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title: AIエージェントに社内文書を全部入れると成功しない 汎用AIエージェントの得意と限界、全社情報基盤としてのRAG設計
description: "今回のセミナーでは、いつもの活用事例やサービス紹介から少し踏み込み、「AIが社内文書をどう探し、どう読み、どう回答につなげているのか」を技術の仕組みから紐解きます。文書の分割や検索、表・図の読み取り、AIへの文脈の受け渡し、AIエージェントとの接続など、回答精度を左右するポイントを、実際の業務利用と結びつけながら分かりやすく解説。\nAIエージェントを本格的に業務へ活用するうえで知っておきたい「裏側」を、技術に詳しくない方にもイメージできる形でお伝えします。"
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セミナーについて

About The Seminar

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。

こんな方におすすめ

Recommended

1. ClaudeやMicrosoft CopilotなどのAIエージェントを、社内業務で導入・検証している方
2. 社内文書を参照させた際の検索精度や回答精度に課題を感じている方
3. RAGやナレッジ基盤の導入・見直しを検討している方

プログラム

Program

1. 1. AIエージェントの業務活用、その現在地
2. 2. AIエージェントの精度を左右する「業務知識」の届け方
3. 3. 社内文書をAIエージェントで活用するための仕組み
4. 4. 自社に適した構成をどう見極めるか

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登壇者

Speaker

![鈴江](https://contents.cinnamon.ai/hubfs/%E4%BA%BA%E7%89%A9%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF/%E9%88%B4%E6%B1%9F%E3%81%95%E3%82%93.png)

NAME

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。

開催概要

Outline

| 開催日 | 9/29 (火) 12:00-13:00 |
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| 場所 | オンライン |
| 視聴方法 | ZOOM　 ※ご視聴環境をご用意ください |
| 参加費 | 無料 |

1. 応募者多数の場合は抽選とさせていただきます。
2. 同業他社や個人の方のご参加は、お断りさせていただく場合がございます。

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