AIが社内情報を検索できるようになった。その次に必要なのは、組織の「文脈」です。
社内情報を検索し、AIが回答できるようになっても、それだけで自社の業務や顧客の状況を理解できるとは限りません。
顧客とのやり取り、プロジェクトの経緯、意思決定の理由、現場のノウハウは、会議・文書・チャット・業務システムなどに分散しています。
本ウェビナーでは、こうした情報から組織の文脈を形成し、AIと人が活用できる状態にする「企業のコンテキスト基盤」という考え方を解説します。RAGの先にある課題、海外企業のアプローチ、非構造化データから組織知を形成する方法を、具体例とともにご紹介します。
こんな課題・関心をお持ちの方におすすめ
✅RAGや社内検索を導入したが、業務で使うには何が足りないか考えている
✅AIエージェントに、自社の業務や顧客の背景を踏まえて動いてほしい
✅顧客・プロジェクトに関する情報が複数のツールに分散している
✅意思決定の経緯や現場のノウハウが属人化している
✅ナレッジマネジメントや全社AI活用の次の打ち手を検討している
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セミナー名 |
RAGの次に考えるべき、企業のコンテキスト基盤 ── 非構造化データから組織知を形成し、AI活用につなげる方法 |
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日 時 |
2026年10月22日（木）実施分のアーカイブ配信 ※アーカイブ配信の視聴URLをお送りいたします。ご都合の良いタイミングでご覧いただけます。 |
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参加費 |
無料 |
| 注意事項 | 競合他社など参加をお断りする場合がございます |
ウェビナー内容
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RAGによって、AIは何ができるようになったのか
── AI活用の競争力は、モデルの性能だけで決まるのか
── 情報を「検索できること」と、組織の「文脈を理解できること」の違い -
企業のコンテキスト基盤とは何か
── AIチャットは「資料を探して答える」から「状況を踏まえて答える」へ
── AIエージェントは、背景を踏まえて仕事を進められるか
── すべての業務に必要なわけではない：価値が出やすい業務の条件 -
海外の先進的なアプローチから学ぶ
── Palantir・WorkIQ、それぞれ異なるアプローチの考え方 -
非構造化データから組織知を形成し、維持する方法
── Rimoが考える、非構造化データを中心としたコンテキスト基盤 -
ユースケース
── 取引先ごとのコンテキスト管理
── プロジェクトごとのコンテキスト管理 -
Q&A・ディスカッション
登壇者プロフィール
■ Rimo合同会社 プロダクトマーケティング
吉澤 李菜子
コンサルティング会社、スタートアップを経て2023年にRimoへ参画。
カスタマーサクセスとしてRimoユーザーの声に向き合った経験を活かし、現在は、新サービス「Rimo ナレッジAI」の事業担当として、顧客の皆様の業務課題を元に、ナレッジAIで社内に散らばる情報を横断活用し、営業・開発・バックオフィスなどの日常業務を効率化するご提案をしている。