業務特化型AI(Vertical AI)の基礎と導入及び活用のポイント【提携セミナー】
| 開催日時 | 【Live配信】2026/9/24（木）13:00~15:00 , 【アーカイブ】2026/10/5まで受付（視聴期間：10/5~10/14まで） |
|---|---|
| 担当講師 | 太田 桂吾 氏 |
| 開催場所 | Zoomを利用したLive配信 または アーカイブ配信 |
| 定員 | 30名 |
| 受講費 | 1名につき 38,500円（消費税込、資料付） |
★汎用型から業種・業務に特化したVertical AIへとシフト 業務特化を実現する技術的アプローチとは！
★RAGとファインチューニングの選定基準、効果的な使い分け方！
★学習データパイプラインの構築、精度評価の設計、ハルシネーション対策とは！
業務特化型AI(Vertical AI)の基礎と
導入及び活用のポイント
【提携セミナー】
主催：株式会社技術情報協会
講座内容
近年、生成AIは汎用型から業種・業務に特化したVertical AIへとシフトしています。本講演では、なぜ特化型AIが求められるのか、RAGとファインチューニングの技術的な使い分け、そしてローカルLLMを活用した自社データの安全な運用手法について解説します。技術動向を中心に、自社でVertical AI導入を検討する際に役立つ指針と選定の視点を提供します。
習得できる知識
Vertical AIの特徴と汎用LLMとの違い、RAGの活用、ファインチューニング、オープンモデルの選定基準、学習データパイプライン、精度評価のポイント、ハルシネーション対策の仕方など
担当講師
(株)LINK．A 代表取締役 太田 桂吾 氏
セミナープログラム（予定）
1.Vertical AIの技術的定義－汎用LLMとの違いをアーキテクチャ観点で整理
2.業務特化を実現する3つの技術アプローチ：プロンプトエンジニアリング／RAG／ファインチューニング
3.RAGのアーキテクチャ詳解：チャンキング・埋め込み・ベクトルDB・リランキング
4.埋め込みモデルとベクトル検索の選定ポイント
5.ファインチューニングの手法比較：フルファインチューニング／LoRA／QLoRA／PEFT
6.RAG vs ファインチューニング：技術的な選定基準（更新頻度・コスト・レイテンシ）
7.ハイブリッド構成の実装パターンとRAFT（Retrieval-Augmented Fine-Tuning）
8.ローカルLLMのアーキテクチャ－量子化（GGUF／AWQ／GPTQ）とモデル圧縮技術
9.オープンモデルの選定基準（パラメータ数・ライセンス・ベンチマーク性能）
10.小規模GPU環境でのファインチューニング実践（QLoRA、Unsloth、必要VRAM試算）
11.学習データパイプライン：業務データのクレンジング・アノテーション・データセット設計
12.推論基盤の構築：ローカル推論エンジン（Ollama／vLLM／llama.cpp）の比較
13.精度評価の設計：ベンチマーク・LLM-as-a-judge・業務指標との紐付け
14.ハルシネーション対策の技術手法（グラウンディング、出典提示、ガードレール）
15.セキュリティ・アクセス制御の実装（データ主権、権限管理、監査ログ）
16.モデル継続更新の仕組み（差分学習・知識更新パイプライン）
17.技術選定ロードマップ－PoCから本番運用までの意思決定フロー
18.ディスカッション
【質疑応答】
公開セミナーの次回開催予定
開催日
【Live配信】2026/9/24（木）13:00~15:00
【アーカイブ】2026/10/5まで受付（視聴期間：10/5~10/14まで）
開催場所
Zoomを利用したLive配信 または アーカイブ配信
受講料
1名につき38,500円(消費税込､資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき33,000円〕
備考
資料は事前に紙で郵送いたします。
お申し込み方法
★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。
★【LIVE配信】、【アーカイブ配信】のどちらかご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。
※お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。
※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。
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