生成AI・RAGの導入と運用、情シスが直面するデータ連携の壁＜ASTERIA Warpニュースレター＞

生成AI・RAGとデータ連携をテーマにした2つの資料をご紹介します。「ノーコードで構築する生成AI＋RAG基盤」と「Web APIによるデータ連携デザインパターンとツール活用」、それぞれ異なる切り口ながら、つながりの深いテーマです。ぜひ合わせてご覧ください。

生成AIの活用が進む一方で、「回答精度が安定しない」「業務で使いきれない」といった課題に直面している企業は少なくありません。その解決策として注目されているのが、企業内データを活用して回答精度を高める「RAG（検索拡張生成）」です。生成AI単体では難しかった“正確性”や“再現性”を担保し、顧客対応業務を実用レベルへと引き上げます。

本資料では、生成AIとRAGを組み合わせた顧客対応自動化の考え方から、実際の構成モデル、導入時のポイントまでを体系的に解説。ノーコードでの構築・運用という現実的なアプローチも含め、「業務で使えるAI」を実現するためのヒントを紹介しています。

• 生成AIを業務で使う際に直面する課題と限界
• 生成AIの精度を高める「RAG（検索拡張生成）」の仕組み
• 生成AI×RAGで実現する顧客対応自動化の全体像
• ノーコードで構築するAI＋RAG基盤のアーキテクチャ
• 業務で定着させるための設計ポイントと導入ステップ

※Platio Canvasのサイトにリンクします

SaaSを導入しても、システム間の連携は手作業や個別開発のまま。クラウドとオンプレが混在する環境では、SaaSごとに異なるAPI仕様への対応が積み重なり、担当者の負荷は増える一方です。

本資料では、API連携が進まない構造的な原因を整理したうえで、連携パターンを「型」で分類し、ツールを活用して効率的に解決する方法を解説しています。データ連携の本質は「つなぐこと」にとどまらず、「つないだ先をどう活用するか」にあります。その視点から、今押さえておくべき実践的な知識をまとめました。

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