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「AI」の記事　23本

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AIの記事

23本

問い合わせ対応 AIチャットボット 2026.10.28

Teamsで社内チャットボットを作る方法は、Copilot Studioで作る、Teams用に自社開発する、Teams連携できる専用ツールを使うの3つ。資料の置き場所・権限・料金体系・必要な体制で比較し、選び方と導入前に情シスと確認すべき点を、Microsoftの公式情報をもとに解説します。

導入事例 AIチャットボット 2026.10.28

AIチャットボットの回答率は、chai+の9業種・7,246件の実測で業種別81〜96％、総合90.9％でした。回答率・正答率・自己解決率の違い、業種別の実測データ、回答率を正しく測る方法と、数字を比べるときの注意点を解説します。

RAG・ナレッジ活用 AIエキスパート 2026.10.28

技術伝承をAIで進めるには、ベテランの頭の中をそのまま学習させるのではなく、「何を、どの順で確かめているか」を聞き取りで言葉にし、根拠の資料と一緒に登録します。聞き取りの質問リスト、判断軸シートのひな形、営業・設計・品質保証の職種別の始め方を解説します。

RAG・ナレッジ活用 AIチャットボット 2026.10.27

AIチャットボット（RAG）の回答精度が低い原因は、多くがAIの性能ではなく参照する資料にあります。症状から原因を切り分ける表、資料の直し方チェックリスト、回答精度の測り方を、DeNAの社内事例など公開情報とあわせて解説します。

問い合わせ対応 AIチャットボット 2026.10.27

社内問い合わせを減らすには、問い合わせを分類し、答えが資料にある定型質問をAIに任せ、残りを担当部署へ引き継ぐ仕組みを作ります。情シス・人事・総務のどの質問がAIに向くかの表、削減効果の試算方法、効果を測る指標、社内向けの実測データ（回答率92〜95％）を紹介します。

RAG・ナレッジ活用 AIチャットボット 2026.10.27

RAGを構築する方法は「SaaS型」「クラウド開発型」「オープンソース型」の3つ。初期費用・立ち上げ期間・必要な体制・データの置き場所を比較表で整理し、自社に合う方法を5つの質問で判断できるようにしました。9業種・7,246件の実運用データ（総合回答率90.9％）も公開。

RAG・ナレッジ活用 AIエキスパート 2026.10.07

生成AIに社内の判断基準を反映する方法を解説。プロンプト・RAG・ファインチューニングの違いから、導入手順、活用例、運用時の注意点まで紹介します。

費用・比較・選び方 2026.10.06

ローカルLLMの構築費用はいくら？利用人数、同時利用者数、LLM、GPU、稼働時間、RAGなど、費用を左右するポイントを企業規模別に解説。PoCから本番導入まで、企業向けローカルLLMの費用の考え方を紹介します。

RAG・ナレッジ活用 FAQボット 2026.10.05

FAQ自動生成とは、文書やWebページをAIで解析し、質問と回答を自動生成する仕組みです。FAQ作成・更新を効率化する方法や、対象者別のQ&A生成、関連FAQによる情報探索、導入時のポイントを解説します。

RAG・ナレッジ活用 2026.10.02

ローカルLLMとは？企業が自社環境で生成AIを利用する仕組みから、クラウドLLMとの違い、オンプレミス・プライベートクラウド・ハイブリッドの構築方式、RAGやGPU、導入時のポイントまでわかりやすく解説します。

問い合わせ対応 AIボイスボットAIチャットボット 2026.09.23

AI問い合わせ自動化とは？チャットボット・IVR・AIボイスボットの違いや特徴、適した問い合わせ、選び方をわかりやすく解説。電話対応を効率化するFull Duplex対応AIボイスボットについても紹介します。