生成 AI・LLM ソリューション

ソリューション

生成 AI・LLM ソリューション

「生成 AI(Generative AI)」は、ユーザーの問い(プロンプト)に対して
テキスト、画像、またはその他のメディア形式で答えることができる先進の技術です。
大量のデータに含まれているパターンや構造などを学習し
それに基づいてユーザーの要望に沿ったコンテンツを生成します。
ChatGPT や Gemini などのサービスがこの分野で広く知られています。

企業内で 90% 以上を占めると言われる非構造化データ(文書や PDF ファイルなど)* は情報の宝庫ですが
その処理は複雑で時間を要する作業です。
フライウィールは、このような非構造化データも含めた様々なデータに対し
強力な検索技術とデータ処理能力、加えて LLM(大規模言語モデル)に軸をおいた生成 AI を駆使して
ビジネスに価値をもたらす情報へと変換します。

*Source: IDC White Paper, Sponsored by Box Inc., “Untapped Value: What Every Executive Needs to Know About Unstructured Data,” Doc. US51128223, August 2023

導入のご相談

こんなお悩みありませんか？

データ分析から有効な解決策を得る方法がわからない
そもそも社内データの統合が進んでいない
利用シーンに応じた柔軟なデータ活用ができない

フライウィールの
生成 AI ・LLM ソリューション

私たちの核となる高速かつ高精度な検索技術と、LLM (大規模言語モデル)の組み合わせで
大規模データの処理と分析を推進し
生成 AI の情報生成を通じて企業のデータ活用を革新します。

高度な検索技術を搭載した
モジュール・機能群

テキストのコンテキストに基づいた生成 AI による要約、テキスト生成、情報抽出、Q&A、チャットボットなどのコンテンツ生成で、LLM(大規模言語モデル)は重要な役割を果たしています。しかし、インターネットなどにある学習データに依存する LLM だけでは、企業独自の情報や最新の情報を利用することができません。

この問題に対処するためにフライウィールでは、データ活用プラットフォーム Conata® (コナタ) が持つ「Conata Discovery Search」の技術を通じて RAG(Retrieval-Augmented Generation)*を提供しています。RAG によりインターネット上だけでなく、企業内の使われていないデータや専門性の高いデータ、最新のデータなど、多様な情報源の活用が可能となります。一般的な生成 AI サービスよりも正確かつ最新なコンテンツを提供するための、活用データの取得が可能となります。

* RAG(Retrieval-Augmented Generation)は LLM(大規模言語モデル)の他にも追加データを取得し、その情報に基づいた生成を行うことで、企業内の使われていないデータなど、LLM がカバーしていない情報を反映させることが可能です。これは、検索システムとの連携を通じて実現され、生成 AI に必要なコンテキストを網羅しながら、そのコンテキストに即したコンテンツを提供することができます。

実用性を重視したソリューション

フライウィールでは、生成AI の潜在力を最大限に引き出し、安定したソリューション運用を実現するために、以下の三つの主要なサービスを提供します。

精度の検証と改善
ハルシネーション(事実と異なる、無関係な内容)の回避など、生成 AI による回答の精度は、その有効性の核心です。フライウィールは、豊富なデータソリューション開発・運用経験から得たフィードバックループを活用して、生成 AI の検証と改善を行います。高度な品質管理プロセスを通じて、質と量を最適化した高品質なソリューションを提供します。
効率的な開発
品質を担保しつつ、短期間でコストを抑えたソリューション開発を実現します。データ活用プラットフォーム Conata のデータインフラを活用して適切にデータを取り扱うことで、RAG(Retrieval-Augmented Generation)の運用上で大切な「正しいデータの管理(統合)、検索、最新化」をスムースに行えます。
拡張性と
カスタマイズ
将来を見据えた効率的なデータ活用の拡張性も重要な要素です。生成 AI のテキスト出力データと、別途 Conata の予測・統計処理から得た数値データを組み合わせることで、需要予測などの高度なカスタマイズが可能です。また、医療、法律、金融など特定の業界に特化したソリューションも、RAG(Retrieval-Augmented Generation)技術を取り入れることで実現します。

ソリューションの 4 つの特徴

先進のデータ活用プラットフォーム Conata をフライウィールは活用します。
Conata を活用したソリューションは
以下の 4 つの核となる特徴により、ビジネスのニーズに応えます。

特徴 1

クオリティ

高品質なコンテンツを生成

課題: 高品質な記事やレポートの効率的な生成と、複数のデータソースによる一貫性あるコンテンツ作成。
RAG(Retrieval-Augmented Generation)技術と高度なフィードバックループを活用して、異なるデータソースを統合します。これにより、質と量を兼ね備えた豊富なデータに基づく高品質なコンテンツ生成を自動化します。

特徴 2

パーソナライズ

迅速にコンテンツをカスタマイズ

課題: 個別ニーズにパーソナライズしたコンテンツの、生成コストと時間。
企業内における情報検索でも、保管場所を限定しないデータ活用プラットフォーム Conata の検索機能やレコメンドを組み合わせたうえでRAG(Retrieval-Augmented Generation)を使用すれば、ユーザーに最適化されたコンテンツを効率的に生成できます。

特徴 3

データ整備

ビジネス成長に伴う
スケーラビリティを確保

課題: ビジネス成長に比例した、生成コンテンツのニーズ増大に対応できる手法の欠如。
データ活用プラットフォーム Conata が備える拡張性は、データや需要の増大に応じてスケールするシステムを構築することが可能です。

特徴 4

リアルタイム反映

迅速に最新情報の更新を実現

課題: 手動での最新情報のアップデートは時間がかかる一方で、リアルタイム情報を反映したコンテンツ生成が求められる。
RAG(Retrieval-Augmented Generation)の検索機能により、自動で最新の情報を取得し、生成AI の学習データを常に最新に保ちます。リアルタイムな情報を迅速に生成 AI の出力へと反映させることが可能です。