AI

エーアイ

公開：2024-08-02

ARIがRAG型AIマルチエンジンLOOGUEを提供開始、社内ドキュメント学習による高精度な質問応答を実現

text: XEXEQ編集部

記事の要約

• ARIがRAG型AIマルチエンジンLOOGUEを提供開始
• 社内ドキュメントを学習し生成AIが会話型で解決
• 回答精度向上とドキュメント検索機能を統合

ARIのRAG型AIマルチエンジンLOOGUEの特徴と機能

ARIは2024年8月1日、RAG技術を活用した新サービス「RAG型AIマルチエンジンLOOGUE」の提供を開始した。このサービスは、ユーザーの質問に対して社内規定や製品マニュアルなどのドキュメントを情報源として検索し、生成AIが適切な回答を生成するものだ。従来のAIチャットボットと比較して回答精度が向上しており、ドキュメント検索システムの要素も備えている。^[1]

LOOGUEの特徴として、ドキュメントをそのままアップロードして利用可能な点が挙げられる。新たにドキュメントを作り直す必要がなく、PDF、Word、PowerPoint、Excel、txt、csvなど様々なファイル形式に対応している。また、生成された回答文だけでなく、情報源のドキュメントのサムネイルも表示されるため、イラストや表を同時に確認できる。

価格プランは、アップロードするドキュメントのデータ容量による月額定額制を採用している。ユーザー数の制限や問い合わせ件数の上限は設けられておらず、柔軟な利用が可能だ。ARIは今後もLOOGUEを皮切りに、最新のAI技術を活用したサービスの展開を続け、組織の業務自律化・省人化における課題解決を促進していく方針を示している。

RAG（Retrieval Augmented Generation）について

RAGとは、Retrieval Augmented Generationの略称で、大規模言語モデル（LLM）によるテキスト生成に外部情報の検索を組み合わせることで、回答精度を向上させ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。

• 外部情報源を活用した高精度な回答生成
• 最新の情報を反映した回答が可能
• ドメイン特化型の質問応答システムの構築に適している

RAGは従来の生成AIモデルの課題であった、学習データの制限や最新情報の反映が難しいという点を克服する技術だ。外部のデータベースやドキュメントから関連情報を検索し、その情報を基に回答を生成することで、より正確で最新の情報を含んだ応答が可能になる。企業の内部文書や専門分野の知識ベースと組み合わせることで、特定ドメインに特化した高度な質問応答システムを構築できるのが大きな利点である。

RAG型AIマルチエンジンLOOGUEに関する考察

RAG型AIマルチエンジンLOOGUEの導入により、企業内の情報共有や知識管理の効率が大幅に向上する可能性がある。しかし、セキュリティの観点から、機密情報の取り扱いには十分な注意が必要だ。特に、外部のAIモデルを利用する場合、データの漏洩リスクや、AIモデルへの不適切な学習を防ぐための対策が重要になるだろう。

今後、LOOGUEに期待される新機能としては、多言語対応や音声インターフェースの追加が挙げられる。グローバル企業での利用を考えると、複数言語での質問応答や、ドキュメントの自動翻訳機能は非常に有用だ。また、音声認識と音声合成を組み合わせることで、ハンズフリーでの操作が可能になり、より幅広い場面での活用が期待できる。

RAG技術の発展に伴い、LOOGUEのような社内知識ベースと連携したAIアシスタントは、企業のナレッジマネジメントの中核を担う存在になると予想される。従業員の業務効率向上だけでなく、新人教育や技術伝承の面でも大きな役割を果たす可能性がある。ARIには、こうした将来的なニーズを見据えた継続的な機能拡張と、ユーザーフィードバックを活かした改善を期待したい。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「ARI、新サービス「RAG型AIマルチエンジンLOOGUE」の提供開始 | ＡＲアドバンストテクノロジ株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000063.000066765.html, (参照 24-08-02).

※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。

「AI」に関するコラム一覧「AI」に関するニュース一覧