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「必要な情報が社内に散在し、欲しい知識にすぐにアクセスできない」 |
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「誰に聞けばいいかわからない」――。 |
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昨今、社内の問い合わせ対応やナレッジ管理の効率化・高度化を目的とした生成AIの活用への期待が高まっており、特に生成AIに社内ドキュメントなどを検索・参照させるための「RAG (Retrieval Augmented Generation)」の技術が注目されています。 |
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こうした背景の中、RAGを活用したPoCが多くの企業で立ち上がっていますが、一方で、実際には業務で利用できるような十分な精度が得られず、「PoC止まり」に陥るケースが数多く発生しています。 |
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株式会社ACES（東京都文京区、代表取締役 田村 浩一郎、以下「ACES」）は、RAGの実用化における課題を解決する「RAG精度改善ソリューション」 のホワイトペーパー を公開しました。 |
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■なぜ多くのRAGが失敗するのか？ |
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多くの企業が取り組み、一見簡単そうにも見えるRAGの導入が失敗しやすい背景には、大きくデータ・アルゴリズム・ユーザー体験の3つの落とし穴があります。 |
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「PoC止まり」を生み出す３つの落とし穴 |
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例えば、RAGで検索の対象とする社内のドキュメントには、画像や図表などの「非構造データ」が多く含まれています。こうした情報は人間には簡単に読み取れる一方、AIにとっては読みづらく、「構造化」と呼ばれる適切な処理を行わないと、十分な検索・回答精度を得ることができません。 |
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■ACESのアプローチ：PoCで止まらないRAGへ |
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一般的なツールとACESのRAGとの比較 |
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実務で使えるRAGを実現するためには、こうした課題を正しく理解し、的確に打ち手を講じることが不可欠です。 |
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本資料では、 |
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複雑なレイアウトや図表を含む資料も扱える高精度なデータ整形・構造化技術
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個社の業務やデータの特性に沿った専門家チームによる高度なチューニング
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ユーザーの曖昧な質問にも対応できるAgentic RAGによる意図把握
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を組み合わせることで、“PoCで終わらない、現場で使われるRAG” を実現するACESのソリューションを解説します。 |
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また、 |
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元々1~2割の精度だったRAGシステムを、9割以上の精度にまで改善して本番化した事例 |
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高精度なRAGシステムを実装し、数万時間の工数削減を実現した事例 |
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など、実際の精度改善・業務効率化の事例についても紹介しています。 |
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ACESでは、まずは小規模な診断・検証から、本格的な導入まで、企業様の状況やニーズに応じて最適な解決策をご提供し、事業成果につながる本番導入まで、一気通貫で着実に伴走いたします。 |
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■詳細はこちらから |
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今回公開されたホワイトペーパーでは、一般的なRAGがなぜ精度不足に陥りやすいのか、その構造的な課題と、ACESが実務レベルへ引き上げるための具体的なアプローチを解説しています。 |
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ぜひこちらからダウンロードください。 |
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ダウンロードサイト |
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■株式会社ACES 会社概要
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東京大学松尾研発のAIスタートアップである株式会社ACESは、「アルゴリズムで社会をシンプルに」をビジョンに掲げ、企業の競争優位性を最大化する独自の「エキスパートAI」を開発・提供・育成し、人とAIが協働するビジネスプロセスの構築を実現しています。当社は、独自開発したAIソフトウェアをモジュールのように組みあわせ、プロセス設計から「エキスパートAI」の実装・運用まで並走するDXパートナーサービスと、「エキスパートAI」を簡単に利活用できるAIソフトウェアサービスを提供しております。 |
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代表者：代表取締役 田村 浩一郎 |
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所在地：東京都文京区湯島2丁目31-14 ルーシッドスクエア湯島3階 |
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設立：2017年 |
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事業内容：DXパートナー事業、AIソフトウェア事業 |
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コーポレートサイト：https://acesinc.co.jp
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お問合せ先：info@acesinc.co.jp |
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