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公開：2025-05-05

アイスマイリーがAI導入ウェビナーを開催、RAGとLLM開発費削減で企業のAI活用を支援

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• アイスマイリーが高精度AI導入ウェビナーを開催
• RAGのナレッジグラフ構築手法を解説
• LLM開発費を50%カットする方法を紹介

RAGとLLM開発費削減に関する高精度AI導入ウェビナー

株式会社アイスマイリーは、2025年5月2日に高精度AI導入ウェビナーの開催を発表した。AIポータルメディア「AIsmiley」を運営する同社は、社内ナレッジ検索の精度向上とLLM開発費の大幅削減を実現する実践的なアプローチについて、業界をリードする2社の登壇者が詳しく解説する機会を提供する。^[1]

ウェビナーでは株式会社WanderlustのCOO佐々木佑氏とハイレゾGPU事業部マネージャーの山田岳史氏が、RAGに不可欠なナレッジグラフの構築手法からGPUクラウドとオンプレミス環境の比較まで、幅広い内容を解説する予定だ。社内の非構造化データの活用方法やコスト最適化のポイントについても具体的な説明が行われる。

本ウェビナーは企業のAI導入検討者や現在の活用に課題を抱える担当者、特にエンタープライズ企業の方々を対象としている。LLM開発費を50%カットする実践的なアプローチは、多くの企業のコスト削減に貢献することが期待される。

ウェビナーの概要

RAGについて

RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略称で、大規模言語モデル（LLM）の生成能力を外部知識で補強する手法のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 外部データベースから関連情報を検索して回答の質を向上
• 社内文書やナレッジベースと連携した精度の高い回答が可能
• 最新情報や専門知識を活用した応答の実現

RAGシステムでは、ナレッジグラフを活用することで情報の構造化と関連付けが効率的に行える。これにより、社内の非構造化データを含む様々な形式のドキュメントから必要な情報を正確に抽出し、LLMの回答精度を大幅に向上させることが可能となる。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「5/20開催【AI導入&精度改善ウェビナー！社内データ活用とコスト戦略で差をつける！】RAGに欠かせないナレッジグラフ構築からLLM開発費を50％カットする実践的アプローチ | 株式会社アイスマイリーのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000526.000053344.html, (参照 25-05-05).
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