カディンチェがAIアバターとRAGシステムを開発、医療・法律・政治分野への適用可能性を検討

text: XEXEQ編集部

PR TIMES より

記事の要約

カディンチェがAIアバターとRAGシステムを開発
利用規約に抵触しない独自アプローチを採用
医療・法律・政治分野への適用可能性を検討

カディンチェのAIアバターとRAGシステム開発

カディンチェ株式会社は、顧客のニーズに応じた表情や音声を生成するAIアバターと、RAG技術を用いたリアルタイムの自然言語対話AIの開発を開始した。一般的なAI開発で使用されるChatGPTやClaudeなどのLLMやアバター生成AIツールは、特定の業務領域で利用規約に抵触する可能性があるため、独自のアプローチを採用している。^[1]

このシステムは、利用規約に違反しないLLMやAIツールを慎重に選定して構築されており、幅広い業務領域での適用が期待できる。顧客との綿密な実務検証を通じて、回答精度や処理速度などの面で本システムの有用性が確認されており、現場からのフィードバックを積極的に取り入れながら、システムの改善が継続されている。

カディンチェは、本システムの適用範囲の拡大を検討しており、特に医療系、法律系、政治系などの業務領域に注目している。これらの分野では情報の正確性と機密性が極めて重要であり、当社のシステムはこれらの要求に応えつつ、AIの利点を最大限に活かすことが可能だ。将来的には、AIとXR技術の融合を推進し、より没入感のある対話体験や複雑な情報の視覚的な表現の実現を目指している。

	AIアバター	RAGシステム	適用領域
特徴	顧客ニーズに応じた表情・音声生成	リアルタイム自然言語対話	医療・法律・政治分野
技術的アプローチ	独自開発	RAG技術活用	規約遵守型AI活用
期待される効果	カスタマイズされたインタラクション	高精度な情報提供	機密性の高い分野でのAI活用
開発状況	開発開始段階	実務検証中	適用範囲拡大検討中

RAGについて

RAGとは、検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation）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。

大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させる手法
外部データベースから関連情報を検索し回答生成に活用
最新情報や専門知識を含む正確な回答が可能

RAGは、LLMが回答を生成する前に関連する情報を外部のデータベースから検索し、その情報を元に回答を生成する技術だ。これにより、最新の情報や専門的な知識を含む、より正確で文脈に即した回答が可能になる。RAGは特に、常に更新される情報や特定のドメインに特化した知識が必要な場面で有効性を発揮する。

カディンチェのAI開発に関する考察

カディンチェのAIアバターとRAGシステムの開発は、AI技術の適用範囲を拡大する上で重要な一歩だ。しかし、今後はデータの偏りや誤った情報の混入といった問題が起こる可能性がある。特に医療や法律、政治などの重要分野では、情報の正確性が生命や権利に直結するため、AIの判断基準や情報源の透明性確保が課題となるだろう。

今後追加してほしい機能としては、AIの判断プロセスの可視化や、人間の専門家によるAIの出力のダブルチェック機能が挙げられる。これらの機能により、AIの判断の根拠が明確になり、重要な決定における信頼性が向上するはずだ。また、ユーザーが必要に応じてAIの回答を修正できる機能も、システムの柔軟性と正確性を高める上で有効だろう。

カディンチェのAI開発には、技術革新だけでなく、倫理的・法的な観点からの検討も期待したい。AIの判断が人間の意思決定にどの程度影響を与えるべきか、個人情報保護をどのように担保するかなど、社会的な議論を踏まえたシステム設計が求められる。同時に、AIとXR技術の融合による新たなユーザーエクスペリエンスの創出や、AIの判断を補完する人間の専門家の役割の再定義など、技術と人間の協調による新たな価値創造にも期待が高まる。