課題解決Goldfireコラム「過度な期待」期の生成AIとRAG

2024年8月「過度な期待」期の生成AIとRAG

2024年の日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクルが公表されました。

Gartner、「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2024年」を発表

これによれば、生成AIは昨年に続き「過度な期待」のピーク期、検索拡張生成（RAG）も生成AIを追うように過度な期待のピークに入ってきました。これらの活用については、その精度や企業の業務プロセスに適合させること等が課題であることは広く言われています。
その高まる期待の中で実用化の課題が浮き彫りになっている状況でしょう。特にハルシネーション（もっともらしい嘘）の問題は、実用化において最大の壁であるとも言われています。
また、7月に経済産業省からデジタルスキル標準のVer1.2が公表されています。

経済産業省：デジタルスキル標準

このスキル標準はDXを推進する人材の役割と必要なスキルを定義しているものであり、昨今の生成AIの潮流を反映したものに改訂されました。AI活用について技術的な要素だけでなく、構想検討や業務に即した課題やリスクへの対応、そして継続的な促進と改善といった運用面も強調されています。ハイプサイクルに見られるように、過度な期待で着目し、多くの課題が浮き彫りになり、実用化に向けて進み始めているという状況を表しているように思われます。

さて一方で、研究開発や開発、品質保証等における多彩な業務シーンでの利用実績を持つ知識検索ツールが有ります。それがGoldfireです。Goldfireは生成はしませんが、高度な検索技術により、方法・課題・原因・用途等、考えるために必要な情報を社内・社外のコンテンツから効果的に調査可能です。
加えて、社内情報活用の為に、既存のドキュメントを人為的に加工する必要もありません。
更に、上記したRAGでは、その精度向上が課題とされていますが、GoldfireはRAGの精度向上にも利用することが出来ます。また高精度な検索はハルシネーションの対策にも利用できるでしょう。

このような知識活用プラットフォームGoldfireは御社のDX構想の早期実現に活用できるかもしれません。
是非一度お問合せ下さい。

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