自社専用のChatGPTが欲しい？LLMとRAGで実現可能です。

最終更新日：2024/11/29

本記事について

生成AIはその高度な言語処理能力によって、様々な分野で革新的な活用が期待されています。特に大規模言語モデルLLM（Large Language Model）とRAG（Retrieval Augmented Generation）との組み合わせは、自社が保有する固有の情報に基づいた高精度な回答生成を可能にし、ビジネスの新たな可能性を切り開いています。

目次

1. 自社固有情報を学習した生成AI
2. 「自社固有の回答生成」のメリット
3. LLMとRAGを用いた「自社固有の回答生成」の仕組み
4. 具体的な活用事例
5. 課題と対策
6. まとめ

1. 自社固有情報を学習した生成AI

このような従来では難しかったニーズに応えられるのが、LLMとRAG(ラグ)になります。

例えば、ECサイトや会社ホームページなどに設置された従来型チャットボットは、あらかじめ用意されたFAQデータに基づいて回答するため、柔軟性に欠け、複雑な質問には対応できませんでした。しかし、LLMとRAGを活用することで、自社の製品マニュアル、FAQ、顧客履歴などの膨大なデータを学習し、より自然で人間らしい対話を実現できます。

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2.「自社固有の回答生成」のメリット

• 顧客満足度の向上: 顧客の質問に的確かつ迅速に答え、よりパーソナライズされたサービスを提供できる。
• 業務効率化: よくある質問への対応を自動化し、従業員の負担を軽減できる。
• 競合との差別化: 自社の強みや特徴を効果的に伝え、競合他社との差別化を図ることができる。
• 新たなビジネス機会の創出: 顧客との対話を通じて、新たな製品やサービスのアイデアを得ることができる。
  など

3. LLMとRAGを用いた「自社固有の回答生成」の仕組み

LLMとRAGを用いた自社固有の回答生成の大まかな仕組みは、以下のようになります。

1. データの準備: 自社の製品マニュアル、FAQ、顧客履歴などのデータを整理し、LLMが学習しやすい形に整理します。（整理せずに全てを学習する事も可能ですが、整理をすることで矛盾を回避し、より回答精度が増します）
2. LLMの学習: 準備したデータをLLMに学習させ、自社の知識データベースを構築します。
3. RAGによる検索: 顧客からの質問に対して、LLMが関連するキーワードを抽出し、RAGが知識ベースから最も適切な情報を検索します。
4. 回答生成: 検索された情報を基に、LLMが自然な文章で回答を生成します。

4. 具体的な活用事例

• カスタマーサポート: 顧客からの問い合わせに24時間365日対応し、自社の製品やサービス内容に沿った接客を行う、またはオペレーターに情報を供給する。
• 製品マニュアル: 従業員からの製品に関する質問に、詳細な情報を提供する。
• 内部情報検索: 有給の付与日数は？など社内の情報共有システムに蓄積された情報を簡単に引き出せる。
• トレーニング教材: ポイントなる情報に絞り、新入社員向けのトレーニング教材を自動生成できる。

5. 課題と対策

LLMとRAGを用いた自社固有の回答生成は、日進月歩の技術であり、いくつかの課題も存在します。

• データの質: 学習データの質が、生成される回答の質に大きく影響します。データ準備に時間がかかる事に懸念を持つ企業も存在します。
• プライバシー: 顧客情報などの機密情報を扱う際には、厳重なセキュリティ対策が必要です。APIを利用する事で法的に問題ないとされていますが心配する声があります。
• ハルシネーション: LLMが、存在しない事実を生成してしまう可能性があります。

これらの課題を克服するためには、ポイントを押さえた導入開発をサポートできる信頼できるシステム会社を探すこともまた大事になります 。

6. まとめ

LLMとRAGの組み合わせは、自社固有の回答生成を可能にし、顧客満足度の向上、業務効率化、新たなビジネス機会の創出に貢献します。しかし、その一方で、いくつかの課題も存在します。これらの課題を克服し、生成AIを最大限に活用することで、企業はより競争力のあるビジネスを展開していくことができるでしょう。

まだまだ間に合う生成AIの業務利用

本記事を執筆している株式会社バイタリフィはWebやアプリ開発などを中心に顧客のDX化を支援し、 2025年9月で20周年を迎えました。多くのお客様、関係者の皆様に支えられながら、こうして20年間に渡り物づくりに携わる事ができた事、大変感謝申し上げます。

20周年を迎えた当社は新代表にアイスマイリー社（AIメディア）の板羽晃司を代表に迎え、新たに「生成AI」のバイタリフィとして再出発しています。

• コストパフォーマンスに優れるチャットボット『FirstContact』について、シナリオ型と生成AIをハイブリッド利用できるように製品をバージョンアップ（成果と費用、期待値のバランスに優れた新しい生成AIの活用方法です）
• これまで利用してきた基幹系システム、もしくはWebやアプリに “生成AI機能を追加して” さらなる業務効率化を推進する
• 「画像生成AI（トラム社）」「ECレコメンドAI（サンクユー社）」「セキュアGAI(スクーティー社)」などの様々なAIソリューションを用い、バイタリフィグループ全体で顧客のAI化をサポート

これからもバイタリフィはお客様をAIソリューションで支え、変化の激しい現代を生き残れる会社となれるよう、しっかりサポートさせて頂きます。

そんなバイタリフィが提案するチャットボット（生成AI）

バイタリフィが提案するチャットボットは「費用」と「成果」のバランスに優れた、お客様のニーズに合わせられるチャットボットです。例えばこういう事はありませんか？

• 生成AI機能を搭載したチャットボットを月額30万で利用しているが、そこまで賢くなく？毎月30万を支払うまでの期待値、価値は見いだせていない
• 最近はどこの会社のホームページにもチャットボットが設置されており、自社には設置できていない、まずは簡単でいいので費用を抑えながら設置してみたい

生成AIは利用しないよりは利用した方が確実に良いのは理解できてきたが、 まだまだ発展途上のため、 どこまで費用かけて成果を求めるのか、そのバランスの判断が現状は難しい所ではないでしょうか？

そこでバイタイリフィでは、お客様のニーズに合わせた、費用と成果のバランスの取れたチャットボット導入を提案しています。

1. まずは自社Webサイトにチャットボットを設置したい
   →月額2万円で設置可能、顧客とのタッチポイントとしての役割を担わせる
2. 色々な情報ソース（Webページ、社内ドキュメント）を読み込ませ、それらをAIに学習した上で回答させたい
   →月額12万～ 設置可能、ChatGPTなどが利用可能です
3. 効果を感じながら少しずつ機能拡張したい
   →月額2万円からスタート、生成AIチャットボットは学習データを取り込めば即戦力になるわけではなく、個社ごとの出力調整が必要となります。 バイタリフィは導入時から即戦力として活用いただけるチャットボットとする為のサポートに注力を行っております。 またカスタマイズ性にすぐれており、段階的に活用の幅を広げるご提案も可能です。 初期は基本的な機能から始め、徐々に高度な機能を追加していくことが可能です。

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