【オンライン・視聴無料】なぜ、その「暗黙知」はRAGで見つからないのか？図表と文脈を繋ぐ、VLM × ナレッジグラフによる"形式知化"

「暗黙知」と聞くと、「ベテランの頭の中にある経験や勘」というイメージがありますが、実際にはその多くは、過去トラブルの報告書や品質レポート、設計検討資料、日報などの社内ドキュメントの中に断片的に書き残されています。

こうした社内データを活用するため、多くの企業で「RAG（検索拡張生成）」の導入や検証が進んでいます。しかし、従来のRAGだけでは、図表に潜む情報や文書間にまたがる複雑な文脈までは捉えきれず、「関連する文書はヒットするが、業務で使える具体的な“答え”にはならない」「図表やグラフの中にある重要な数値が検索に引っかからない」といった壁に直面するケースが少なくありません。

その解決策として今、図表やグラフ（視覚情報）を読み解く「VLM（視覚言語モデル）」と、情報同士の関係性を定義する「ナレッジグラフ」の組み合わせが注目されています。

本セミナーでは、RAGだけでは解決できない暗黙知の課題をVLMとナレッジグラフでどのように形式知化するか、現場での活用事例を交えながら解説いたします。
ベテランのノウハウや技術をいかに現場で活用できる形で継承させるか。そして、社内に眠る膨大なドキュメントを、いかにして「誰もが使える形式知」として再構築するか。 技術伝承や属人化の解消、生成AIによるナレッジ活用にご関心のある方は、ぜひご参加ください。

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このような方におすすめ

• RAGの検索精度や、図表・グラフの読み取りに課題を感じている方
• ベテラン依存・属人化から脱却し、技術伝承を仕組み化したい方
• 散在する社内ドキュメントを繋がった知識に変え、業務判断の質を高めたい方

開催概要

日　　　時：2026年1月23日(金) 11:00-11:45
場　　　所：オンライン（eventhub）
参　加　費：無料
主　　　催：ストックマーク株式会社

※競合企業などのご参加をお断りする場合がございます。予めご了承くださいませ。

登壇者

広田 航

ストックマーク株式会社
Research Manager

ストックマーク株式会社にて自然言語処理の研究開発に従事。2020年大阪大学情報科学研究科修了、修士 (情報科学)。その後米国に渡り、Megagon Labs で会話エンジンと Entity Matching に関する研究に従事。2021年9月より現職。