「AI-Ready Data の実現方法　―AIの精度を左右する「データの持ち方」とは？―」【ウェビナー】

弊社が開催したウェビナー「AI-Ready Data の実現方法　―AIの精度を左右する「データの持ち方」とは？―」のアーカイブ動画です。 生成AIやAIエージェントを導入したものの、 「期待した回答が返ってこない」 といった課題はありませんか？ その原因はAIモデルそのものではなく、AIに渡しているデータの持ち方にあるかもしれません。 本ウェビナーでは、AI活用の成功に欠かせない「AI-Ready Data」の考え方をご紹介します。 また、同じAIモデルに対して、データの持ち方によってAIの回答はどのように変わるのかを 実際のデモを交えながら分かりやすく解説します。 生成AIやAIエージェントの活用が進む中、 ・AIの精度を高めたい ・AIに正しい判断をさせたい ・AI活用のためのデータ整備を進めたい とお考えの方におすすめの内容です。 製品の詳細はこちら▶ https://air.co.jp/product/qlikta/?utm... お問い合わせはこちら▶ https://forms.air.co.jp/aircojp/form/... ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー お問い合わせ先：株式会社エアー　https://air.co.jp/ #生成AI #AIエージェント #AI活用 #AIReadyData #データ活用 #データ基盤 #データマネジメント #RAG #検索拡張生成 #社内AI #企業AI #DX #デジタルトランスフォーメーション #業務効率化 #ナレッジ活用 #データ整備 #AI導入 #データガバナンス