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〜

本企画の背景

AI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。

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。

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。

こんな人におすすめ

• 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
• 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
• 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
  
  

登壇者

崔 元虎

株式会社モンスターラボ
Solution Architect

参加費

無料