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GFLOPSがAskDona GPTにDeep Research機能を追加、5つのAIエージェントによる自律的調査で業務効率が向上

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)

GFLOPSがAskDona GPTにDeep Research機能を追加、5つのAIエージェントによる自律的調査で業務効率が向上

PR TIMES より


記事の要約

  • AskDona GPTにDeep Research機能のβ版を追加
  • 5つのAIエージェントによる自律的な調査を実現
  • 調査時間を90%削減し業務効率を大幅に向上

GFLOPSがAskDona GPTにDeep Research機能を実装、調査業務の効率化を実現

株式会社GFLOPSは法人向け生成AIプラットフォーム「AskDona」のGPTチャットにおいて、2025年3月25日にDeep Researchβ版の提供を開始した。この機能は5つの異なる役割を持つAIエージェントが自律的に調査を行い、複数の情報源から深い考察を導き出すことが可能となっている。[1]

Deep Research機能は調査内容に応じて約30件から最大約100件以上の情報ソースを活用し、各エージェントが推論モデルを用いて深い考察を実施することが可能となっている。従来数時間から数日を要していた専門的な調査業務の時間を大幅に削減し、業務効率の向上に貢献するだろう。

GFLOPSはさらに日本初となるRAG×Deep Research機能も実装しており、3月27日にはウェビナーを開催する予定だ。この機能により組織内の情報をより深く掘り下げ、複雑な問い合わせにも対応可能な環境が整備されている。

Deep Research機能の特徴まとめ

項目 詳細
提供開始日 2025年3月25日
主要機能 5つのAIエージェントによる自律的調査
情報ソース数 約30件から最大約100件以上
期待効果 調査時間の90%削減
追加機能 RAG×Deep Research(日本初)
AskDonaの詳細はこちら

RAGについて

RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略称で、大規模言語モデルと情報検索を組み合わせた技術のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

  • 既存の文書データベースから関連情報を検索し回答を生成
  • 企業独自のデータを活用した精度の高い応答が可能
  • 最新情報や専門的な文書の内容を反映した回答を実現

AskDonaのRAG技術は企業独自のデータを追加学習させることで、より高精度なAI活用を実現している。新たに実装されたDeep Research機能との組み合わせにより、企業内の情報をより深く分析し、複雑な問い合わせにも対応可能な環境を提供することが可能となった。

参考サイト

  1. ^ PR TIMES. 「AskDona GPTに「Deep Research」β版が登場! | 株式会社GFLOPSのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000049.000132991.html, (参照 25-03-27).
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