ストックマーク
ストックマーク株式会社(本社：東京都港区、社長：林 達、以下：当社)が提供するRAG実用化サービス「Stockmark A Technology、以下：SAT」は、「SAT」内で構造化したデータを、用途探索やレビューなどの高度なAIエージェントとして利用可能な新機能「エージェントショーケース」を4月25日にリリースします。
「SAT」は、膨大な企業データを、RAGシステムで活用可能な形式へ構造化するRAG実用化サービスです。マルチモーダルLLMを活用して、テキスト・図・表が含まれる複雑なビジネスドキュメントから情報を抽出し、RAGに最適化された構造化データを生成します。RAGのシステム構築、検証、そして莫大な工数を必要とするQA評価までを効率的に実行することができます。
当機能の追加により、構造化した様々な部門のデータを、AIエージェントとして活用することができ、RAGの開発検証に留まらない、リアルな業務利用までが可能になります。
なお、当機能のリリースに伴い、構造化データを活用することで、自社のナレッジ活用を促進するAIエージェントの開発支援を開始いたします。
新機能「エージェントショーケース」の詳細
AIエージェントは、複雑なタスクを自律的に処理する能力を持ち、これまで人の手によって処理されていた煩雑な業務の自動化を実現します。これにより企業はコストを削減しながら、人的リソースを価値創造などの分野に集中できるようになります。
新機能「エージェントショーケース」は、「SAT」で構造化したデータ資産を、AIエージェントとしてより実用的なユースケースを想定した活用が可能な機能です。
「SAT」で提供するAIエージェントは、軽い対話や情報調査などの開発工数が比較的軽度なAIエージェントとは異なり、テキスト・図・表などを含む複雑なデータの構造化や、用途探索やレビューといった高度な開発技術が求められるAIエージェントで活用でき、様々な部門や幅広い業務での利用を想定した機能です。
本機能のリリースにより、下記のような課題解決を支援することが可能です。
・複雑な業務質問への対応
→複数の情報源と専門知識を統合しないと、本当に欲しい情報にたどり着けない。
・眠れるデータの活用
→社内の情報を蓄積して、RAGも試したが、本当に業務で活用できるデータになっているのか分からない。
・RAG活用アイデアの枯渇
→PoCで終わらせず、業務に活かせるRAGの具体的な活用方法が見つからない
・高度なQAへの限界
→シンプルなRAGでは対応できない、複雑な問い合わせに課題を感じている
・エージェント導入のファーストステップ
→AIエージェントに可能性は感じるものの、何から始めれば良いか分からない
新機能「エージェントショーケース」により、企業による生成AI活用促進や、AIエージェント開発や企業データの構造化に苦戦されているユーザーをより強力に支援できるようになります。
1. あらゆる業務に対応したAIエージェント機能が利用可能
テキストや図表を含む企業データの構造化からナレッジグラフ生成、RAGのチューニングまで簡単に実行でき、あらゆる部門でAIエージェントの活用を可能にします。
2. 多様な提供環境と幅広い支援体制でAIエージェント開発を支援
AIエージェントは、生成AI時代における画期的な技術です。業務活用レベルのAIエージェント開発には高度な技術力が求められます。当機能のリリースに伴い、自社データを活用した独自AIエージェントの開発支援や、AIエージェントを活用したアプリケーション開発支援まで、柔軟かつ幅広い支援体制で企業の生成AI活用を支援いたします。
また、企業の開発環境は多様かつ、厳密なセキュリティ要件も存在するため、当機能は「SAT」内での提供のほか、プライベートクラウドでの提供も可能です。
データ構造化の重要性
2022年以降、急速に注目された生成AIは、ビジネスシーンでも約7割の企業が何かしらの形で生成AIを導入している一方で、実際の利用頻度は、数日に１回程度が約35％と主流となり、各社で生成AIツールの導入が進んでいる割には、高頻度に利用できているユーザーが少ない状況にあります※1。
その理由として、生成AIが事実と異なる生成をしてしまう「ハルシネーション(もっともらしい嘘)」が主な理由と言えます。ハルシネーションの抑止策として、既存のデータベースから検索・回答生成を行う「RAGシステム」の利用が一般的です。しかし、業務データを用いたRAGシステムを構築するためには、組織内データの大半を占める、図表を含む複雑な形式の非定型ドキュメントを、検索可能なデータ形式に変換する「データ構造化」が必要です。正しく構造化されたデータでRAGシステムを構築することで、組織内の専門的な知識や情報を検索し、生成AIによる正確な回答生成が可能になります。
※1：製造業における生成AIの活用とセキュリティ状況：https://stockmark.co.jp/news/20240418
「SAT」について
「SAT」は、膨大な企業データをRAGシステムで活用できる形式へ構造化するRAG実用化サービスです。
多機能AI(マルチモーダルLLM)を活用して、膨大な量かつ複雑なビジネスドキュメントのテキスト・図・表から情報を抽出。構造化データとナレッジグラフを自動生成し、RAGシステム検証を簡単に実行することができます。
・「SAT」公式サイト：https://sat.stockmark.co.jp/
「SAT」の特徴
特徴①：複雑な構成のデータを簡単かつ高精度に構造化
ビジネスシーンで頻繁に用いられている、図や表を含むあらゆる形式で構成された、複雑かつ膨大な量のドキュメントを、簡単にテキスト抽出し、検索可能なデータ形式に変換することができます。
特徴②：ナレッジグラフの自動生成
構造化されたデータベースから概念同士の関係性を理解したナレッジグラフを自動生成します。これにより組織固有の専門性が高い知識でも正しく検索・回答生成が可能になります。
特徴③：RAGシステムの検証や、自動QA評価で継続的な改善が実現可能
構造化されたデータベース、自動生成されたナレッジグラフに対して、質問・回答の検証から、生成されたQAの自動評価までを実施できます。これにより組織のけるRAGシステム構築の加速や精緻化、膨大な時間を要するQA評価の効率化が可能になります。また、対象のドキュメントが増加しても、簡単に構造化や検証が可能となり、RAGシステムの検証・改善継続的に実現します。
ストックマーク株式会社について
ストックマーク株式会社は「価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる」をミッションに掲げ、最先端の生成AI技術を活用し、多くの企業の企業変革を支援しています。
社内外の情報をワンストップで検索できる「Anews」及び、あらゆるデータを構造化し企業の資産に変える「SAT(Stockmark A Technology)」を運営しています。さらに、企業特化生成AIの開発や、独自システムの構築も支援しています。
会社名 ：ストックマーク株式会社
所在地 ：東京都港区南青山一丁目12番3号 LIFORK MINAMI AOYAMA S209
設立 ：2016年11月15日
代表者 ：代表取締役CEO 林 達
事業内容：自然言語処理を活用した、
事業機会の探索と意思決定の支援を行うサービスの開発・運営
URL ：https://stockmark.co.jp/