ClaudeやMicrosoft CopilotなどのAIエージェントは、数ファイルを添付して質問する使い方であれば、高い精度で回答できます。一方、実際の業務で活用範囲を広げると、「必要な資料を見つけられない」「参照する文書が違う」「表や図を正確に読み取れない」といった課題に直面するケースがあります。

その要因は、必ずしもAIエージェント自体の性能ではありません。扱う文書の種類や量が増えるほど、「必要な業務知識を、適切な形でAIに届ける仕組み」が回答精度を左右します。

本セミナーでは、「ファイル添付で十分な業務」と「検索・ナレッジ基盤が必要な業務」の違いを整理し、大量の社内文書をAIから正確に活用するための文書理解・検索・AIエージェントとの接続（MCP）などの仕組みを実例を交えて解説します。
自社のAI活用にどこまで汎用ツールを使い、どこから検索・ナレッジ基盤が必要になるのか。その判断軸をお持ち帰りいただけます。

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鈴江 庸邦

株式会社シナモン
ソリューション開発部 マネージャー

ISPとSIerにてインフラ構築およびWebアプリ開発に従事。ITリサーチ会社でマーケティングとプロダクトマネジメントを担当後、株式会社シナモンに入社。音声認識プロダクトの企画管理、カスタム開発の統括を経て、現在は「Super RAG」統括マネージャーとしてAIエージェントとRAGの連携を推進。