【ホワイトペーパー】AIが理解できない企業データとは
東京にとっての銀座は、大阪のどこ？AIの答えは、データで変わる。
生成AIを導入したのに、思ったような答えが返ってこない。その原因は、AIの性能ではなく「データ」にあるかもしれません。 本資料では、AIが言葉の意味を理解する仕組み「ベクトル化」を、「りんご」と「みかん」の例でわかりやすく解説します。さらに、「東京にとっての銀座は、大阪にとってはどこ？」という問いを、日本語のデータと海外のデータで分析し、学習データが違うとAIの答えが変わることを実例で紹介します。 【この資料でわかること】 ・言葉を「意味のある数字」に変換する、ベクトル化の仕組み ・同じ質問でも、参照するデータによってAIの答えが変わる理由 ・AIを活かしきるデータ環境の5つの条件 【こんな方におすすめ】 ・生成AIを導入したものの、回答の精度に課題を感じている方 ・社内のデータをAIで活用するための準備を進めたい方
基本情報
【AIを活かしきるデータ環境の5つの条件】 ■分かりやすい構造：構造化、モデリング ■適切な意味づけ：ベクトル化、ラベリング ■高い品質：誤り・偏りの少ないデータ ■統一された管理：ガバナンス、セキュリティ ■継続的な改善：モニタリング＆フィードバック ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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用途／実績例
【主な用途】 ・生成AIや社内RAGの回答精度を上げるための、データ整備の検討 ・社内文書やファイルを、AIが活用できる状態にするための準備 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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取り扱い会社
当社は、データ及び人工知能を活用したソリューションの開発・提供、 データ・プロダクト開発に関するコンサルティングを行っている企業です。 企業が抱えるサイロ化・属人化・非構造化データをAIが扱いやすい状態へと 変換する、データ活用プラットフォーム「Conata(コナタ)」をご提供。 私たちは、企業や人々がデータや人工知能をより積極的に活用し 仕事や作業の効率化を加速する「はずみ車」になりたいと考えています。
