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精度は出たのに、いつの間にか誰も使わなくなった

── 定着・運用・本番化の設計で、止まったRAGを動かし直す

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✓ 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

✓ 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

✓ 「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

✓ 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

もし一つでも当てはまるなら、

問題は「回答精度のチューニング」ではありません。

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、

抜けているだけです。

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。

■ こんな方におすすめです

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✓ 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

✓ 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

✓ 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

✓ 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

✓ 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）

■ セッション説明

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「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。

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。

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。

■ 今回話す内容

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1. 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
2. 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
3. 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

■ 登壇者

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三好大悟（株式会社リベルクラフト 代表）

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。

X: 三好大悟, リベルクラフト