ChatSenseがMicrosoft製品と連携、社内データの自動学習でAI回答精度が向上

text: XEXEQ編集部

記事の要約

ChatSenseがOneDrive・SharePoint連携機能をリリース
社内データの自動更新でAI回答の精度向上と運用コスト削減
RAG機能によりMicrosoft製品上のファイルを直接学習可能に

ChatSenseの新機能で社内AIチャットが進化

株式会社ナレッジセンスは、法人向けChatGPTサービス「ChatSense」において、Microsoft OneDriveとSharePoint Online連携機能をリリースした。この新機能により、社内のワード・エクセル・PDFファイルなどをAIが自動的に学習し更新することが可能となった。従来の手動アップロードによる運用コストの課題を解決し、常に最新の社内データに基づいた高精度な回答を実現している。^[1]

ChatSenseの追加学習（RAG）機能は、企業固有の情報をChatGPTに学習させることで、業務効率化を図るものだ。今回のアップデートにより、Microsoft製品上にあるファイルを直接AIに学習させることが可能となり、ナレッジマネジメントの課題解決に大きく貢献すると期待されている。特に大企業においては、社内知識の継承や効率的な情報検索のニーズが高く、本機能の導入効果は大きいだろう。

ChatSenseの特徴として、セキュリティ面での配慮も挙げられる。管理者による機能制限や権限管理が可能であり、各ユーザーが閲覧可能な範囲内でのみファイル選択が許可される。また、学習データは企業ごとに独立しており、他社の情報と混同されることはない。これにより、機密性の高い社内情報を安全にAIに学習させることができ、幅広い業務での活用が見込まれる。

	従来のChatGPT	ChatSense
社内データ学習	手動アップロード	自動更新
Microsoft製品連携	限定的	OneDrive・SharePoint連携
セキュリティ機能	基本的な機能	管理者による詳細な制御
回答のソース表示	不可	可能

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、大規模言語モデルに外部知識を組み込む技術のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

既存の知識ベースを活用して回答の精度を向上
最新情報や専門知識を柔軟に取り込むことが可能
企業固有の情報を安全に利用できる
回答の根拠を明示することで信頼性を担保
モデル自体の再学習なしで知識を更新可能

ChatSenseの追加学習機能は、このRAG技術を活用することで、企業独自のデータを効果的にAIチャットボットに反映させている。これにより、一般的な知識だけでなく、社内特有の情報や最新のデータに基づいた回答が可能となり、業務効率の大幅な向上につながっている。

ChatSenseの新機能に関する考察

ChatSenseのOneDrive・SharePoint連携機能は、企業のナレッジマネジメントに革新をもたらす可能性を秘めている。しかし、AIによる自動学習が進む中で、機密情報の取り扱いや著作権の問題など、新たな課題が浮上する可能性もある。企業は、AIに学習させる情報の選別や、AIが生成した回答の検証プロセスを慎重に設計する必要があるだろう。

今後の展開として、さらなるクラウドサービスとの連携や、音声データや画像データなど、より多様な形式の社内情報を学習できる機能の追加が期待される。また、AIの判断プロセスの透明性を高めるため、回答の根拠となった具体的な情報ソースを詳細に表示する機能なども有用だろう。こうした機能の拡充により、ChatSenseはより多くの業務シーンで活用される可能性がある。

ChatSenseの新機能は、特に大企業や情報管理に課題を抱える組織にとって大きな恩恵をもたらすと考えられる。一方で、AIへの依存度が高まることで、従業員の知識習得や創造的思考の機会が減少する可能性もある。企業はAIの活用と人材育成のバランスを取りながら、テクノロジーと人間の強みを最大限に活かす戦略を練る必要があるだろう。

参考サイト

^ PR TIMES. 「社内データをChatGPTに学習（RAG）できる「ChatSense」、OneDrive・SharePoint連携機能をリリース。常に最新の回答を実現 | 株式会社ナレッジセンスのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000110.000073671.html, (参照 24-07-17).
Microsoft. https://www.microsoft.com/ja-jp

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