Polaris.AIがRAGコンサルティングサービスを開始、生成AIと社内データの活用支援で企業のDX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）

PR TIMES より

記事の要約

Polaris.AIがRAGコンサルティングサービスを開始
社内データを活用した生成AIの導入を支援
RAGの精度向上と課題解決を目指す

Polaris.AIのRAGコンサルティングサービス開始で生成AI活用を促進

東大松尾研発スタートアップのPolaris.AI株式会社は、2024年9月26日に生成AIによる社内データの活用支援「RAGコンサルティング」をリリースした。このサービスは、RAGの導入から運用における全プロセスのコンサルティング支援が可能であり、RAGにおける「回答精度の低さ」などの課題解決を目指している。^[1]

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、社内データを活用した生成AIの導入として非常に注目を集めており、多くの企業で取り組まれている。しかし、導入や開発過程で様々な課題に直面することが多く、特にハルシネーション（AIが誤った情報を生成する現象）による回答精度の低下が問題となっている。

Polaris.AIの提供するRAGコンサルティングサービスでは、生成AIプロジェクトのコンサルタントやAIエンジニアが、RAGの活用や開発を支援する。大手企業を中心に多数のRAGコンサルティングや開発支援を行ってきた知見を活かし、期待通りの精度が出なかった場合の原因特定や解決策の提案を行っている。

RAGコンサルティングサービスの特徴まとめ

	サービス内容	対象	主な特徴
RAGの活用方法相談	活用方法の提案	全企業	社内業務やサービスに合わせた提案
要件定義支援	システム構築の設計	RAG導入企業	データ前処理を含めた最適な設計
精度向上支援	課題特定と改修案策定	RAG運用企業	具体的な精度向上施策の提案
実装サポート	エンジニアによる実装支援	全企業	技術的な実装のサポート

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RAGについて

RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略称で、検索技術と生成AIの技術を組み合わせたものを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

社内データを効率的に検索・活用できる
生成AIの回答精度を向上させる
企業固有の情報を生成AIに反映できる

RAGは社内の情報を効率よく探したいという需要のもと、多くの企業で取り組まれている技術だ。しかし、ハルシネーションなどの課題も存在するため、Polaris.AIのようなコンサルティングサービスを活用することで、より効果的なRAGの導入と運用が可能になる。

Polaris.AIのRAGコンサルティングサービスに関する考察

Polaris.AIのRAGコンサルティングサービスは、生成AIと社内データの活用という現代の企業ニーズに合致している点が評価できる。特に、大手企業での実績や技術力の高いエンジニアの存在は、サービスの信頼性を高める要素となっているだろう。一方で、RAGの導入には企業の機密情報の取り扱いという課題が付きまとう。

今後起こり得る問題として、RAGの精度向上に伴う過度な依存や、AIによる判断の責任所在の不明確化が挙げられる。これらの課題に対しては、人間による監視体制の強化や、AIの判断プロセスの可視化技術の開発が解決策として考えられる。また、業界ごとに特化したRAGモデルの開発や、リアルタイムデータ更新機能の追加など、より高度な機能の実装が期待される。

Polaris.AIには、単なる技術導入支援にとどまらず、企業のAI倫理ポリシー策定支援やAIリテラシー教育など、総合的なAI活用コンサルティングへの展開を期待したい。さらに、RAGの活用事例や成功例の公開を通じて、日本企業全体のAI活用レベルの底上げにも貢献できるだろう。今後のRAG技術の進化と、Polaris.AIのサービス拡充に注目が集まる。

参考サイト

^ PR TIMES. 「RAGの精度向上コンサルティングサービスの提供開始｜Polaris.AI | Polaris.AI株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000009.000125583.html, (参照 24-09-28).

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