生成AIに製品や技術の知識を学習させて戦力化

従来のホームページによく見られるチャットボットは、Q＆Aデータをもとにパターン化した回答のため、ユーザーは聞きたいことに直接答えてもらえず、フラストレーションをためてしまう傾向がありました。また、ChatGPTなどの生成AIサービスは、広範な知識を持っていますが、会社の業務の知識は当然もっておらず、会社の業務で使うにはその知識を参照・学習させるステップが必要です。

弊社は、最新の生成AIの技術を採用し、生成AIに会社の業務の知識など特定の領域の知識を学習させて、あたかも人間が応対しているかのような自然な会話で、端的に聞きたいことを質問すれば生成AIは学習した知識からのみ流暢な日本語でお答えするＡＩアシスタントを開発しました。

また、現在の生成AIモデルは多言語を学習済みで、さまざまな外国語による質問にも同じ言語で回答できますから海外出身のメンバーにも言語の壁はありません。

生成AIは、必ずしも正確な回答をせず誤った回答をすることがあり、いわゆる「ハルシネーション」が生成AIの実用上の問題とみられています。当社は、生成AIへ学習させる知識の整理・加工・再構成と生成AIへの的確な指示により与えた知識の範囲内で回答をさせ、ハルシネーションの発生を抑止する工夫をしています。ＡＩアシスタントが学習していない事柄についての質問には、「情報がない」、「分からない」」と回答します。（生成AIの回答は、完全ではありません。誤りを含んでいることがありますから再確認をして利用してください。）

私共のAIアシスタントの大きな特徴は、回答に関連する図や写真、表を回答に含めて表示できることです。商談の場では、技術に詳しいお客様へ製品の構成図をお見せして納得していただいたり、保守の現場では、エンジニアは点検作業の手順をイラストや写真で確認したり、不良個所を追求するために配線図や部品表などを表示して調べることが可能になります。

さらに、生成AIが回答した内容が重要な意思決定につながる場合、その回答が何を根拠にして出てきたか、情報源を調べて裏付けを確認する必要があります。私共のＡＩアシスタントは、回答とともに生成ＡＩが参照したドキュメントの名称と、ページ番号を出典情報として表示します。例えば保守の現場でトラブルシューティングの業務を担当しているエンジニアが、ＡＩアシスタントとの会話を通じてトラブルの原因と処置方法がほぼ特定できるところまできたとします。エンジニアは、ＡＩアシスタントが回答とともに提示した出典情報から、特定したトラブルの原因と処置方法が正しいか、該当箇所の記事をドキュメントで確認して直接裏付けをとることができますから、スピーディに処置の作業にかかることが可能になります。

製造業向けのAIアシスタントについては、こちらからご覧ください。