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公開：2025-05-01

シナモンAIがレイアウト考慮型Super RAGをNAACL 2025で発表、非構造化データの解析精度が向上

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）

記事の要約

• シナモンAIがNAACL 2025で論文が採択
• Super RAGのレイアウトを考慮したグラフモデリング技術を発表
• 非構造化データの高度解析とLLM活用を実現

シナモンAIのSuper RAGがNAACL 2025で論文採択

株式会社シナモンは2025年4月30日、自然言語処理のトップ国際会議NAACL 2025において、AI研究チームの論文「Super RAG: レイアウトを考慮したグラフ モデリングによる RAG のパフォーマンス向上」がIndustry Track部門で採択されたことを発表した。採択された論文では、独自開発したRAGシステム「Super RAG」に搭載されているレイアウトを考慮したグラフモデリング技術の有効性が実証されている。^[1]

シナモンAIが開発したSuper RAGは、表や図などの複雑な非構造化ドキュメントを解析し、高精度な回答を生成するLLMをノーチューニングで構築可能な独自AIプロダクトとして注目を集めている。企業が保有するデータの8割を占める非構造化データを独自のドキュメント解析技術により高度に解析し、コンテンツタイプに合わせた最適な構造化を実現することで、業務効率の大幅な向上が期待できるだろう。

Super RAGは決算書や技術情報、社内規定など膨大かつ専門的な資料を簡単に取り込み、LLMによる適切な回答生成が可能となっている。問い合わせ対応やビジネスプラン創出、報告書作成、インシデント予測といった専門知識が必要な業務のほか、暗黙知が求められる少量多品種業務にも活用できる点が特徴だ。

Super RAGの主な機能まとめ

RAGについて

RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略称で、大規模言語モデル（LLM）の回答生成を強化するための技術を指す。以下のような特徴がある。

• 外部データベースから関連情報を検索して回答を生成
• 文脈を考慮した高精度な情報抽出が可能
• 最新情報や専門知識の活用に優れている

シナモンAIのSuper RAGは従来のRAGシステムに独自のグラフモデリング技術を組み合わせることで、非構造化データの解析精度を大幅に向上させている。レイアウトを考慮したグラフ構造の導入により、文書内の情報関係性を維持したまま高精度な検索と生成が可能となっているのが特徴だ。

Super RAGシステムに関する考察

Super RAGの革新的な点は、非構造化データの解析における高い精度とノーチューニングでの運用を実現した点にある。従来のRAGシステムでは文書のレイアウト情報が失われがちであったが、グラフモデリング技術の導入により情報の文脈や関係性を保持したまま処理できるようになったことは大きな進歩といえるだろう。

今後の課題として、さまざまな業種や用途に応じたカスタマイズ性の向上が求められる可能性がある。専門分野ごとの用語や表現の違いに柔軟に対応できる機能や、セキュリティ面での更なる強化も重要となってくるだろう。企業の機密情報を扱う場合のデータ保護やアクセス制御の仕組みの充実が期待される。

将来的には、マルチモーダルな情報処理への対応や他のAIシステムとの連携強化も視野に入れるべきだ。画像や音声といった非テキストデータの解析機能の追加や、既存の業務システムとのシームレスな統合により、より広範な業務での活用が可能になると考えられる。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「シナモンAI、最先端の生成AIとLLM分野に活用される、自然言語処理のトップ国際会議「NAACL 2025」にて論文採択 | 株式会社シナモンのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000106.000028252.html, (参照 25-05-01).
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