メタデータ株式会社（本社：東京都文京区、代表取締役：野村直之）は、2025年9月16日に開催されたJISA「第3回インキュベーションシーズセミナー」（主催：一般社団法人情報サービス産業協会 https://www.jisa.or.jp/ デジタルビジネスインキュベーションコミュニティ）において、当社代表・野村直之による講演「生成AI産業応用の大本命＝RAG、AIエージェントの実用性を左右する精度向上の秘訣とリスク対策」を実施しました（イベント詳細：https://www.jisa.or.jp/event/tabid/152/pdid/3219/Default.aspx）。当講演は、JISAセミナーとして過去最多の参加者数・質問数を記録し、主催者・参加者の皆さまから再演への期待の声が寄せられました。
■講演の概要
・タイトル：生成AI産業応用の大本命＝RAG、AIエージェントの実用性を左右する精度向上の秘訣とリスク対策
・主要トピック：RAG（検索拡張生成）の基本と実務適用、AIエージェント活用、オンプレミスLLM／RAG導入の利点、精度向上の要諦、セキュリティ・リスク対策 等
・RAGの位置づけ：検索で得た専門知識を根拠に生成させる実装アプローチ（Retrieval Augmented Generation）
【画像 https://www.dreamnews.jp/?action_Image=1&p=0000330228&id=bodyimage1】
■事例と見どころ
・ 航空自衛隊・横田基地における、ネット分離下での機密情報管理マニュアルをRAGで扱う事例を紹介（「情報漏洩が皆無という特性」を活かした運用）
・医療現場における「医師・患者の実名入り医療事故記録5年分」を取り込んだ、再発防止・緊急時助言のためのRAGシステムの紹介
・当社オンプレミスRAG製品「ChatBridOR（チャットブリッド・オーアール）」の活用や、精度・評価・説明可能性（xAI）に関する工夫を解説 https://metadata.co.jp/services/chatbrid.html
・LLM, RAG, そしてAIエージェントに特有のセキュリティ・リスクを類別し、対策を提示
■代表コメント（要旨）
「非常に多くのご参加と活発なご質問をいただき、現場の皆さまが“正確で説明可能なAI”を強く求めていることを改めて実感しました。RAGは『根拠に基づくAI活用』の要であり、AIエージェント（手足）の頭脳としてますますその重要性を高めるとともに、精度向上が求められています。
また、RAGはとりわけオンプレミス環境との組み合わせが、機微情報を扱う現場において実用性を高めます。レイアウト認識から知識構造への変換ツール、ナレッジマネジメントを駆動する教育応用にもつながる評価・採点ツール等をさらに洗練、高度化させてまいります。とともに、マルチモーダル文書の高度な扱いを含む最先端のRAG技術を切り開きます。今回いただいたフィードバックを踏まえ、より多彩な事例と実装ノウハウの共有を進めてまいります。」
■参考資料
ChatBridOR事例：総合医療センターのナレッジマネジメント他：
https://metadata.co.jp/blog/2025/06/26/3981
総合医療センターのナレッジマネジメント他：
https://metadata.co.jp/blog/2025/04/21/3936
9/16資料のリクエスト（競合他社等にはお断りすることがあります）：
https://metadata.co.jp/contact.html
■講演者プロフィール（抜粋）
野村 直之 氏 メタデータ（株）代表取締役社長 https://metadata.co.jp/
メタデータ株式会社 代表取締役。理学博士。MIT AI Lab客員研究員、法政大学大学院客員教授、東京大学大学院医学系研究科次世代病理学講座研究員等を歴任。自然言語処理とナレッジマネジメントの研究・実装を40年近く牽引し、RAG/オンプレミスLLMの実践にも注力している。
配信元企業：メタデータ株式会社
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■講演の概要
・タイトル：生成AI産業応用の大本命＝RAG、AIエージェントの実用性を左右する精度向上の秘訣とリスク対策
・主要トピック：RAG（検索拡張生成）の基本と実務適用、AIエージェント活用、オンプレミスLLM／RAG導入の利点、精度向上の要諦、セキュリティ・リスク対策 等
・RAGの位置づけ：検索で得た専門知識を根拠に生成させる実装アプローチ（Retrieval Augmented Generation）
【画像 https://www.dreamnews.jp/?action_Image=1&p=0000330228&id=bodyimage1】
■事例と見どころ
・ 航空自衛隊・横田基地における、ネット分離下での機密情報管理マニュアルをRAGで扱う事例を紹介（「情報漏洩が皆無という特性」を活かした運用）
・医療現場における「医師・患者の実名入り医療事故記録5年分」を取り込んだ、再発防止・緊急時助言のためのRAGシステムの紹介
・当社オンプレミスRAG製品「ChatBridOR（チャットブリッド・オーアール）」の活用や、精度・評価・説明可能性（xAI）に関する工夫を解説 https://metadata.co.jp/services/chatbrid.html
・LLM, RAG, そしてAIエージェントに特有のセキュリティ・リスクを類別し、対策を提示
■代表コメント（要旨）
「非常に多くのご参加と活発なご質問をいただき、現場の皆さまが“正確で説明可能なAI”を強く求めていることを改めて実感しました。RAGは『根拠に基づくAI活用』の要であり、AIエージェント（手足）の頭脳としてますますその重要性を高めるとともに、精度向上が求められています。
また、RAGはとりわけオンプレミス環境との組み合わせが、機微情報を扱う現場において実用性を高めます。レイアウト認識から知識構造への変換ツール、ナレッジマネジメントを駆動する教育応用にもつながる評価・採点ツール等をさらに洗練、高度化させてまいります。とともに、マルチモーダル文書の高度な扱いを含む最先端のRAG技術を切り開きます。今回いただいたフィードバックを踏まえ、より多彩な事例と実装ノウハウの共有を進めてまいります。」
■参考資料
ChatBridOR事例：総合医療センターのナレッジマネジメント他：
https://metadata.co.jp/blog/2025/06/26/3981
総合医療センターのナレッジマネジメント他：
https://metadata.co.jp/blog/2025/04/21/3936
9/16資料のリクエスト（競合他社等にはお断りすることがあります）：
https://metadata.co.jp/contact.html
■講演者プロフィール（抜粋）
野村 直之 氏 メタデータ（株）代表取締役社長 https://metadata.co.jp/
メタデータ株式会社 代表取締役。理学博士。MIT AI Lab客員研究員、法政大学大学院客員教授、東京大学大学院医学系研究科次世代病理学講座研究員等を歴任。自然言語処理とナレッジマネジメントの研究・実装を40年近く牽引し、RAG/オンプレミスLLMの実践にも注力している。
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