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生成AI連携(RAG対応)

生成AI連携(オプション)

エンタープライズサーチQuickSolutionは社内ファイルサーバやクラウドストレージなどに保存された大量のファイルを閲覧権限も考慮しながら横断的に全文検索するシステムです。検索システム(検索エンジン)の強みを活かし、高速・高精度な検索で社内情報から必要な文書を抽出し、その内容にもとづいて生成AIに回答させる機能を提供します。

OpenAI社のChatGPT、Microsoft社のAzure OpenAI Service、Google社のGemini(Vertex AI)、Anthropic社のClaude、Amazon社のAmazon Bedrockなどに対応しています。

この機能はRAGという技術を活用しています。詳細は、RAG(Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成)をご覧ください。

生成AI連携(RAG)対応の強み

データの保管場所はそのまま

オンプレからクラウドまでファイルの保存先を意識することなく、必要な文書を検索して抽出し、その内容にもとづいて回答を生成します。情報源となるデータのアップロードなどは不要で、現状の運用方法を変えずに利用可能です。

膨大な社内情報から正確に回答

20年以上にわたり企業内検索エンジンに求められる精度改善を追求し、高精度検索を実現。また、類似文書集約機能で類似ファイルから最新版のみを抽出することが可能です。回答に必要な文書を適切に抽出することができるため、正確な回答が得られます。

利用者の閲覧権限の範囲で回答

情報源が社内情報のため、利用者の閲覧権限を考慮する必要があります。QuickSolutionが利用者の閲覧権限を考慮して文書の検索・抽出を行うため、セキュアな運用が可能です。

生成AIに追加学習させないため安心

QuickSolutionの生成AI連携(RAG対応)はLLMに追加学習を行わせない設計のため、個人情報／機密情報を含む質問が情報漏洩するリスクがありません。LLMに追加学習させない文脈内学習(In-Context Learning)は行います。

生成AI連携(RAG対応)の画面イメージ

研究開発部で製品の不具合を把握して改善案を検討している例です。不具合報告書が保存されたフォルダに対して「業務用冷蔵庫の冷却性能に関する不具合の原因を表にまとめて」といった指示が可能です。さらに「冷却性能の低下を未然に防ぐ方法を提案して」と深堀しながらの対話もできます。人間と自然と会話するような情報収集を実現し、手間を削減することで生産性向上に貢献します。

検索対象／フォルダを指定した生成AIとの対話で思うような回答が得られなかった場合や、ファイル保存先が分からない場合は高精度検索で絞り込んで質問・指示が可能です。選りすぐられた文書をもとにより的確な回答を行います。また、対象のファイルが明確な場合は文書1件を指定して質問・指示も可能です。英語資料の要約＆翻訳といった使い方もできます。

追加指示	生成AIからの応答に対して、深堀りした質問や「箇条書きにして」「表形式にまとめて」「英語に翻訳して」といった追加指示も可能。
回答元文書を個別に選択・除外	回答元にしたい文書をピンポイントに選んだり、回答に不要な文書を除外したりすることで、より的確に回答させることが可能。
回答元文書の確認	回答元文書はワンクリックで元ファイルを開くことが可能。複数の情報をもとに回答した場合は回答文の個々の部分に参照情報を表示します。

高度な検索機能により、目的の文書を直接探すことも可能

QuickSolutionは売上シェアNo.1の検索システム(検索エンジン)であり、様々な検索機能を搭載しています。生成AI連携(RAG対応)で目的の回答が得られない場合や、関連文書の詳細を知りたい場合に活用することが可能です。代表的な機能をご紹介します。

セマンティック検索
検索文の意味を解析し、利用者の意図・目的に沿った検索を行います。
画像OCR検索
OCR未処理の写真や画像PDFに対して、自動的にOCRを行い検索します。
サムネイル/ビューワ
検索結果はサムネイルでも確認可能。専用のビューワでヒットしたページを直接開けます。高度な検索を抜群の操作性で利用いただけます。通常の検索機能に興味がある方はこちらをご覧ください。