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公開：2024-10-04

FIXERが大阪市のRAG環境サービス案件を受注、GaiXerで行政DXを推進し業務効率化に貢献

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）

記事の要約

• FIXERが大阪市のRAG環境サービス案件を受注
• GaiXerプラットフォームで行政業務の効率化を支援
• 大阪市のDX戦略「Re-Designおおさか」実現に貢献

FIXERが大阪市のRAG環境サービス案件を受注、行政DXを推進

株式会社FIXERは、大阪市が公募した「令和６年度生成AI（RAG）環境サービス利用」案件を受注し、2024年9月19日に契約を締結した。本案件は、大阪市の行政事務業務における専門知識を必要とする業務の効率化および業務品質の向上を目的としている。FIXERは自社のエンタープライズ向け生成AIプラットフォーム「GaiXer（ガイザー）」を提供し、大阪市の各種文書をAIが理解しやすい形式に変換して学習させる。^[1]

GaiXerは、大阪市の条例、規則、業務マニュアルや質疑応答集などの文書をAIが参照しやすい形式へ変更し学習させることで、職員の質問に対してより精度の高い回答を提供する。この取り組みにより、行政サービスの効率化と品質向上が期待される。FIXERは、大阪市の要件に沿った安全かつ高品質な生成AI（RAG）環境を提供することで、大阪市のDX戦略「Re-Designおおさか」で掲げられている「3つのDX」の実現に貢献することを目指している。

GaiXerは、ChatGPT等の生成AI技術を活用した行政・企業向けサービスであり、日々進化する大規模言語モデル(LLM)から最適なモデルを選択できる特徴を持つ。Azure OpenAI Serviceを軸に開発されており、データ保護機能やアクセス制御機能を備えたセキュアな環境を提供する。業種別のテンプレートを活用したプロンプト作成支援や、ファイル、Webサイト、社内マニュアルの学習に基づく高品質な回答生成が可能となっている。

FIXERの大阪市RAG環境サービス案件の概要

RAGについて

RAGとは、「Retrieval-Augmented Generation」の略称で、大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させるための手法の一つである。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 既存の知識ベースから関連情報を取得し、LLMの出力を補強
• 最新の情報や特定のドメイン知識を効率的に活用可能
• LLMの幻覚（誤った情報の生成）を軽減し、精度を向上

本案件におけるRAGは、ユーザーが入力したプロンプト（質問）に対して、大阪市の各種ドキュメントを検索した結果を踏まえて生成AIが回答を生成することを指す。この手法により、大阪市の行政業務に特化した正確な情報提供が可能となり、職員の業務効率向上や市民サービスの質的向上につながることが期待される。

FIXERの大阪市RAG環境サービス案件に関する考察

FIXERによる大阪市へのRAG環境サービス提供は、行政のデジタル化を推進する上で重要な一歩となる。GaiXerの導入により、大阪市職員の業務効率が向上し、市民サービスの質が改善される可能性が高い。特に、大量の条例や規則、マニュアルを効率的に参照できるようになることで、行政サービスの一貫性と正確性が向上すると考えられる。

一方で、AIの導入に伴うセキュリティリスクや個人情報保護の問題が懸念される。大阪市の重要な行政文書をAIに学習させる過程で、機密情報の漏洩や不適切なデータ処理が生じる可能性がある。これらのリスクに対しては、厳格なデータ管理体制の構築やAIの出力内容の人間によるチェック体制の確立が必要不可欠だろう。

今後、GaiXerの機能拡張として、市民向けの問い合わせ対応や多言語対応など、より幅広い行政サービスへの適用が期待される。また、他の自治体との連携や知識共有の仕組みを構築することで、行政のDXをより広範囲に推進できる可能性がある。FIXERには、継続的な技術革新と自治体のニーズに応じたカスタマイズ能力が求められるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「GaiXer、大阪市の「令和６年度生成 AI（RAG）環境サービス利用」案件で採用 | 株式会社FIXERのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000098.000009536.html, (参照 24-10-04).

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