サイロ化組織でAI活用がうまくいかない理由は？RAGを活用した社内知識管理の最適化と事例紹介

本ウェビナーについて

サイロ化された企業で、社内知識が共有フォルダ・PDF・業務マニュアルなどに分散し、部門ごとに情報が閉じてしまう傾向があります。その結果、「必要な情報がすぐに見つからない」「人によって回答が異なる」といった課題が日常的に発生しています。さらに、社内情報検索に生成AIを導入しても、引用のない回答やソース不明の情報が混在し、品質管理が難しいという声があります。

こうした課題に対し、社内知識の検索精度を高める手法としてRAG（検索拡張生成）が注目されています。正しく設計・運用すれば、分散した情報を横断的に検索し、回答の一貫性や品質を大きく改善できます。一方で、設定を誤ると、関連性の低い情報が混ざったり、回答の正確性が低下したりするケースもあります。

本ウェビナーでは、サイロ化された組織でAI活用がうまくいかない理由を明らかにして、RAGを用いた社内知識管理の最適化ポイントを基礎から解説します。さらに、弊社が開発したRAGプロダクト「M-RAG」を活用した具体的なユースケースもご紹介します。

タイムスケジュール

時間	内容
15:05〜15:15	オープニング・自己紹介
15:05〜15:15	サイロ化組織でAI活用がうまくいかない理由は？
15:15〜15:30	RAGを活用した社内知識管理の最適化ポイント
15:30〜15:45	弊社RAGプロダクト「M-RAG」の活用方法と事例紹介
15:45〜16:00	質疑応答

登壇者

ヴォー・トゥアン・ズン

株式会社HBLAB・AI事業本部長

ハノイ工科大学および会津大学で情報工学を専攻しました。日本とベトナムで10年間以上にわたり、モバイル開発、IoT、AI分野のプロジェクトに携わってきました。帰国後は BrSE／PM として日系企業向けの開発プロジェクトを多数リードし、要件定義から開発まで幅広く担当してきました。

TensorFlow Developer Certificate を取得し、AI分野への取り組みをさらに強化しました。
現在は HBLAB の AI事業本部長として、OCR、LLM（チャットボット／RAG）、マルチエージェントなどのAIプロジェクトを統括し、日本企業へのAI導入をご支援しています。

こんな方におすすめ

• 社内情報が分散し、必要な知識をすぐに見つけられない方
• 部門ごとで回答が異なるなど、社内知識のバラつきにお悩みの方
• 生成AIの回答品質（引用・根拠・一貫性）に課題を感じている方
• RAGを活用して社内知識検索を最適化したい方
• RAGや社内向けAIチャットボットの導入を検討している方

参加費

無料

開催概要

• 開催日時：2025年12月18日（木）15:00〜16:00
• 場所：ウェビナー専用URL（Zoom)
• 参加費：無料
• 参加方法：開催の1週間前にウェビナーのURLをお送りいたします。