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公開：2024-10-08

ヴィセントが社内AIアシスタントソリューションを出展、MattermostとRAGフレームワークの連携で業務効率化を実現

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

• ヴィセントが社内AIアシスタントソリューションを出展
• MattermostとRAGフレームワークを連携した独自システム
• 情シス業務効率化と企業独自AIの育成が可能に

ヴィセントの社内AIアシスタントソリューション出展

株式会社ヴィセントは、「日経クロステックNEXT 東京2024」および「メッセナゴヤ 2024」において、ビジネスチャットのMattermostと連携した独自のRAGフレームワークを用いた社内AIアシスタントソリューションを出展すると発表した。このソリューションは、企業独自のAIを育成し、業務効率化を実現することを目的としている。^[1]

ヴィセントの開発したRAGフレームワークは、従来のRAGシステムの長所を活かしつつ、回答精度を調整できる機能を追加している。この独自フレームワークにより、企業固有の情報と最新のオープンデータを組み合わせた際の知識ベース検索精度を制御し、より適切な回答を得ることが可能となった。

さらに、オンプレミス環境にも対応可能なビジネスチャットMattermostをインターフェースとして採用することで、セキュアな環境での社内AIアシスタントの利用と育成を実現している。この統合されたソリューションは、情報システム部門の業務効率化やヘルプデスク業務の代替、セキュリティ対策支援など、幅広い用途での活用が期待されている。

社内AIアシスタントソリューションの特徴

RAG（Retrieval-Augmented Generation）について

RAGとは、Retrieval-Augmented Generationの略称で、生成AIモデルと情報検索システムを組み合わせた手法のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 外部知識ベースからの情報検索と生成AIの組み合わせ
• 最新情報や専門知識を含む回答の生成が可能
• 従来の生成AIよりも正確で具体的な情報提供が可能

ヴィセントの社内AIアシスタントソリューションでは、このRAG手法を基盤としつつ、独自のフレームワークを開発することで回答精度の向上を図っている。企業固有の情報と最新のオープンデータを組み合わせた知識ベースを活用し、より適切な回答を生成することが可能となっている。これにより、情報システム部門の業務効率化やセキュリティ対策支援など、幅広い用途での活用が期待されている。

社内AIアシスタントソリューションに関する考察

ヴィセントの社内AIアシスタントソリューションは、RAGの利点を活かしつつ、企業独自の情報を安全に活用できる点が大きな強みとなっている。特に、Mattermostとの連携によるセキュアな環境での運用は、機密情報を扱う企業にとって魅力的な特徴だ。一方で、AIの判断が企業の重要な意思決定に影響を与える可能性があるため、AIの回答の信頼性や精度の継続的な検証が課題となるだろう。

この課題に対する解決策として、AIの回答に対する人間によるチェック体制の構築や、定期的な知識ベースの更新と精度評価のプロセスの確立が考えられる。さらに、AIの判断根拠を明確に示す機能の追加や、ユーザーフィードバックを基にした継続的な改善システムの導入も有効だろう。今後は、自然言語処理技術の進化に伴い、より高度な文脈理解や複雑な質問への対応能力の向上が期待される。

長期的には、この社内AIアシスタントソリューションが単なる情報検索ツールから、企業の知識マネジメントや意思決定支援システムへと進化していく可能性がある。ヴィセントには、技術革新を続けながら、企業の多様なニーズに柔軟に対応できるソリューションの開発を期待したい。同時に、AIの判断に過度に依存しない健全な利用文化の醸成にも貢献することが望まれる。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「「日経クロステックNEXT 東京 2024」「メッセナゴヤ 2024」にビジネスチャットのMattermostとの連携で独自のRAGフレームワークを用いた社内AIアシスタントソリューションを出展！ | 株式会社ヴィセントのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000021.000031886.html, (参照 24-10-08).

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