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公開：2025-01-10

MILIZEがLLMアプリ開発プラットフォームmilize Agentを公開、ノーコード開発とRAG構築で業務効率化を実現

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）

記事の要約

• MILIZEがLLMアプリ開発プラットフォーム「milize Agent」をリリース
• ノーコードでLLMアプリ開発が可能に
• RAG構築や20種類以上のLLMモデル比較に対応

MILIZEのLLMアプリ開発プラットフォーム「milize Agent」の特徴

株式会社MILIZEは企業の生産性向上と業務効率化を支援する新プラットフォーム「milize Agent」を2025年1月9日にリリースした。このプラットフォームはノーコードでLLMアプリ開発を可能にし、RAG構築や20種類以上の最新LLMモデルの比較・検証機能を実装することで、あらゆる業種・業界のビジネスプロセス変革を目指している。^[1]

LangGenius社が提供する生成AIアプリ開発プラットフォーム「Dify」のオープンソース版をベースに開発されたmilize Agentは、各企業のプライベートクラウド環境で構築することができる。セキュリティ設定やモデル精度評価指標の確認機能の追加など、柔軟なカスタマイズにも対応しているのだ。

企業内のナレッジベースとLLMを組み合わせるRAG構築サービスや、複雑な業務プロセスを自動化するワークフロー構築サービスなど、包括的な導入支援も提供している。今後は金融機関を中心とした国内企業向けに、より多様なAPIの接続サポートや、各業界に特化したLLMテンプレートの提供を予定しているだろう。

milize Agentの機能まとめ

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RAGについて

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、企業内のナレッジベースと大規模言語モデルを組み合わ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。

• 既存の企業内文書を活用した回答生成が可能
• 大規模言語モデルの精度向上に貢献
• 企業固有の知識を活用した正確な情報提供を実現

milize Agentでは、RAGを活用することで企業内のドキュメントと大規模言語モデルを効果的に組み合わせることが可能となっている。RAGの導入により、生成AIの作成する文面や回答の精度が向上し、より実用的なAIアプリケーションの開発を実現することができるのだ。

milize Agentに関する考察

milize Agentの特筆すべき点は、ノーコードでLLMアプリを開発できる点と、RAG構築を含む包括的な機能を提供している点である。特に日本企業特有のニーズに応える柔軟なカスタマイズ性は、既存のLLMアプリ開発プラットフォームとの大きな差別化要因となっているだろう。

しかし今後の課題として、多様なLLMモデルの性能評価や選定基準の確立、セキュリティ要件の継続的な強化が必要となる可能性がある。これらの課題に対しては、モデル評価指標の標準化や、業界別のセキュリティガイドラインの整備が有効な解決策となるだろう。

企業のAI活用が加速する中、今後はより具体的なユースケースの蓄積や、業界特化型のテンプレート提供が期待される。特に金融機関向けのAPIやテンプレートの拡充は、金融DXの推進において重要な役割を果たすことになるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「MILIZE、LLMアプリ開発プラットフォーム「milize Agent」を活用したAIエージェント導入サポートを開始 | 株式会社ＭＩＬＩＺＥのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000214.000034351.html, (参照 25-01-10).

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