本セミナーはWebセミナーです

Youtubeで配信いたします。参加方法（URL）は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 お申込みをいただくことで、追いかけ再生や一時停止、アーカイブ視聴が可能です。 「networld.co.jp」「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認ください。

　

概要

主要ベンダーがガチ討論するネットワールド大人気企画「ガチンコセミナー」。 待望の「ストレージ」テーマで4年半ぶりに開催決定！

現在のストレージ業界は、昔に比べ各社の製品開発方針・提供方法・買い方など多様化しておりどのストレージ製品が最適なのか判断が難しくなっています。

注目ストレージベンダー5社が、「セキュリティ対策」「クラウド対応」「AI対応・AI連携」「サステナビリティ」の4つのテーマで「他社に負けないポイント」を徹底討論！忖度なしでストレージ5社の差別化ポイントを炙り出す！

これからストレージを学ぶ新人さん・ベテラン営業&プリセールスさんも必見！ 超有料級の内容が聴けるのはガチンコセミナーだけ！ 事前登録いただければ、配信時間に間に合わなくても後日いつでもアーカイブ視聴可能です。今すぐご登録ください！

対象

・パートナー企業様 ・サービスプロバイダー様 ・ユーザー企業様 ※競合企業様におかれましては、お申し込みをお断りする場合がございます。

　

プログラム

◆ネットワールドが見た！ストレージ業界の市況と各社基本機能

株式会社ネットワールド セールスコンサルティング部 成清 真素夫

◆開発方針・方向性が異なるストレージ各社の違いをガチンコ討論！

1.セキュリティ対策

認証機能やイミュータブル、検知/隔離…ランサムウェア対策としても有効な各社機能を○×比較表にデータを守るためのストレージとは？

2.クラウド対応

AWS,Azure,Google Cloudなどで提供されるストレージ各社のXaaSとは？ ハイブリッドクラウド環境に適したストレージとは？

3.AI対応・AI連携

AI基盤に最適なストレージとは？ AIを活用した各社ストレージの運用・保守効率化機能とは？

4.サステナビリティ

ライフサイクル・節電・長期保守・ＨＷ交換…安心して長く使えるストレージとは？

デル・テクノロジーズ株式会社 日本アイ・ビー・エム株式会社 ネットアップ合同会社 ピュア・ストレージ・ジャパン株式会社 VAST Data, Inc.

株式会社ネットワールド セールスコンサルティング部 成清 真素夫

　

※より良い内容にするため、セッション内容は変更する場合がございます。 予めご了承ください。

　

　

主催

株式会社ネットワールド（プライバシーポリシー）

協賛

デル・テクノロジーズ株式会社（プライバシーポリシー） 日本アイ・ビー・エム株式会社（プライバシーポリシー） ネットアップ合同会社（プライバシーポリシー） ピュア・ストレージ・ジャパン株式会社（プライバシーポリシー） VAST Data, Inc.（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー） マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

　

本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認ください。

本セミナーは2025年3月14日(金)開催のセミナーの再放送です。

LLMでのRAG活用のデータ連携のタイムラグ影響

生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の活用において、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の利用が増加しています。しかし、RAGを活用する際にデータのタイムラグがもたらす影響は大きな問題となります。たとえば、ニュース記事を元に生成するコンテンツが数時間前に発表された情報を基にしている場合、最新の状況が反映されていない可能性があります。これらの鮮度が低いデータを利用することでの障壁は生成AIを活用する上で様々な業界、業種で発生します。これを防ぐためには、リアルタイムで更新されるデータソースとの継続的な連携が必要です。

リアルタイムデータを活用してアウトプット生成することでのハルシネーション

ハルシネーションは、生成AIが誤った情報を作り出す現象であり、特に過去のデータに依存した場合や、リアルタイム情報の更新ができていない、間に合わなかった場合に発生しやすくなります。リアルタイムデータをAIに適切に連携させることで、こうしたハルシネーションを防ぎ、信頼性の高いアウトプットを得ることが可能となります。

RAG活用に求められるリアルタイムデータ連携について解説

本セミナーでは、RAGを活用するために必要なリアルタイムデータの連携方法について解説します。具体的には、最新データをリアルタイムで取得し、生成AIにどのように反映させるか、またその際に避けるべき落とし穴や課題について解説します。データフローの設計や、データ更新のタイムラグを最小化するための技術的アプローチを取り上げ、実際のユースケースや最適なアーキテクチャをConfluentの活用事例を含めて紹介します。

プログラム

11:45～12:00　受付

12:00～12:05　オープニング（マジセミ）

12:05～12:45　生成AIにおいて最新ではないデータを利用することで生じるハルシーネーションをどう防ぐか 〜RAG活用におけるリアルタイムデータ連携をアーキテクチャ、ユースケース含めて解説〜

12:45～13:00　質疑応答

主催

Confluent Japan合同会社（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認ください。

LLMでのRAG活用のデータ連携のタイムラグ影響

生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の活用において、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の利用が増加しています。しかし、RAGを活用する際にデータのタイムラグがもたらす影響は大きな問題となります。たとえば、ニュース記事を元に生成するコンテンツが数時間前に発表された情報を基にしている場合、最新の状況が反映されていない可能性があります。これらの鮮度が低いデータを利用することでの障壁は生成AIを活用する上で様々な業界、業種で発生します。これを防ぐためには、リアルタイムで更新されるデータソースとの継続的な連携が必要です。

リアルタイムデータを活用してアウトプット生成することでのハルシネーション

ハルシネーションは、生成AIが誤った情報を作り出す現象であり、特に過去のデータに依存した場合や、リアルタイム情報の更新ができていない、間に合わなかった場合に発生しやすくなります。リアルタイムデータをAIに適切に連携させることで、こうしたハルシネーションを防ぎ、信頼性の高いアウトプットを得ることが可能となります。

RAG活用に求められるリアルタイムデータ連携について解説

本セミナーでは、RAGを活用するために必要なリアルタイムデータの連携方法について解説します。具体的には、最新データをリアルタイムで取得し、生成AIにどのように反映させるか、またその際に避けるべき落とし穴や課題について解説します。データフローの設計や、データ更新のタイムラグを最小化するための技術的アプローチを取り上げ、実際のユースケースや最適なアーキテクチャをConfluentの活用事例を含めて紹介します。

プログラム

11:45～12:00　受付

12:00～12:05　オープニング（マジセミ）

12:05～12:45　生成AIにおいて最新ではないデータを利用することで生じるハルシーネーションをどう防ぐか 〜RAG活用におけるリアルタイムデータ連携をアーキテクチャ、ユースケース含めて解説〜

12:45～13:00　質疑応答

主催

Confluent Japan合同会社（プライバシーポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）

マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）

※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。