GPT-4o
対応!
業務で生成AIを有効活用できていますか?
業務での生成AIの活用はまだ十分に進んでいない。
その原因のひとつは生成AIは
自社のナレッジを
学習していないことにあります。
だから
生成AIに
自社のナレッジを取り込み
高度な対話を実現するRAG(Retrieval Augmented Generation
= 検索拡張生成)が注目されている。
RAGが解決する
企業課題
- CASE1 社内の不均衡、業務ノウハウの属人化を解消
-
- 総務・人事
社内の規則・手続きについて社員からの問い合わせが毎日のように寄せられる。 - 情報システム部門
社内システムについてのヘルプデスク業務が慢性的に逼迫している。 - カスタマーサポート
オペレーターの自己解決率が向上しない。熟練スタッフの負担が減らない。 - 営業部門
営業ノウハウの偏り。担当者間で成績がばらつきチームの成果が安定しない。 - 店舗
店舗でのトラブル対応が店舗で完結せず、エリアMGや本部の対応が逼迫。 - 技術部門
技術職の技術的知見を高いレベルで均質化し日々アップデートしていきたい。
- 総務・人事
- CASE2 埋もれたままで必要なときに働いてくれない社内資料を再活性
-
- 社内規定・契約書・約款

- マニュアル・操作手順書

- 問合せ履歴・対応履歴・FAQ

- 社内規定・契約書・約款
ただし...
RAG製品が多くある中で
RAGの品質が良くないと
課題は解決しません。
高品質なRAGを実現する
OfficeBotの最先端の自然言語処理技術で、
正確性と網羅性の両方を実現!
OfficeBotの実際の性能
- ユースケース
-
- 資料の内容調査報告書や技術文書
- 資料の形式PDF、PowerPoint、Excel
- 資料の数300
- 資料の容量20~300ページ、1~70MB
- 資料の総容量2.2GB
- RAGの用途過去に類似の事例や実績がないか調べる
- 評価結果
-
高品質だから、
導入効果が大きい。
- ナレッジマネジメントが
実現できた? -
- 社内資料を
有効活用できた? -
類似製品との比較
| 製品 |
RAG特化サービス
RAGに特化したAIアシスタントサービス |
|---|---|
| 初期・月額費用 | প্রাথমিক ¥ ১০০,০০০ মাসিক ফি ¥ ৫০,০০০~ |
| 年間費用月300人 30M文字利用 | প্রায় ১৪০টাকা |
| RAG パフォーマンス |
|
| ノーコード |
| 製品 |
企業用GPTサービス
企業がセキュアな環境で生成AIを活用できるSaas。 |
Copilot for Microsoft 365
Microsoft 365のオプションのAIサービス。各OfficeアプリにAIが統合され作業効率が向上。Copilot ChatでOneDriveやSharePointを横断したRAGが利用できる。 |
Copilot Studio
Microsoft 365用のCopilotをカスタマイズしたり、独自のCopilot WEBアプリなどを作ることができるローコードプラットフォーム |
|---|---|---|---|
| 初期・月額費用 | প্রাথমিক কয়েক লাখ মাসিক কয়েক লাখ |
৪,৪৯৭/মাসব্যবহারকারী চার্জ | ¥ ২৯,৯৮৫/মাস২৫,০০০ বার্তা |
| বার্ষিক খরচ৩০০ জন ৩০M অক্ষর ব্যবহার | প্রায় ৭০০লাখ ইয়েন | প্রায় ১৬০০লাখ ইয়েন | প্রায় ৩৬লাখ ইয়েন |
| রাগ পারফরম্যান্স |
|||
| নো-কোড | ※সঠিকতা বাড়ানোর জন্য SE উপাদান অপরিহার্য। |
結論
高品質で低価格!
RAGでコスパが良いのは



