こんにちは。
ワークスアイディの奥西です。
GPT-4oに画像生成機能が統合され、ニュースやSNSで話題になっていますね。
文章から4コマ漫画を生成するなど、大幅なアップデートが施され、より優れたモデルへと進化しました。
ハタシロ君も量産できそうです！
【お知らせ】
ハタシロ君の壁紙を公開しました！以下のページからダウンロードできますので、ぜひチェックしてみてください。
また、 動画で取り上げてほしいテーマの投稿も募集中 です！
皆さまのご意見をお待ちしています。
さて、本題に戻りましょう。
企業における一般的な「AI」の活用にはまだ課題もあります。
自社の業務理解、業界特有の知識、業務プロセスや利用システム――
こうした要素は、一般的な「AI」では十分に把握できず、企業ごとの業務に適用するには限界があるのが現状です。
そこで注目されているのが、自社専用の「AIアシスタント」を構築できる「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」の技術です。
私も日常業務で頻繁に「AIアシスタント」を活用しています。
今回は、
なぜ、ビジネス現場で「AIアシスタント」が注目されるのか
人口減少による労働力不足は企業経営にとって大きな課題となっています。
以前と比べて採用が難しくなったと感じている方も多いのではないでしょうか。
さらに、インターネットによって情報がオープンとなったことで、転職が当たり前の時代へと変化。
今後も雇用の流動化は加速すると予想されています。
こうした状況の中、企業にとって
そこで、AIアシスタントの活用が重要になってきます。
- 社内のナレッジを蓄積し
- 業務の標準化を進め
- サービス品質の低下を防ぐ
ことができます。
これまで、「属人的」とされていた経験や知識は、担当者の退職と共に
これからは、AIアシスタントに経験や知識を与えて
AIアシスタントとは？
AIアシスタントとは、企業の業務をサポートしてくれるもので、以下のような活用が可能です。
・業務支援
日常的な繰り返し業務（メール処理やデータ入力など）を自動化し、業務効率を向上させます。
・ナレッジ共有
社内に蓄積された専門知識やノウハウをAIが瞬時に検索し、必要な情報を適切に提供します。
・顧客対応
問い合わせに対して迅速かつ正確な回答を生成し、サービス品質の向上に貢献します。
このように、AIアシスタントを活用すれば、「誰かに聞かないと分からない」業務をAIが代わりに遂行してくれるため、
企業は貴重な人的リソースをより重要なタスクに集中させることができます。
さらに、社内のドキュメントを読み込み、ナレッジ共有を促進できるため、
新入社員の教育やベテランのノウハウ継承にも効果的です。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）の仕組み
RAGとは、
企業内に蓄積された情報を「検索（Retrieval）」し、その情報を基に「生成（Generation）」するAI技術です。
・検索（Retrieval）
AIが質問内容に関連する情報を、社内のドキュメントやデータベースから迅速かつ正確に検索します。
・生成（Generation）
検索された情報を基に、文脈や質問意図に沿った具体的な回答や文章を生成します。
RAGの最大の特徴は、企業独自の情報を正確に反映できることです。
汎用的なAIでは対応が難しい自社特有の業務や専門的な質問にも高い精度で回答できるため、
自社専用の業務特化型のAIアシスタント構築に適しています。
「LLMのみ」と「LLM+RAG」の違い
「LLMのみ」と「LLM+RAG」の最大の違いは、
「LLM（Large Language Model）のみ」のAIモデルは、インターネット上の膨大な一般知識を学習し、それを基に回答を生成します。
そのため、汎用的な質問には幅広く対応できますが、企業特有の業務や文化に関する細かな質問には十分な精度で答えられません。
一方で、「LLM+RAG」のAIモデルは、
LLMの汎用的な知識に加え、
つまり、企業固有のナレッジベースを活用することで、より迅速かつ正確な回答が可能になります。
・LLMのみ：汎用的で幅広い質問に対応可能だが、自社固有の情報への対応力は低い
・LLM+RAG：企業内の独自データを活用でき、正確かつ迅速な回答が可能
社内には、マニュアル・社内規定・FAQ・商談履歴・商品情報・提案資料など、企業独自の情報（データ）が豊富にありますよね。
これらのデータを活用することで、AIアシスタントは企業特有の業務を的確にサポートし、多くのタスクを遂行できるようになります。
RAG実装の3つのコツ
ここからは、実際にRAGを活用して「AIアシスタント」を作る際のポイントをご紹介します。
① 適切な「チャンク」設計
チャンクとは、
適切なサイズでチャンクを設計することで、検索精度が向上し、AIがより正確で具体的な情報を素早く見つけられるようになります。
チャンクが大きすぎる：検索が曖昧になり、不要な情報まで含まれる
チャンクが小さすぎる：重要な文脈が失われ、回答の一貫性が低下する
そのため、業務内容に応じた最適なサイズ設計が必要です。
② ドキュメント情報の「精度管理」
RAGが検索する情報が最新かつ正確でなければ、適切な回答を生成することができません。
ドキュメントやデータベースを定期的に更新し、
古い情報や不正確な情報が混ざらないように徹底的に管理します。
これにより、AIアシスタントの回答の信頼性と有効性が向上します。
③ 効果的な「プロンプト」設計
プロンプトとは、AIに指示を与えるための質問や命令文です。
プロンプトの設計次第でAIの回答の質は大きく変わります。
- 具体的で明確な質問を作成する
- 求める回答の形式や範囲を指示する
- AIが意図を正しく理解できるよう工夫する
これらのポイントを意識することでAIアシスタントの精度や的確さが向上します。
プロンプトについてはこちらのコラムもご覧ください。
neoAI ChatのRAGの精度の高さ
実際にRAGを活用したサービスが「neoAI Chat」です。
neoAI Chatがお客様から高い評価をいただいている最大の特徴は
VLM（Vision-Language Model）とは、
画像（Vision）とテキスト（Language）を統合的に処理できるAIモデルです。
つまり、文字だけではなく、図表やグラフ、手書きのメモなども理解できるのが特徴です。
このVLM技術とRAGを組み合わせることで、neoAI Chatは従来のAIアシスタントよりも高精度な回答が可能になります。
具体的にどのような点で精度が向上するのか、3つのポイントをご紹介します。
①視覚情報の活用による精度の改善
テキストだけでなく、画像に含まれる
プレゼン資料のグラフなども適切に理解し、最適な回答を生成します。
②文書のレイアウト理解
文書内の見出し、段落、強調箇所などの
そのため、単なるテキスト検索ではなく、文脈を踏まえた制度の高い回答が可能です。
③OCRとの連携
光学文字認識（OCR）による文字データの抽出だけでなく、
レイアウト・図表などの
社内にはグラフや表形式のドキュメントも多いですよね。
neoAI Chatを活用すればこうした情報も活かした高精度なAIアシスタントを構築できます。
3ヶ月のお試しライセンスも提供しておりますので、
是非、自社専用の「AIアシスタント」を体験してみてください。
まとめ
AIは
AIアシスタントの活用は、単なるツール導入にとどまらず、
組織文化や社員のマインドセットそのものを変革する可能性を秘めています。
これからの時代、AIは単なる「ツール」ではなく、ビジネスを支える「存在」となっていきます。
企業ごとに最適化された「AIアシスタント」活用することが競争力の源泉となります。
AIアシスタントを活用し、これまでのビジネスプロセスを大きく変革していきましょう。
DXの次は
AIの進化が加速する今、実用化はすでに始まっています。
皆さまの会社でもどんな「AIアシスタント」がいると助かるのか
議論してみてください。
本日もGOOD JOB！！
ワークスアイディは、「『働く』をデザインする」をコンセプトに、企業の課題解決をサポートします。
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