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公開：2025-02-20

シナモンAIのSuper RAGが富士通Kozuchiに統合、非構造化データの高度な処理と業務システム連携を実現

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

• シナモンAIのSuper RAGを富士通のKozuchiに組み込み
• 業務システムとの接続性が強化された生成AIソリューション
• 2025年2月より非構造化データの高度な処理が可能に

シナモンAIと富士通がAIソリューションで協業開始

シナモンAIは2025年2月より、AIプロダクト「Super RAG」を富士通の「Fujitsu Kozuchi Generative AI」に組み込んだ業務AIソリューションの提供を開始した。この統合により、APIを通じて業務システムや既存データベースとの接続が容易になり、複雑な非構造化データの処理が可能になっている。^[1]

Super RAGは表や図を含む複雑な非構造ドキュメントを大量に取り込み、LLMによる高精度な回答を生成できるマルチモーダル対応のAIプロダクトだ。Fujitsu Kozuchi Generative AIは業務システムとのシームレスな統合を実現するWebGUIとWebAPI群を備えており、企業データとの接続性を強化している。

金融業界における検証では、図表を含む複数の業務マニュアルを参照元として過去の業務質問への回答を生成するタスクで、従来のRAGシステムでは約40%の精度だったものが、Super RAGでは90%を超える精度を達成した。製造業や金融業界など、複雑なドキュメントを扱う分野での効果が特に顕著になっている。

AIソリューションの特徴まとめ

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RAGについて

RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略称で、大規模言語モデル（LLM）による回答生成を強化するための技術だ。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 既存文書からの関連情報の検索と抽出が可能
• LLMの回答精度を向上させる補助的な役割
• 企業固有の知識やデータを活用した回答生成

従来のRAG技術では複雑な形式の非構造化データの処理が困難であったが、Super RAGは高度なドキュメント構造解析と独自の検索システムにより、この課題を解決している。マルチモーダルLLMと組み合わせることで、大量のデータに対する検索・抽出・統合処理が可能になった。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「シナモンAIの「Super RAG」を、富士通「Fujitsu Kozuchi Generative AI」に組み込み、業務システム接続性を強化した生成AIソリューションを提供 | 株式会社シナモンのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000103.000028252.html, (参照 25-02-20).

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