◆ ウェビナー開催背景
AskDonaは、「RAG×Deep Research」機能を日本で初めて*実装しました。この「RAG×Deep Research」機能により、従来のRAG技術の限界を超えて、組織内の情報を深く掘り下げ、より複雑な問いかけにも対応できるようになります。
本ウェビナーでは、RAGの基本から最新の「RAG×Deep Research」機能を解説します。社内情報の活用を次のレベルに引き上げたいと考えている方々に向けて、具体的な導入メリットと活用方法をお伝えします。
*当社調べ。2025年3月12日時点。対象: 日本国内にてRAGサービスを提供している事業者の公開情報。
◆ こんな方にオススメ
- 社内ナレッジ管理の課題を抱えている経営層・管理職の方
- デジタルトランスフォーメーション（DX）推進担当者
- 大量の社内文書・データの効率的な活用方法を模索している方
- 研究開発やイノベーション創出のための情報活用を強化したいR&D部門の方
- 生成AIやRAGの導入を検討している担当者
- 既存のRAGシステムの限界を感じている方
◆ ウェビナーで学べること
- Deep Researchとは？
- RAG×Deep Researchとは？
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本概念の復習
- 従来のRAGシステムの可能性と限界点
- AskDonaの「RAG×Deep Research」機能が提供する差別化された価値
- 実際のビジネスシーンでの「RAG × Deep Research」活用ユースケース
◆ 開催概要
- タイトル：【無料ウェビナー】日本初*の最新機能！AskDonaの「RAG × Deep Research」で社内ナレッジを深掘り調査
- 日時：3月27日（木）11:00～12:00
- 開催形式：オンライン（Zoomウェビナー）
- 無料（事前登録制）
- 申込方法：Zoomの申し込みページよりお申し込みください。
◾️スピーカー
盛本マリア（株式会社GFLOPS 代表取締役CEO）
鈴木亮祐（株式会社GFLOPS 共同代表・CTO）
プロフィール詳細：https://www.gflops-ai.com/jp/about
◆ GFLOPSのRAGが高回答精度である背景
GFLOPSは、一般的に「RAG」が認知される前からRAG技術に着手し、2023年11月に創業した会社です。2024年1月からは、理化学研究所様とスーパーコンピュータ「富岳」の1万6000ページを超えるマニュアルを使ってRAG技術の実証実験を行いました。
その結果、内容が比較的難解で複雑、かつ、大量なファイルを回答情報源とした場合でも、高回答精度を実現する独自のRAG技術を確立しました。
理研R-CCSの生成AIへの取り組みについては、以下のインタビュー記事も併せてご覧ください。RAGが必要とされる背景や、実務における生成AIの活用方法について、より具体的にご理解いただけます。
インタビュー記事はこちら「理化学研究所 計算科学研究センター（R-CCS）が考えるスーパーコンピュータ「富岳」と生成AI活用の未来」
◆株式会社GFLOPSについて
株式会社GFLOPSは、大規模言語モデル（LLM）生成AI技術などを活用したAIサービスの開発・提供を行う企業です。詳細はこちらをご覧ください：GFLOPS公式サイト
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