RAG技術の実用化を推進するACES、ナレッジ活用の新たな道を開く

生成AI活用の新たな扉を開くACESのRAG技術

近年、企業の業務効率化やナレッジ管理の重要性が高まる中、生成AIの導入が急激に進んでいます。その中でも特に注目を集めるのが「RAG（Retrieval Augmented Generation）」技術です。RAGは、社内のドキュメントを効率的に検索・参照するための方法として、多くの企業で導入が期待されています。しかし、RAGを適切に活用できず「PoC（Proof of Concept）止まり」になってしまう企業も少なくありません。実際、生成AIの導入が進む一方で、RAGが業務で実用化されない理由は一体何なのでしょうか。

RAG導入の落とし穴

RAG技術の失敗に共通する問題は、大きく分けて「データ」「アルゴリズム」「ユーザー体験」という3つの要素に由来します。特に社内ドキュメントには画像や図表などの「非構造データ」が多く含まれており、これを適切に処理しなければなりません。人間には理解できる情報でも、AIにとっては処理が難しく、精度が低下する要因となります。しかし、こういったデータを適切に構造化する技術が欠けている場合、検索精度が著しく制限され、施策が不十分なものに終わってしまいます。

ACESのRAG精度改善ソリューション

このような課題を解決すべく、株式会社ACESは「RAG精度改善ソリューション」を提供しています。ACESは、一般的な文書に限らず、複雑なレイアウトや専門性の高い図表も処理できる高精度なデータ整形・構造化技術を有しています。

1. データ整形・構造化技術
ACESの技術は、非構造データを含む資料の処理を得意とし、高い精度で情報を検索できる環境を整えています。これにより、実際の業務に即した情報が即座に引き出せるようになります。

2. 専門家チームによるチューニング
また、企業の業務やデータ特性に応じて、カスタマイズされたアプローチを可能としています。専門家による高度なチューニングを行うことで、業務に最適なRAGを実現しています。

3. Agentic RAGによる意図把握
ユーザーからの曖昧な質問に対しても、意図を正確に把握し、適切な回答を導き出すシステムを構築しています。これにより、アイデアや情報を必要な時に、必要な形で取得できるのです。

実績と成果

ACESのソリューションを導入した事例では、元々精度が1~2割のRAGシステムを、9割以上に改善し本番運用を実現した企業もあります。また、数万時間の工数を削減した成功事例も報告されています。このように、より実用的なRAGを企業に提供することで、業務効率化に貢献し続けています。

結論

ACESの「RAG精度改善ソリューション」は、単なるPoCに留まらず、実際の業務に役立つ人とAIの協業を可能にします。ただの試験的な導入に終わらず、企業の生産性を高める真正なパートナーとして、成長し続けるACESの今後に期待が寄せられています。最新のホワイトペーパーでは、RAGがなぜ精度不足に陥るのか、その構造的な課題とACESによる改善の具体例が紹介されています。興味のある方は、ぜひダウンロードして、覚えたての技術革新の波を感じてみてください。