利用シーンに応じた最適な知識検索を実現する『HAI(仮)』をリリース。2つの知識検索を使い分け、企業のナレッジ活用と業務効率化を促進

AI・生成AI活用の研究・開発を手掛ける木村情報技術株式会社(本社：佐賀県佐賀市、代表取締役：木村 隆夫、以下「木村情報技術」)は、利用シーンに応じた最適な知識検索を実現する『HAI(仮)』を来春にリリースしますのでお知らせします。
このサービスは、社内文書をそのまま利用して簡単にチャットボットを構築でき、2種類の知識検索の仕組みを使い分けることで、企業のナレッジ活用と業務効率化の促進に貢献します。
本サービスは、2025年2月にトライアル版を、3月に正式版ver.1をリリースする予定です。

• 『HAI(仮)』ティザーサイト：https://www.k-idea.jp/product/hai/
• 本サービスに関する詳しい情報やご説明をご希望の方は、次のお問い合わせフォームよりお気軽にご連絡いただきますようお願いいたします。
  https://www.k-idea.jp/contact/hai/

『HAI(仮)』の特長

『HAI(仮)』は、「回答生成タイプ」と「Q&Aタイプ」の2種類の知識検索機能を使い分けることで、様々な企業ニーズに対応します。

• 社内文書をそのまま利用したい
• 質問者の知識レベルに応じた情報提供で、誤った情報(ハルシネーション)によるミスリードを防ぎたい
• 経験が豊富な社員には、生成AIから参考情報をレコメンドさせたい

(1)社内文書からチャットボットを簡単に構築

1. 規程やマニュアルなどの社内文書をアップロード
2. 最適なアシスタント(知識検索の仕組み)を選択

この2ステップだけで、『HAI(仮)』を利用する最低限の準備が整います。

(2)利用シーンに応じた最適なアシスタントを設定可能

社歴や部署、情報を検索する人のスキルや経験により、適した情報検索の仕組みは異なります。そこでユースケースごとに、AIアシスタントを構築、管理できる機能を実装しました。

(3)2種のアシスタントタイプについて

回答生成タイプ
投入した社内文書の情報をもとに、生成AIが質問に応じた回答を生成します。
引用元となるドキュメントを参照できるため、利用者は引用元を確認することができます。

Q&Aタイプ
あらかじめ管理者が整理整型したQ&Aに基づき回答を提示します。想定ユーザーの知識レベルに応じた回答編集が可能で、社歴の浅い社員にはこちらの仕組みの方がユーザビリティを高められるケースもあります。

『HAI(仮)』の開発段階における検証結果

社内検証の結果、質問の約8割において、「求めている回答を得られた(※)」との結果を得ました。

特に「Q&Aタイプ」については、従来のチャットボット運用で課題とされていた学習データ(FAQ)の準備にかかる工数を、大幅に削減できる可能性があるという非常に有益な結果も確認できました。

今後の正式リリースに向けて、機能の精度をさらに向上させ、プロンプトを含めたチューニングの方法を確立することで、企業の情報検索をより高い満足度でサポートすることを目指します。

(※)求めている回答とは、検証者が「不明点や課題が解決した」と判断した回答を指します。

開発の背景

生成AIの登場から約2年が経過し、世の中に急速に普及する中、多くの企業が業務における情報検索にも生成AIを活用しています。しかし、生成AIの活用のみでは解決が難しい課題も多く見受けられます。

例えば、業務の知識や経験が浅い社員が生成AIで情報検索を行った場合、誤った情報(ハルシネーション)に惑わされ、「生成AIはこう答えているが、本当に正しいのか？」という新たな問合せが増加するという問題も発生しています。

こうした課題に対して、解決策として「回答生成タイプ」と「Q&Aタイプ」の2種類の情報検索ツールを活用することが考えられますが、個々のシステムを使い分けるのは煩雑です。

当社は以前からAI・生成AIの活用を研究・開発しており、企業における情報検索に関する豊富な知見を有しています。前述の問題解決のため検討を重ねた結果、2種類の知識検索の仕組みを一つのシステムに統合し、使い分けられるサービスの開発に至りました。これにより、企業のナレッジ活用および業務効率化の両方に貢献することを目指します。

想定される利用シーン

本サービスは、様々な業界・業種での利用が見込まれています。既存の製品・サービスマニュアルからメンテナンス手順や製品間の機能差をレコメンドするなど、コア業務での情報活用を視野に置いています。

• 設計・エンジニアリング関連
• 自動車製造関連
• 建設業関係

...ほか
さらに、システムの導入にとどまらず、効果的な活用および目的の達成に向け、当社が伴走し最適化します。

• 対象情報を整理・構造化するための伴走サポート
• システムのプロンプトチューニング

拡張機能も続々リリース予定

今後の拡張機能として、次の内容を予定しています。

コア業務情報に特化した取り扱い
(例)建設業や製造業におけるクレーム情報、不具合情報、事故情報

知識グラフの応用

マルチモーダル

各種API連携

Webサーチ

...ほか
※これらは構想段階であり、リリース予定が変更となる場合がございます

オンラインセミナーのご案内

本セミナーでは、生成AIの2025年の動向を予測します。生成AIは次々と新しい技術が生まれ、非常に変化の激しい分野です。今後はどのような変化が考えられるのか、そしてビジネスや技術革新にどのような影響を与えるのかを探ります。

さらに、『HAI(仮)』が皆さまの業務をどのようにサポートし、新たな可能性を切り開いていくのかを詳しくお伝えします。

皆さまのご参加を心よりお待ちしております。

タイトル

2025年の生成AIの動向を予想する

日時

2025年1月24日(金)13:00〜14:00

開催方法

ウェビナー

講師

木村情報技術 法人営業部 課長代理　森 祐二

参加方法

こちらからお申し込みいただけます