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GFLOPSがAskDonaを大幅リニューアル、法人向けChatGPT活用プラットフォームとして機能を拡充し企業のAI導入を促進

text: XEXEQ編集部
(記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります)

GFLOPSがAskDonaを大幅リニューアル、法人向けChatGPT活用プラットフォームとして機能を拡充し企業のAI導入を促進

PR TIMES より


記事の要約

  • GFLOPSがAskDonaを大幅リニューアル
  • 法人向けChatGPT活用プラットフォームに進化
  • 高性能RAGと定額制で企業データを安全に活用

AskDonaの大幅リニューアルで法人向けChatGPT活用が加速

株式会社GFLOPSは、生成AIアシスタント「AskDona」を法人向けChatGPT活用プラットフォームとして大幅にリニューアルしたことを2024年9月25日に発表した。このリニューアルにより、企業データをChatGPT等のモデルに安全に追加学習させるRAG技術を活用し、社内の情報に限定した質の高い回答生成が可能となっている。[1]

新しいAskDonaは、「AskDona GPT」と「AskDona RAG」という2つの主要機能を提供する。AskDona GPTは社員個人単位での利用を想定し、gpt-4oやo1-preview、Claude 3.5 Sonnetなどの最新LLMモデルとの対話を可能にした。一方AskDona RAGは組織単位での利用を想定し、管理者がアップロードした社内資料に対して社員が質問できる機能を実現している。

このリニューアルの背景には、「社内向けChatGPTとして、社員やチーム単位で組織規模で活用したい」というユーザーの声がある。GFLOPSはこれに応え、セキュアな環境での生成AI活用と、ChatGPTの知識を補完する追加学習システムを月額定額制で提供することで、企業のAI活用を促進する狙いがある。

AskDonaの新機能まとめ

AskDona GPT AskDona RAG
主な利点 最新LLMモデルとの対話 社内資料への質問対応
対象ユーザー 社員個人 組織単位
特徴 個人情報アラート機能 大容量ファイル対応
活用シーン 特定ファイルへの質問、要約、翻訳 社内ナレッジベースへの質問
管理機能 社員のチャット履歴管理 組織単位のデータベース管理

RAGについて

RAGとは「Retrieval Augmented Generation」の略称で、既存の知識ベースや文書からの情報検索を組み込んで生成AIの出力を強化する技術のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

  • 既存のデータベースや文書から関連情報を検索し活用
  • 生成AIの出力の正確性と関連性を向上
  • 企業固有の情報や最新データを反映可能

AskDonaのRAGシステムは、数万単位のファイルをChatGPT等に追加学習させることが可能で、社内の情報に限定した質の高い回答生成を実現している。これにより、企業は自社のデータを生成AIの学習に使われる心配なく活用でき、セキュアな環境で業務効率を向上させることができる。

AskDonaのリニューアルに関する考察

AskDonaの大幅リニューアルは、企業における生成AI活用の新たな可能性を示唆している。特に、セキュリティ面での懸念を払拭し、企業固有のデータを活用できる点は高く評価できるだろう。一方で、今後は導入企業における具体的な活用事例や効果測定が重要になってくるはずだ。

課題として、組織全体でのAI活用リテラシーの向上や、AIが生成した情報の検証プロセスの確立が挙げられる。これらに対しては、GFLOPSがユーザー企業向けのトレーニングプログラムを提供したり、AIの回答に対する人間のレビュー機能を追加したりすることで対応できるかもしれない。将来的には、業界特化型のRAGモデルの開発や、他社のAIツールとの連携機能の追加も期待したい。

AskDonaの進化は、企業におけるAI活用の本格化を示す重要な一歩だ。今後、この動きが他のAI開発企業にも波及し、企業向けAIソリューション市場全体の成長を加速させる可能性がある。GFLOPSには、先駆者としてユーザーのフィードバックを積極的に取り入れ、継続的な機能改善と新機能の開発を期待したい。

参考サイト

  1. ^ PR TIMES. 「AskDona、法人向けChatGPT等活用プラットフォームへ大幅リニューアル!OpenAI社の最新モデル o1-previewにも対応 | 株式会社GFLOPSのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000016.000132991.html, (参照 24-09-26).

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