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「RAG不要論」は本当か？社内ナレッジAIの判断軸6つ

ロングコンテキストLLMの登場で「RAGはいらない」と言われる時代。本当に不要なケースと、依然としてRAGが必要なケースを6つの判断軸で整理し、社内ナレッジAI選びの実務指針を解説します。

RAGはなぜ「嘘の回答（ハルシネーション）」を起こすのか。複数文書の比較・大量ドキュメント・該当なし質問でつまずくRAGの構造的な限界と、ものしりAIがskillモード（Corpus2Skill）でどう解決したかを、人事規程の実例とともに解説します。

RAG（検索拡張生成）の仕組みを非エンジニア向けに解説。従来の社内文書検索の限界と、RAGがもたらす変化、企業導入時の注意点までをまとめて紹介します。

1Mトークン対応の長文コンテキストで「RAG不要論」が浮上。コスト・権限・精度など5つの観点から、企業ナレッジベースにおける現時点の最適解を解説します。

ナレッジベースAIを導入した後の30日間で、確実に社内定着させるための5つのアクションプランを解説。「導入したけど使われない」を防ぎ、育てるナレッジベースを実現する具体的なステップを紹介します。

ナレッジベース比較で失敗しないための7つの選定ポイントを解説。社内FAQシステム選び方から料金体系・セキュリティ・連携機能まで、稟議書作成にも役立つ実践ガイドです。

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