなっている\n
 ✓ 精度はそれなりに出ているのに、現場が日常業務で
 開いてくれない\n✓ 「別タブの独立したチャット」に
 なっていて、業務の流れに入っていない\n✓ PoCまでは
 行ったが、本番化や全社展開の進め方が描けていない\
 nもし一つでも当てはまるなら、\n問題は「回答精度の
 チューニング」ではありません。\n試した後に「業務
 の流れの中で使われる状態」へ動かす設計が、\n抜け
 ているだけです。\nこの45分で、止まった自社のRAGを使
 われる状態へ動かし直す地図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✓ 社内RAG・生成AIを試したが、精度は出たのに社内に
 広まらず止まっている方\n✓ 別タブの独立チャットに
 なっていて、Teams・Slackや業務画面で使われる形にした
 い方\n✓ PoCまでは行ったが、本番化・全社展開の進め
 方や成功の定義が描けていない方\n✓ ナレッジの更新
 運用や現場の巻き込みを、どう仕組み化するか整理し
 たい方\n✓ 製造業・インフラ系のDX推進・情シス・現
 場改善を担う方（非エンジニアでも参加可）\n■ セッ
 ション説明\n──────────────────
 ──────────────\n「社内向けのRAGを試
 したら、精度はそれなりに出た。なのに、いつの間に
 か誰も使わなくなった」。製造業やインフラ系のDX現
 場で、この声が増えています。導入そのものは進んで
 いて、言語系生成AIを導入した企業は4割を超えました
 。それでも全社で活用できている企業は4%、実際に日
 常業務で使う従業員は2割に届きません。「導入した」
 と「使われている」は、まったく別の話です。\n本セ
 ッションは、RAGや社内生成AIを試した後に直面する「
 使われない・広まらない」という壁を、技術トラブル
 ではなく定着・運用・本番化の設計問題として扱いま
 す。最大の落とし穴は、RAGを「別タブの独立したチャ
 ットアプリ」として置いてしまうこと。業務導線の外
 にあるAIは、わざわざ開く手間の前に使われなくなり
 ます。まず、なぜ精度が出ても使われないのか ー 業
 務フローに組み込まれていない、用途が見えない、ナ
 レッジが陳腐化する、現場の言葉と合わない ー とい
 う原因を、最新の調査数値で一つずつ分解します。\n
 後半は、定着の背骨となる「業務フローへの組込」を
 中心に据えます。Teams・Slackのbot、CRMや問い合わせ管理
 画面、オペレーター応対画面へのリアルタイムサジェ
 ストなど、既存ツールの中で自然に使える組込パター
 ンを、国内事例の数値とともに具体化します。あわせ
 て、PoC止まりを抜ける「成功の定義」、ナレッジを古
 びさせない更新運用、現場を巻き込む浸透施策、スモ
 ール成功の横展開を扱います。難しい技術知識は不要
 です。今日のゴールは、止まってしまった自社のRAGを
 「業務の流れの中で使われる状態」へ動かし直す地図
 を持ち帰ることです。\n■ 今回話す内容\n─────
 ────────────────────────
 ───\n\nなぜ精度は出たのに使われないのか：導入と
 定着のギャップを最新の調査数値で分解する\n広まら
 ない4つの壁：用途・業務組込、運用、現場、本番化の
 観点で原因を整理する\n使われる状態へ動かし直す設
 計：業務フローへの組込を背骨に、成功の定義・更新
 運用・現場巻き込み・横展開を具体化する\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。「技術を現場で動く施策に翻
 訳する」をミッションに、導入判断から構築・運用展
 開まで一気通貫でサポートしている。Python・SQLによる
 実装経験と、経営層へのプレゼン・合意形成の両方を
 持つ実務家。\nX: 三好大悟\, リベルクラフト
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