AVILEN開始提供「生成式AI時代的知識管理研修」，將RAG應用最大化

株式會社AVILEN（總部：東京都中央區，代表董事：高橋 光太郎，以下簡稱「AVILEN」）已經開始提供一項新計畫「生成式AI時代的知識管理研修」，該計畫以活用RAG（檢索增強生成）等生成式AI為前提。

本研修是一項實踐型計畫，旨在協助企業將傳統的「適合人類閱讀的資料」轉型為AI能夠正確識別與活用的「AI可讀（AI-readable）」數據格式。該計畫已在一家大型金融機構先行導入，以最大化內部知識的RAG活用，並在實際業務中確認了極高的有效性。

## 何謂「生成式AI時代的知識管理研修」？
本研修是一項旨在培育能夠理解、實踐並運營AI時代知識循環流程的人才的計畫，前提是活用「RAG（檢索增強生成）」讓AI參考企業內部獨有的知識。

不僅限於學習工具的使用方法，學員將在兩天的時間內，系統性地掌握從知識管理（KM）的基礎理論，到AI為了正確回答所必需的「理想數據狀態」的加工技術。

## 背景
許多企業正在導入生成式AI與RAG，但卻面臨著「回答準確度無法提升」、「在業務現場未被活用」等課題。其最大的原因在於，RAG的準確度相比於模型或工具的性能，更加依賴於其所參考的「數據狀態」。

傳統的知識是以「適合人類閱讀」為標準進行管理的，其中大部分——例如「一眼就能掌握整體的圖解（如樹狀圖）」或「涵蓋所有過往歷程的完整文件」——對AI來說，很難判斷資訊的關聯性或最新程度。為了讓AI成為業務的合作夥伴，關鍵在於不僅是少數的管理職或專業人員，而是所有在日常業務中產出數據的員工，都能意識到以「AI容易理解的形式（AI可讀）」進行輸出，藉此提升整個組織的AI活用水準。

為了解決企業的這些課題，我們開始提供本研修服務。

## 「生成式AI時代的知識管理研修」的特色
本研修最大的特色在於，它兼顧了對RAG運作機制「原理原則」的理解，以及與實際業務直接相關的「AI可讀」數據整備技術。

### 1. 從本質上理解RAG的機制與「數據的重要性」
不只是學習數據加工手法，而是學習「為什麼AI無法讀取該數據」的RAG內部機制。透過理解原理，學員將能夠自行定義「理想的數據狀態」，從而導出高準確度的回答，而不依賴於工具或模型。

### 2. 邁向「AI可讀」的數據整備流程
基於「RAG的準確度由數據狀態決定」的原則，學員將掌握將非結構化數據修正為AI能準確提取與理解格式的具體技術。這是在AI優先（AI-first）時代不可或缺的技能：將過去以人類易讀性為優先的文件，重新建構為與AI高度相容的格式。

### 3. 直接連結各部門運作的6種實踐演練
除了「改寫為AI可讀文件的演練」之外...