【解決事例】データ基盤のAI-Ready化
「人」による確認工数が減った！AI化プロジェクト「3つの典型的な悩み」と解決策
ハルシネーションが低減し、「人」による確認工数が減った。リファレンス提示率が改善し、回答精度が上がった。 「画像データが検索に引っかからない」というお悩みに対応する「AI-Ready化」事例を紹介します。 製造業のAIプロジェクトを当社が伴⾛⽀援をしてきた中で、よく起こる問題として聞くのは「⾃社で⽣成AI導⼊や、RAG構築に取り組んだものの、 求めているアウトプットが出てこない」です。 複合的な社内書類をAIが理解できる「システム言語」に翻訳する「AI-Ready化」により、データ前処理用のパイプラインを構築。これにより、既存のRAGやAIモデルでも詳細にインプットデータを解読できるようにし、解決へと導きます。 【課題】 ■データの不備、評価、改善サイクルといった複数の要因でプロジェクトが止まる ■画像データが検索に引っかからない ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
基本情報
【AI-Ready化の3つの工程】 ■情報の仕分け：資料の項目ごとに定義を定め、システム言語へ翻訳する際の共通フォーマットを作成・標準化 ■AIによる解読と文章の整形：独自マルチモーダルAI「Conata Data Agent」にて画像・図面・表などの内容を読み取らせ、JSONやMarkdownなどのシステム言語へ書き直す ■検索しやすいデータベースへ：構造化データへのタグ付けや、ベクトル化などのRAG最適化処理を実施してデータ倉庫に格納 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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取り扱い会社
当社は、データ及び人工知能を活用したソリューションの開発・提供、 データ・プロダクト開発に関するコンサルティングを行っている企業です。 企業が抱えるサイロ化・属人化・非構造化データをAIが扱いやすい状態へと 変換する、データ活用プラットフォーム「Conata(コナタ)」をご提供。 私たちは、企業や人々がデータや人工知能をより積極的に活用し 仕事や作業の効率化を加速する「はずみ車」になりたいと考えています。
