AIの価値を最大化するAIロードマップ | アクセンチュア
価値拡大のためには、リアルタイムの戦略的な行動を促進するためにデータ戦略を遂行し、適切な人材ミックス、業務運用モデル、ガバナンスフレームワークを確立して、実証段階から実用（生産）段階に移行するための手法を理解する必要があります。移行が成功すればAIの恩恵を受けることができますが、失敗すれば企業の存続を脅かすことになるかもしれません。アクセンチュアの調査では、日本企業の経営幹部の77％（グローバル全体では75%）が、「AIをビジネス全体に効果的に導入できなかった場合、今後5年以内に廃業に追い込まれるだろう」と回答しています。 もはやAIは「あった方が良いもの」や経営層の歓心を買うちょっとしたツールというだけの存在ではありません。AIもデータ戦略もビジネス基盤そのものになりつつあります。より簡単かつ低コストでテクノロジーが利用できるようになりつつある今こそ、企業は決断し行動に移すべき時です。
RAGの新しい手法「CRAG」を3分で理解する
本記事では、最近よく聞くようになった「CRAG」についてざっくり理解します。軽めの記事です。 はじめまして。ナレッジセンスの門脇です。生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。 この記事は何 この記事は、RAGの新手法として最近注目されている「Corrective Retrieval Augmented Generation (CRAG)」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー RAGの性能を高めるための新しい手法です。Googleなどの研究者によって2024年2月に提案されました。CRAG（日本語にすると「修正型検索拡張生成」）という手法を使うメリットは、ハルシネーション（幻覚）を減らせることです。CRAGが従来の「RAG」より
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