高精度で効果的なRAGとローカルLLM、AIエージェントの構築法と業務活用および運用のポイント <オンラインセミナー>

~ RAGの基本設計、Agentic RAGの実践、コンテキストエンジニアリング、ローカルLLMの導入設計、GraphRAGとナレッジグラフ活用、精度評価と安全な運用 ~

・必要な情報を正確に検索・活用でき、安全に運用するためのRAGの構築、学習、チューニング方法を修得し、システム開発に応用するための講座
・RAGとローカルLLMの基本から、Agentic RAG、GraphRAG、コンテキストエンジニアリング、AIエージェント活用まで、企業導入で押さえるべき実践的技術を修得し、業務活用に活かそう!

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講師の言葉

 生成AIを業務に活かすうえでは、単に高性能なモデルを利用するだけでなく、社内データをどのように整備し、必要な情報を正確に検索・活用できるかが重要になります。
 本セミナーでは、RAGとローカルLLMの基本から、Agentic RAG、GraphRAG、コンテキストエンジニアリング、AIエージェント活用まで、企業導入で押さえるべき実践的な論点を解説します。社内文書や業務記録を対象に、検索精度を高めるデータ整備、回答根拠の確認、利用者フィードバックを踏まえた継続改善、安全な運用設計について整理します。また、社内FAQ、製造・インフラ現場の異常診断、熟練者ナレッジの形式知化などを題材に、生成AIを単なるチャットボットではなく、業務を支援する実用的な仕組みとして活用するための方法を具体的に紹介します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2026年12月02日(水) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナーソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・社内文書・業務記録・マニュアル等を生成AIで活用したい情報管理部門・DX推進部門の方
・RAG、ローカルLLM、AIエージェントの導入を検討している企画・開発・情報システム部門の方
・社内FAQ、技術文書検索、ナレッジマネジメント、問い合わせ対応の高度化に関心のある方
・機密情報を扱う業務において、安全に生成AIを活用したい方
・業務フローに根差したAIエージェントの構築に関心のある方
・システム、ソフトほか関連部門の方
予備知識 ・生成AIに関する基礎知識
修得知識 ・大規模言語モデル(LLM)やRAGなど生成AI技術の基礎知識と現場での具体的な活用方法
・生成AIの導入事例から得られる現場DX推進のヒントと課題対策
・ローカル LLM 導入のメリットと要件
・効果的なAIエージェントの設計方針
・AIエージェント/マルチエージェントの業務活用
・精度評価と安全な運用
プログラム

1.はじめに:生成AI活用の最新動向
  (1).本セミナーの目的
  (2).生成AI活用の最新動向
  (3).RAG・ローカルLLM・AIエージェントを学ぶ意義

2.生成AI・LLMの基礎と企業活用
  (1).LLMの基本構造と代表的な活用例
  (2).クラウドLLMとローカルLLMの違い
  (3).企業導入で重視すべき精度・コスト・セキュリティ

3.RAGの基本設計
  (1).RAGの仕組み:検索・生成・根拠提示
  (2).ベクトル検索・キーワード検索・ハイブリッド検索
  (3).チャンク設計とメタデータ設計
  (4).RAGで起こりやすい失敗と対策

4.Agentic RAGの実践
  (1).Agentic RAGとは何か
  (2).質問分解と検索計画の立て方
  (3).再検索・自己検証による回答精度向上
  (4).人間確認を組み込む設計

5.コンテキストエンジニアリング
  (1).プロンプト設計からコンテキスト設計へ
  (2).業務ルール・検索結果・対話履歴の扱い方
  (3).長文コンテキストの整理と情報圧縮
  (4).メモリ設計と情報漏洩対策

6.ローカルLLMの導入設計
  (1).ローカルLLMが有効な業務領域
  (2).モデル選定のポイント
  (3).量子化・LoRA・QLoRAによる軽量化
  (4).オンプレミス・閉域網での構成例

7.学習・チューニング手法
  (1).ファインチューニングとRAGの使い分け
  (2).Instruction Tuningによる業務適応
  (3).LoRA/QLoRAによる追加学習
  (4).合成データと教師データ作成のポイント
  (5).継続改善時の品質評価と注意点

8.GraphRAGとナレッジグラフ活用
  (1).GraphRAGの基本概念
  (2).エンティティ・関係抽出の設計
  (3).文書検索とグラフ検索の組み合わせ
  (4).多ホップ推論と業務活用例

9.AIエージェント/マルチエージェントの業務活用
  (1).AIエージェントとは何か
  (2).調査・検索・要約・資料作成への活用
  (3).複数のAIを組み合わせた業務自動化
  (4).社内データベース・業務システムとの連携
  (5).人による確認・承認を組み込む設計

10.精度評価と安全な運用
  (1).生成AIの回答精度をどう確認するか
  (2).検索結果と回答内容のずれを防ぐ方法
  (3).利用ログ・フィードバックを活用した改善
  (4).機密情報・個人情報を守るための注意点
  (5).PoCから本番導入へ進める際のポイント

11.ケーススタディ・デモ
  (1).社内FAQ・規程検索への活用
  (2).製造・インフラ現場での異常診断支援
  (3).熟練者ナレッジの形式知化
  (4).Agentic RAG/GraphRAGのデモ
 
12.まとめ・質疑応答
  (1).本日の重要ポイントの整理
  (2).導入時に検討すべき技術・データ・組織面の論点
  (3).質疑応答

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タグ AI・機械学習業務改善ソフト管理ソフト教育ソフト知的財産データ解析ITサービス
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日