法人向けAIプラットフォームAskDonaが実現するデータ運用の安定化

AskDonaが目指すデータ運用の新たな可能性

株式会社GFLOPSが展開する法人向けRAGプラットフォームAskDonaは、最新の機能アップデートを実施し、特に生成AIの適応性と分析機能を強化しました。これにより、企業のデータ管理はさらに効果的に行えるようになり、ユーザー体験が向上することが期待されています。

新機能「RAGデータ不足分析機能」

AskDonaはこのたび、「RAGデータ不足分析機能」を導入しました。この機能は、生成AIが回答できなかった質問を自動で分析し、なぜ応答できなかったのかを管理者に提供します。これにより、運用者は具体的なデータの改善ポイントを把握し、的確な対策を講じることが可能となります。

従来のAIチャットボットは、ユーザーからのフィードバックをデータ改善に役立ててきましたが、RAGに特有の課題として、データの質や関連性が評価されていなかった点がありました。この新機能の導入によって、ユーザーからの質問の約14.5％に「回答できません」という応答が見られ、多くがデータの不足に起因することが確認されました。この結果を受け、GFLOPSはユーザーが求める情報に応じたデータベース構築が重要であると認識しました。

あなたの組織で何ができるか

AskDonaの「RAGデータ不足分析機能」により、管理者は次のステップとして、以下のPDCAサイクルを通じてデータの継続的な改善を行えます。まず、管理者は「インサイト」ページを利用してユーザーの利用状況を確認し、日々分析情報を収集します。これによって、回答できない質問の傾向や頻度が明確になり、データベースの弱点がわかるのです。

次に、特定された不足情報を基に、関連資料をデータベースに追加します。これには、既存の情報の補完や新たな情報の作成が含まれ、特にメタデータの付与によって後の検索性も向上します。

データベースへの追加が完了した質問には、「✅解決済み」マークが付けられ、対応済みと未対応の質問を一目で区別できるようになり、改善活動がスムーズに進行します。改善後はその効果を測定し、更なる改善策を検討します。

多くの成功事例

AskDonaを通じたデータ改善のPDCAサイクルの実践例も注目されています。ある企業では、運用開始から1ヶ月で「回答できない」という課題を80％削減することに成功しました。また、別の企業では、社員からの質問傾向を分析し、FAQを拡充することで自己解決率を大幅に向上させる成果を挙げています。

これらの成功事例は、AskDonaがもたらす情報活用の変革を証明しており、今後も多くの企業へ広がっていくことでしょう。