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公開：2024-08-02

アンビションDXがGemini 1.5活用のRAGソリューションを開発、企業の情報活用効率化へ前進

text: XEXEQ編集部

記事の要約

• アンビションDXがGemini 1.5によるRAGソリューションを開発
• ナレッジデータベースを活用し、企業の独自データを利用可能に
• AIチャットボットで社内規定や業務マニュアルの質問に回答

Gemini 1.5を活用した多用途RAGソリューションの開発と利用開始

株式会社アンビションDXホールディングスは、次世代AIモデル「Gemini 1.5」を活用した多用途RAGソリューションを開発し、2024年7月31日より利用を開始した。このソリューションは、大規模言語モデル（LLM）を介してナレッジデータベースにアクセスし、企業独自のデータを効果的に利活用することを可能にする。Gemini 1.5のマルチモーダル機能により、テキストだけでなく画像や音声、動画などの異種データを同時に処理できる点が特徴だ。^[1]

本ソリューションの開発背景には、日々のオペレーションにおける情報検索・取得の効率化がある。従来、大量のドキュメントやデータから必要な情報を探し出すのに多くの時間を要し、担当者への問い合わせが集中することで業務効率が低下するケースが多発していた。新システムでは、AIチャットボットを通じて社内規定や業務マニュアルに関する質問を行うと、高精度のRAG技術により適切な回答を自動生成する。

ユースケースとしては、新人社員の研修や日々のオペレーションにおける教育、業務の標準化促進が挙げられる。AIチャットボットに知りたい情報を入力するだけで、ナレッジデータベースから最新の情報を即時に取得可能だ。これにより、情報へのアクセシビリティが向上し、業務効率の大幅な改善が期待される。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）について

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、情報検索と生成AIを組み合わせた技術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。

• 大規模言語モデルと外部知識ベースを統合
• 最新かつ正確な情報に基づいた回答生成が可能
• 企業独自の知識を活用したAI応用を実現

RAGは従来の生成AIモデルの限界を克服する手法として注目を集めている。大規模言語モデルの知識は学習時点で固定されるが、RAGを用いることで外部データベースから最新の情報を取得し、それを基に回答を生成できる。これにより、常に最新かつ正確な情報に基づいた応答が可能となり、特に企業特有の専門知識や頻繁に更新される情報を扱う場面で威力を発揮する。

Gemini 1.5を活用したRAGソリューションに関する考察

Gemini 1.5を活用したRAGソリューションの導入により、企業の情報管理や業務効率が飛躍的に向上する可能性がある。一方で、AIが生成する回答の正確性や、機密情報の取り扱いに関するセキュリティ面での懸念も予想される。特に、マルチモーダル機能を活用する際には、画像や音声データに含まれる機密情報の管理をより厳重に行う必要があるだろう。

今後、このソリューションにさらなる機能拡張が期待される。例えば、自然言語による複雑なクエリ処理や、ユーザーの利用履歴に基づくパーソナライズされた情報提供機能などが考えられる。また、他社のシステムやデータベースとの連携機能を強化することで、より幅広い情報ソースからの知識統合が可能になるかもしれない。

アンビションDXホールディングスの取り組みは、不動産業界のDX推進における一つのモデルケースとなる可能性がある。RAGソリューションの活用により、不動産取引や物件管理に関する複雑な情報を効率的に処理し、顧客サービスの質を向上させることが期待される。今後は、このような先進的なAI活用事例が他の業界にも波及し、日本全体のDX推進につながることを期待したい。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「次世代AIモデル「Gemini 1.5」による多用途RAGソリューションを開発、利用開始 | 株式会社アンビション DX ホールディングスのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000132.000007782.html, (参照 24-08-02).

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