1. RAGによる生成AIの専門業務への適用

生成AIを自社の業務で活用し、ビジネスにおける導入効果を高めるためには、生成AIの回答に業界や企業、部門固有の知識を反映させることが不可欠です。

しかし、生成AIはインターネット上のデータ（書籍、記事、ウェブページなど）を学習した一般的な知識に基づき回答するため、専門的な内容や社内固有の知識に特化した回答は得られません。Know Narrator SearchはRAG（Retrieval-Augmented Generation）を応用し、質問と同時に回答に必要な専門知識を生成AIに入力し知識を補うことで、個別の業務に特化した回答を生成します。

業務に関する文書データから、回答に必要な情報を検索システムにより抽出し、生成AIが回答を生成するたびに参照文書として生成AIに入力することで、より専門性の高い回答を生成することが可能になります。

2. 生成AIの業務適用を推進する3つのメリット

1. ドキュメント内の図表データも参照可能（マルチモーダルRAG）

• Know Narrator Searchは参照文書内の画像データを直接、生成AIに入力する技術であるマルチモーダルRAGに対応しているので、グラフや写真といった画像データを参照して回答を生成することができます。

2. 自社のAzure環境に閉じた運用によるセキュアな環境

• 参照文書はユーザー所有のAzure環境のみで管理されるため、参照文書内のテキストや質問文に含まれる機密情報が外部に漏れることは一切ありません。
• 生成AIはAzure OpenAI Serviceで提供されるChatGPTを始めとした生成AIモデルを使用するので、データが生成AIの学習データとして利用されるリスクもありません。

3. ユーザーの利用状況の把握・分析が可能

• ユーザーの利用ログからユーザーの利用状況を把握することができます。
• Know Narrator Insightを利用することで、ユーザー・部門ごとの導入効果や効果的なユースケースを分析することも可能です。

Know Narrator Insight - 電通総研のChatGPTチャット履歴分析ソリューション

1. マルチモーダルRAGによる図表参照

Know Narrator SearchはマルチモーダルRAGにより、参照文書内の画像データを加工することなく、そのまま生成AIに理解させた上で回答を生成します。ビジネス文書でよく使用されるグラフや写真などのデータから回答を生成することで、実際に人が文書を確認して質問に答えた場合に近い回答を得ることができます。

2. 閉域化対応（オプション）

Azure Express Routeを使用して社内ネットワークとKnow Narrator Searchを運用するAzure環境を専用回線で接続しハイブリッドクラウドを構築することも可能です。これによりアクセスを社内ネットワークに限定しセキュリティ性を向上させることができます。

3. 業務ナレッジによるユーザーごとの権限管理

機密事項も記載されているビジネス文書を参照文書として扱うには、ユーザーやユーザーグループごとに、参照権限を適切に設定する必要があります。Know Narrator Searchでは管理画面上で作成したユーザーグループやMicrosoftアカウントに紐づけられた所属情報から参照文書の参照権限を細かく設定することができます。

4. 利用ログを蓄積

ユーザーの全ての利用ログは自社で管理するAzure環境内のデータベースにすべて蓄積されます。これらのデータはExcel、BIツール等での分析に利用することが可能ですし、Know Narrator Insightを利用することで、より詳細な分析を効率的に実施することもできます。

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5. 生成AIの参照箇所を表示

回答結果がどのドキュメントに基づいた回答なのか、参照箇所を確認することができます。マルチモーダルRAGグラフや図の場合には、画像単位での参照も可能です。

6. 自然言語処理技術による精度向上機能

長年にわたり文章データ活用や言語AIモデルのビジネス応用に取り組んできたAITCの自然言語処理技術を応用し、Know Narrator Searchは参照文書の検索精度向上機能や生成AI回答時の制御機能を搭載しています。これら機能により生成AIモデルのそのままの回答精度より高い回答精度を実現しています。

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