エクサウィザーズのexaBase 生成AIがClaude日本リージョン対応を完了、生成AIの国内データ処理が実現へ

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

exaBase 生成AIがClaude日本リージョン対応を完了
GPT、Gemini、Claudeのデータ処理が国内で完結
約550社、5万以上のユーザーが利用するサービス

exaBase 生成AIの日本リージョン対応完了とサービス強化

株式会社Exa Enterprise AIは、法人向けChatGPTサービスexaBase 生成AIのClaude日本リージョン対応を2024年10月22日に完了した。この対応によってGPT、Gemini、Claudeの最新モデルのデータ処理が国内で完結し、セキュリティ面での安全性が大幅に向上している。^[1]

exaBase 生成AIは2023年6月のサービス開始以降、約550社と5万人を超えるユーザーに利用されており、法人向け生成AI導入ソリューションサービス市場で国内シェア1位を獲得している。セキュリティやコンプライアンスに配慮した機能を実装し、管理者による利用状況把握や禁止ワード登録にも対応するだろう。

生成AIの活用範囲は自社独自のデータにまで拡大しており、ユーザーや管理者が独自のファイルをアップロードして対話・生成に活用できる機能も提供している。生産性向上の効果は画面上でグラフ形式により可視化され、効果測定が容易になった。

exaBase 生成AIの機能まとめ

項目	詳細
対応モデル	GPT、Gemini、Claude（日本リージョン）
利用実績	約550社、5万以上のユーザー
主な機能	管理者による利用状況把握、禁止ワード登録、生産性向上の可視化
独自データ活用	独自ファイルのアップロードによる対話・生成機能
セキュリティ対応	国内でのデータ処理完結、コンプライアンス対応

exaBase 生成AIの詳細はこちら

RAGについて

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、生成AIの応答精度を向上させるための技術で、外部データベースから関連情報を検索・取得して生成プロセスに組み込む手法のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

独自データを活用した高精度な応答生成が可能
最新情報や専門知識の補完による回答の質向上
hallucination（誤った情報の生成）のリスク軽減

exaBase 生成AIではRAGを活用することで、企業独自のデータを基にした対話・生成が可能になっている。ユーザーや管理者がアップロードした独自ファイルの内容を参照することで、業務特化型の精度の高い回答を実現することができるだろう。

exaBase 生成AIの日本リージョン対応に関する考察

日本リージョンでのデータ処理完結は、データセキュリティやコンプライアンスの観点から非常に重要な進展である。特に金融機関や医療機関など、厳格な情報管理が求められる業界においても、生成AIの活用がより現実的なものになっていくはずだ。

一方で、生成AIの普及に伴い、企業独自のノウハウや機密情報の適切な管理がより重要になってくるだろう。RAGの活用によって独自データの活用が容易になる反面、そのデータの取り扱いには十分な注意が必要になってくるはずだ。

今後はさらなる機能拡張として、独自データの分析機能の強化や、業界特化型のテンプレート提供が期待される。また、生成AI活用による具体的な効果測定の手法や、セキュリティ監査への対応など、企業での本格導入に向けた支援体制の充実も重要になってくるだろう。

参考サイト

^ PR TIMES. 「国内市場シェア1位のexaBase 生成AIがGPT、Gemini、Claudeの日本リージョン対応を完了 | 株式会社エクサウィザーズのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000293.000030192.html, (参照 24-10-23).

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。