「業務でちゃんと使える」特化型生成AIを自動で作る 富士通が開発

AI要約

富士通は2024年6月4日、AI分野における研究戦略発表会を開催し、企業が持つ膨大なデータや法令への準拠を容易に実現する「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を発表した。2024年7月から同社のAIサービス「Fujitsu Kozuchi」の一部として提供を開始する。

エンタープライズ生成AIフレームワークは、「ナレッジグラフ拡張RAG(Retrieval Augmented Generation:検索拡張生成)」「生成AI混合技術」「生成AI監査技術」の3つで構成されている。

適用事例として、製品マニュアルに関する質問/応答において、複数ページにまたがる情報から適切な情報を統合し、最適な答えを作成できることを確認している。ネットワークログ解析でも、障害復旧の効率化に役立ったという。

「業務でちゃんと使える」特化型生成AIを自動で作る 富士通が開発

 富士通は2024年6月4日、AI分野における研究戦略発表会を開催し、企業が持つ膨大なデータや法令への準拠を容易に実現する「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を発表した。2024年7月から同社のAIサービス「Fujitsu Kozuchi」の一部として提供を開始する。

 エンタープライズ生成AIフレームワークは、「ナレッジグラフ拡張RAG(Retrieval Augmented Generation:検索拡張生成)」「生成AI混合技術」「生成AI監査技術」の3つで構成されている。

 ナレッジグラフ拡張RAGは、製品マニュアルや設計書など、企業が保有する多様な形式かつ大量なデータを基にナレッジグラフを自動作成する。クエリを与えた場合、独自のクエリ指向ナレッジにより、ナレッジグラフから高精度でナレッジを抽出する。その後、抽出したナレッジを別の生成AIが解析し、回答として提示する。

 ナレッジグラフとは、多様な情報を体系的に連結させてグラフ構造化したものだ。ナレッジグラフを活用することで、データの連携/統合や処理プロセスの最適化、高度な分析が可能になる。

 ナレッジグラフ拡張RAGで作成したナレッジグラフを活用することで、生成AIがナレッジを解析する際に必要な情報量は、通常のRAGと比較して約4分の1に削減できる。複雑な質問応答の精度を想定するベンチマーク「HotpotQA」では「世界1位(2023年度)」(同社)だという。また、ナレッジグラフを作成する際に1度の分析で処理できる文字数(トークンサイズ)は、従来技術では20万~30万文字程度なのに対し、ナレッジグラフ拡張RAGでは1000万文字以上に対応する。

 適用事例として、製品マニュアルに関する質問/応答において、複数ページにまたがる情報から適切な情報を統合し、最適な答えを作成できることを確認している。ネットワークログ解析でも、障害復旧の効率化に役立ったという。