東大松尾研発スタートアップACESがホワイトペーパーを公開
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/44470/104/44470-104-75c3d7c11c56d24359023deeace716e9-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「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」
「誰に聞けばいいかわからない」――。
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。
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。
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。
■なぜ多くのRAGが失敗するのか？
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。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/44470/104/44470-104-9a947608a444503e0cd3f26c97c6c1a4-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「PoC止まり」を生み出す３つの落とし穴
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。
■ACESのアプローチ：PoCで止まらないRAGへ
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/44470/104/44470-104-bbaa6694c88dceba9c2b8887e4455f0f-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
一般的なツールとACESのRAGとの比較
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。
本資料では、
- 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
- 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
- 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
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。
また、
- 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
- 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
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。
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。
■詳細はこちらから
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。
ぜひこちらからダウンロードください。
ダウンロードサイト
■株式会社ACES 会社概要
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。
代表者：代表取締役 田村 浩一郎
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
設立：2017年
事業内容：DXパートナー事業、AIソフトウェア事業
コーポレートサイト：https://acesinc.co.jp
お問合せ先：info@acesinc.co.jp企業プレスリリース詳細へ : https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000104.000044470.htmlPR TIMESトップへ : https://prtimes.jp
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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」
「誰に聞けばいいかわからない」――。
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。
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。
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。
■なぜ多くのRAGが失敗するのか？
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。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/44470/104/44470-104-9a947608a444503e0cd3f26c97c6c1a4-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「PoC止まり」を生み出す３つの落とし穴
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。
■ACESのアプローチ：PoCで止まらないRAGへ
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/44470/104/44470-104-bbaa6694c88dceba9c2b8887e4455f0f-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
一般的なツールとACESのRAGとの比較
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。
本資料では、
- 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
- 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
- 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
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。
また、
- 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
- 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
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。
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。
■詳細はこちらから
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。
ぜひこちらからダウンロードください。
ダウンロードサイト
■株式会社ACES 会社概要
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。
代表者：代表取締役 田村 浩一郎
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
設立：2017年
事業内容：DXパートナー事業、AIソフトウェア事業
コーポレートサイト：https://acesinc.co.jp
お問合せ先：info@acesinc.co.jp企業プレスリリース詳細へ : https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000104.000044470.htmlPR TIMESトップへ : https://prtimes.jp
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