【ITニュース解説】大日本印刷、非構造化データを扱えるAIチャットボットを発売

大日本印刷が「DNPドキュメント構造化AIチャットボット」という新しいAIチャットボットを販売開始した。このチャットボットの最大の特徴は、非構造化データを扱える点だ。システムエンジニアを目指す上で、非構造化データという言葉は頻繁に耳にするはずだ。そこで、このチャットボットの機能を理解するために、まず非構造化データとは何か、そしてなぜそれが重要なのかを解説する。

非構造化データとは、特定の形式や構造を持たないデータのことを指す。例えば、テキスト文書、画像、音声、動画などが該当する。従来のデータベースは、構造化データと呼ばれる、あらかじめ決められた形式で整理されたデータを扱うのが得意だった。構造化データは、データベースのテーブルに整理して格納できるような、例えば、顧客の名前、住所、電話番号といった情報だ。

しかし、現代社会では、非構造化データが爆発的に増加している。企業の内部には、大量の報告書、会議の議事録、メール、顧客からの問い合わせなどが蓄積されている。これらの非構造化データには、重要な情報が含まれている可能性があるにもかかわらず、従来のシステムでは効率的に活用することが難しかった。

そこで、非構造化データを活用するために、AI技術が注目されている。DNPドキュメント構造化AIチャットボットは、まさにそのニーズに応えるために開発されたものだ。このチャットボットは、非構造化データを構造化処理する機能を備えている。構造化処理とは、非構造化データから意味のある情報を抽出し、整理して扱いやすい形に変換することだ。

具体的には、このチャットボットは、テキスト文書に含まれるキーワードやフレーズを抽出し、それらの関係性を分析することで、文書の内容を理解する。そして、抽出された情報を基に、文書を分類したり、要約を作成したり、あるいは特定の質問に対する回答を生成したりすることができる。

このチャットボットのもう一つの重要な機能は、拡張検索生成（RAG: Retrieval Augmented Generation）を活用できる点だ。RAGとは、大規模言語モデル（LLM）と呼ばれるAIモデルの性能を向上させるための技術の一つだ。大規模言語モデルは、大量のテキストデータを学習することで、自然な文章を生成したり、質問に答えたりすることができる。しかし、大規模言語モデルは、学習データに含まれていない情報や、最新の情報については、正確な回答を生成することが難しい場合がある。

RAGは、この問題を解決するために、大規模言語モデルに外部の知識ベースを組み合わせる。具体的には、質問が入力されると、まず外部の知識ベースから関連する情報を検索し、その情報を大規模言語モデルに与える。大規模言語モデルは、与えられた情報を基に、より正確で詳細な回答を生成することができる。

DNPドキュメント構造化AIチャットボットは、RAGを活用することで、非構造化データに含まれる情報をより効果的に活用することができる。例えば、大量の技術文書から特定の技術に関する情報を検索し、その情報を基に、技術的な質問に対する回答を生成したり、あるいは新しい技術開発のアイデアを提案したりすることができる。

このチャットボットの活用例としては、以下のようなものが考えられる。

• 顧客サポートの効率化: 顧客からの問い合わせ内容を分析し、FAQデータベースや過去の対応履歴から関連する情報を検索することで、迅速かつ正確な回答を生成することができる。
• 社内ナレッジの活用: 社内に蓄積された報告書や議事録から必要な情報を検索し、従業員がナレッジを共有しやすくすることで、業務効率を向上させることができる。
• リスク管理の強化: 契約書や法律文書を分析し、リスク要因を早期に発見することで、コンプライアンス違反や訴訟のリスクを軽減することができる。

DNPドキュメント構造化AIチャットボットは、非構造化データを活用するための強力なツールだ。システムエンジニアを目指す上で、このようなAI技術の動向を常に把握しておくことは非常に重要だ。なぜなら、今後、非構造化データを扱うシステムを開発したり、運用したりする機会が増えることが予想されるからだ。このチャットボットの登場は、AI技術がビジネスの現場でますます重要な役割を果たすようになることを示唆している。