GPT-4o
対応!

社内データと対話する生成AI | 法人向けRAG OfficeBot

法人向けRAGで、
企業の情報資産を活用し​
業務効率を圧倒的に向上!​

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業務で生成AIを有効活用できていますか?

帝国データバンク調べ、4705社に調査した生成AI活用の円グラフ。「活用している」17.3%、「活用していないが検討中」26.8%、「活用しておらず予定もない」48.4%、「わからない」7.6%。

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。

社内資料
生成AI
AIChatbot

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。
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

ただし...

RAG製品が多くある中で
RAGの品質が良くない
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!

概念図:言葉の解釈(言葉の同義性)である「辞書的理解」「多言語の理解」「専門用語の理解」、文脈の解釈である「ハイコンテキスト会話」、資料の解釈である「文章構造のレイアウト」「ページの跨り」「画像・抽象物」を背景として、実用的な検索を行いますが、一般的なRAGの課題として、「意図通りの回答ができたか」という正確性と「すべて見つけられたか」という網羅性はトレードオフの関係にあるため、正確性を高めると検索結果数が減り、誤った情報が含まれる回答が減少するが質問に対し「情報はありません」が増加したり、間違いではないが情報が不足している回答が増加します。一方、網羅性を高めると検索結果数が増え、いろいろな質問に回答してくれるが誤った情報が含まれる回答が増加するというジレンマがあります。正確性(Precision:間違いのない正しい回答をする確率)と網羅性(Recall:正しい情報が含まれる回答をする確率)のバランスが取れた回答こそが高品質であり、特に重要な技術です。

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
このユースケースにおいては、RAGの生成結果 384件中、間違いの無い正しく網羅的な回答 348件、正しい情報と誤った情報が混在する回答 24件、完全に誤っている回答 12件。複数の信頼性100%の出力や、複数の信頼性0%の出力は他にも複数パターン存在するものとして、正誤の割合で信頼性を評価すると、回答の網羅性 96.9%、回答の正確性 90.6%という結果となりました。

詳しい評価資料はこちら

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?
期待通りに実現できている 38%、ある程度実現できている 47%(※n=300社、自社調べ)
社内資料を
有効活用できた?
ある程度有効活用できている 35%、十分に有効活用できている 45%(※n=300社、自社調べ)

圧倒的にリーズナブルな料金プラン

最新の生成AI GPT-4oを業界最安水準の価格※1でご利用できます。

※1 当社調べ。2024年6月7日時点。

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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

RAGの精度向上に直結する最新の技術を取り入れることで、汎用的で信頼性の高いRAG環境を社内導入できる。
生成AIリテラシーを必要としないUI・UXであることもポイント。

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。

用途に応じて複数のLLMのモデルから選択できたり、システムプロンプトを自由に設定するなどして、自社の業務にあった生成AIの活用環境を設計できる生成AIプレイグラウンド。

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。
Gemini for Google Workspace は現時点で日本語対応時期未定

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
Copilot for MS 365ユーザは追加費用なしで利用できる。

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।

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結論

高品質で低価格!
RAGでコスパが良いのは
OfficeBot

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機能を詳しく解説した
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