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公開：2024-08-22

miiboがAI分析機能(β)をリリース、生成AIの誤回答検知と開発効率向上に貢献

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

• miiboがAI分析機能(β)をリリース
• 生成AIの誤回答を効率的に検知
• 有料ユーザー向けに2024年8月21日公開

miiboのAI分析機能(β)で開発効率が向上

株式会社miiboは、会話型AI構築プラットフォーム「miibo」の有料ユーザー向けに、生成AIの嘘や間違いを効果的に検知する「AI分析機能(β)」を2024年8月21日に公開した。この機能は、生成AIの主要な課題である「ハルシネーション」や誤回答を素早く検知することで、開発したAIの高速な改善を可能にしている。より安全で高精度なAIの開発に貢献することが期待されるだろう。^[1]

AI分析機能は、miiboで作成したAIの会話を確認できる「会話のログ」画面にて利用可能だ。分析結果には、与えた前提データ(RAG)の内容と齟齬のある回答をしていないかを判定する「信頼度」と、AIに話しかけたユーザーの抱える課題を本当に解決する回答ができているかを判定する「解決予測」の2つの観点が含まれている。これらの観点をバランスよく高めることで、高精度かつ満足度の高いAIを開発することが可能になるのだ。

miiboのAI分析機能導入により、ユーザーは品質向上とリスク低減、大幅なコスト削減、顧客満足度の向上、ビジネスの拡大と新規機会の創出、PoC → 本運用への意思決定の基準の明確化など、明確なメリットを得ることができる。この機能は、AIによる回答結果に対して「信頼度」「解決予測」の2種類の評価基準を設け、それらを「G-EVAL」と呼ばれるLLM-as-a-judgeのフレームワークに当てはめて評価することを可能にしている。

AI分析機能(β)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）を用いた生成AIシステムの性能を向上させるための手法だ。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 外部知識ベースから関連情報を取得し生成に活用
• 最新情報や専門知識の反映が可能
• ハルシネーションのリスクを低減

miiboのAI分析機能(β)では、RAGシステムを包括的に評価するための分析機能を提供している。これにより、与えた前提データ（RAG）の内容と齟齬のある回答をしていないかを判定し、ハルシネーションのリスクを検知することが可能だ。RAGの適切な活用は、生成AIの精度向上と信頼性確保に大きく貢献するだろう。

miiboのAI分析機能(β)に関する考察

miiboのAI分析機能(β)は、生成AIの開発効率と品質向上に大きく貢献する可能性を秘めている。特に、ハルシネーションや誤回答の迅速な検知は、AIの信頼性向上と運用リスクの低減に直結するだろう。一方で、この機能の精度自体が課題となる可能性もあり、誤検知や見逃しによって開発者の判断を誤らせてしまう危険性も考慮する必要がある。

この課題に対する解決策として、AI分析機能自体の継続的な改善と、人間によるダブルチェック体制の構築が重要だ。また、分析結果の解釈や活用方法に関するガイドラインの整備も、ユーザーの適切な利用を促進するだろう。今後、機械学習モデルの説明可能性（XAI）を高めた分析機能の追加や、より細分化された評価基準の導入など、さらなる機能拡張が期待される。

長期的には、miiboのAI分析機能(β)が生成AI開発の標準ツールとして普及することで、業界全体のAI品質向上に貢献する可能性がある。特に中小企業やスタートアップにとっては、高度なAI開発のハードルを下げる重要なソリューションとなるだろう。miiboには、この機能を軸にAI開発エコシステムの構築や、他のAI開発プラットフォームとの連携強化など、より包括的なAI開発支援の実現を期待したい。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「生成AIの嘘や間違いを検知する「AI分析機能(β)」をリリース。AI構築プラットフォームのmiiboで開発したAIの改善効率を大幅に向上 | 株式会社miiboのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000037.000118546.html, (参照 24-08-23).

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