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公開：2024-06-29

HelpfeelがAI検索アルゴリズム「意図予測検索2」を発表、ハルシネーション防止と高精度検索を実現

text: XEXEQ編集部

Helpfeelの新AI検索アルゴリズムに関する記事の要約

• Helpfeelが新AI検索アルゴリズムを発表
• 文章の意味に基づいたFAQ検索を実現
• 実証実験で約5割の問い合わせ削減効果
• 契約企業向けに提供開始

新AI検索アルゴリズムの特徴と導入効果

Helpfeelが開発した新AI検索アルゴリズム「意図予測検索2」は、従来のキーワード検索に加えて文章の意味に基づいたベクトル検索に対応している。この技術革新により、ユーザーは自然な文章や音声での検索が可能となり、より直感的かつ効率的な情報検索が実現した。これにより、企業のカスタマーサポート業務の効率化や顧客満足度の向上が期待できる。^[1]

実証実験の結果は、この新アルゴリズムの有効性を明確に示している。Helpfeel導入前と比較して約5割の問い合わせ削減効果が確認されたことは、企業にとって大きなコスト削減と業務効率化につながる可能性がある。この成果は、AIの適切な活用が顧客サポートの質を落とすことなく、むしろ向上させることができることを証明している。

新アルゴリズムの重要な特徴の一つは、AIによる誤った情報生成（ハルシネーション）を防ぐ仕組みである。これは、金融や医療、行政などの正確性が求められる分野でも安心して利用できる点で非常に価値がある。FAQの回答記事や意図表現は人間が事前に確認可能であるため、常に正確な情報提供が保証されている。

制御可能なAIの実現と今後の展望

Helpfeelの新アルゴリズムは、「説明可能なAI」から進化した「制御可能なAI」を実現している。これは、AIシステムのブラックボックス問題に対する解決策として注目に値する。人間が管理・監督できる仕組みを新たに開発したことで、AIの動作や判断プロセスの透明性が確保され、ユーザーの信頼性向上につながる。

今後の展望として、Helpfeelは「Helpfeel AI」と呼ばれるAI機能群の開発を進めている。今回の「意図予測検索2」を含め、今後1年間で新たなAI機能やサービスを3つリリースする予定だという。これは、FAQシステムにおけるAI活用の更なる進化を示唆しており、企業のカスタマーサポート領域に大きな変革をもたらす可能性がある。

Helpfeelの取り組みは、AIの適切な活用方法を示す好例となっている。単にAIを導入するだけでなく、人間の管理下で制御可能なAIを実現することで、技術の恩恵を最大限に引き出しつつ、潜在的なリスクを最小限に抑えている。これは、今後のAI技術の社会実装において重要な指針となるだろう。

ベクトル検索とは

ベクトル検索は、従来のキーワードマッチングとは異なり、文章や単語の意味を数値化したベクトルを用いて類似性を判断する検索手法である。この技術では、単語や文章をコンピューターが理解しやすい高次元の数値ベクトルに変換し、それらのベクトル間の距離や角度を計算することで類似度を判定する。これにより、表面的な単語の一致だけでなく、文脈や意味の類似性を考慮した検索が可能となる。

ベクトル検索の利点は、ユーザーの検索意図をより正確に理解し、関連性の高い結果を提供できることにある。例えば、「車の修理方法」と「自動車のメンテナンス手順」という二つの文章は、キーワードは異なるものの意味的には類似している。ベクトル検索では、これらの文章の意味的な類似性を認識し、適切な検索結果を返すことができる。

Helpfeelの新AI検索アルゴリズム「意図予測検索2」にベクトル検索が採用されたことで、ユーザーの自然な問い合わせに対してより適切な回答を提供できるようになった。これは、FAQシステムの性能向上だけでなく、ユーザー体験の大幅な改善にもつながる重要な技術革新である。今後、この技術がさらに進化することで、より高度で効率的な情報検索システムの実現が期待される。

Helpfeelの新AI検索アルゴリズムに関する考察

Helpfeelの新AI検索アルゴリズム「意図予測検索2」は、企業のカスタマーサポート業務に革新をもたらす可能性を秘めている。問い合わせの約5割削減という実証実験の結果は、企業のコスト削減と業務効率化に直結する。しかし、この技術の普及に伴い、カスタマーサポート部門の人員削減や業務内容の変化が起こる可能性があり、雇用面での課題が浮上する可能性がある。

今後、この技術にさらなる改良が加えられることで、より複雑な問い合わせにも対応できるAIの開発が期待される。例えば、過去の問い合わせ履歴や顧客情報を組み合わせた、よりパーソナライズされた回答の生成や、リアルタイムでの回答内容の更新機能などが考えられる。また、多言語対応や音声認識技術との統合により、グローバルな顧客サポートの強化にも貢献できるだろう。

エンジニアの視点から見ると、このような高度なAI技術の導入は、システム全体のアーキテクチャに大きな影響を与える。バックエンドでのAI処理の最適化、フロントエンドでのユーザーインターフェースの改善、そしてデータベース設計の見直しなど、多岐にわたる技術的課題に取り組む必要がある。また、AIの判断プロセスを可視化し、人間が管理・監督できる仕組みの実装も重要な課題となるだろう。

参考サイト

1. ^ Helpful. 「Helpfeelが生成AI技術を活用し自然文検索を強化、誤った情報を出さないFAQ検索を実現した新時代のAI検索アルゴリズム「意図予測検索2」を提供開始 | 株式会社Helpfeel」. https://corp.helpfeel.com/news/pressrelease-20240624, (参照 24-06-29).

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