ナレッジマネジメント

全産業共通

同じ質問に毎回違う答えを返すAIは、現場では使えない — 産業用LLMの「一貫性」を再学習なしで上げる5手法の比較

社内AIが業務に組み込めない理由は、間違うことより「毎回違うことを言う」ことにある。産業用LLMの一貫性を、モデル再学習なしで改善する5手法を比較した研究では、最も効いたのがプロンプトの工夫ではなく参照データの構造化だった。ただし一貫性の改善は正しさを保証しない——導入時に外してはいけない線引きまで整理する。
全産業共通

ベテランの「手順の勘所」にAIが答える — 産業SOP検索の最新研究『SOPRAG』が工場ナレッジ継承の本命解である理由

「手順書はあるのに、現場は結局ベテランに聞く」。最新研究『SOPRAG』は産業SOPに特化した3つのグラフ専門家で「実行できる手順」を返すAI検索技術。ベテランの条件分岐の知恵を継承する道筋を、導入ステップ・ROI試算まで解説。