社内データのAI活用を着実に進捗させるには？
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AIに触る機会が増すにつれ、一般の生成AIのように社内データをもとにした生成AIが使えれば、どれほど生産的になるだろうか？大規模な企業では社内の情報も多く、これらを的確に探し出すことも困難になる。RAG(Retrieval Augmented Generation/検索拡張生成)技術がその要と期待されており、劇的な導入成果も数多く発表されているが、セキュリティやAI学習に利用されない機密の観点に加え、どのデータを社内で利用できるようにするのかというデータ整備の難しさから舵を切れない企業も多い。


エレクトロニクスとケミカルという複数の専門分野を事業の核に持つ伯東が、「ユーザーローカル ChatAI」でRAG機能を構築している。ユーザーローカルが提供する複数LLM対応の生成AIプラットフォームで、RAG機能では社内ファイルのアップデートで自社データを連携、社員が利用したデータがAI学習に利用されない環境で生成AIを使えるものだ。

導入後の利用率は98%と非常に高い。複数の専門事業を両立する企業であるだけに、業務マニュアルや製品カタログから化学関連や装置関連と膨大なデータが推察されるが、ポイントは部署別プロンプトのテンプレ化だそうだ。製品情報の分析や展示会資料に使用する画像作成などにはエージェント機能も活用しており、実践しながら範囲を広げることで従業員と企業のスキルも着実に向上していくことになる。スタートスモール・スケールビッグ。小さくはじめて、大きく育てる。困難なものごとを進める際に重要な視点だ。
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