製品トピックス2023/12/10

Sinequaと生成系AIの統合で素早く答えを見つける

Finding Answers Fast in Support and Maintenance - Sinequa Integration with Generative AI from Sinequa on Vimeo.

　Sinequaにご興味をお持ちいただきありがとうございます。
おかげさまで先日開催のWEBセミナーには100名を超えるお申し込みをいただき、多くのご質問や個別のご紹介依頼をいただきました。また、CTC Forumにおいても大変多くのお客様に展示ブースへの訪問・講演へのご参加いただき、どちらのイベントも大変盛況のうちに閉幕いたしました。
今後も定期的にsinequaの魅力を発信してまいります。

　現在、多くのお客様の現場では、複雑な製品情報が多くのシステムやプロセス内に散在しているという課題に直面しています。
今回の記事では、Sinequa社独自のニューラルサーチ機能とChatGPTを合わせた検索拡張生成（RAG）でこの課題を解決するデモ動画をご紹介します。Sinequaを用いることで、システムやデータ形式に関係なく、すべてのナレッジへのアクセスと活用がいかに容易になるかを想像してください。

動画内では医療機器製造メーカーを例に2つのシナリオを紹介しています。
1つ目は自社で製造している人工呼吸器についての詳細情報を調べる例。2つ名はX線撮影装置についての仕様を調査し顧客へのメールを作成する例です。

1例目では人工呼吸器のバッテリー持続時間について検索しています。
結果画面では回答となる社内文書の一覧と、画面右側にはChatGPTの回答画面が表示されており、「11時間」という答えも導き出しています。そのほかにもバッテリー満充電までの時間や、バッテリーコンディショニングの方法に関する質問も社内のドキュメントの中から答えを見つけて回答しています。旧製品のバッテリーを使用できるかの質問においては、2つの異なる機器の情報を比較して「使用できる」という答えを導くこともできました。

2例目では、X線撮影装置のアクセサリー耐荷重について質問をしています。
こちらの例でもChatGPTは「20Kg」という的確な答えを返してくれました。一般に公開されているChatGPTでは回答の出展が明らかではなく、うその答えを返されることも少なくありませんが、Sinequaと連携することで、社内のどのドキュメントが出展なのかを示すことができるので、回答の正確性を確認することもできるようになっています。さらに次の検索では、300ページもあるドキュメントから内容をサマリして、顧客へのメール本文を作成しています。

　今回の動画はほんの1例ですが、まるでコンテンツと会話しているかのように、質問をして回答を得ることができます。
Sinequaと統合することで、御社のすべてについて知り、それを説明し、要約して回答する準備ができています。必要なときはいつでも、コンテンツと対話してください。あなたのビジネスを次のレベルに引き上げてくれるでしょう。

次は御社が持つ膨大なナレッジを使って情報探しを効率化してみませんか。