本記事はFIXERが提供する「cloud.config Tech Blog」に掲載された「GaiXerが全部教えちゃう!私、GaiXerの魅力とは?」を再編集したものです。
はじめに
皆様、こんにちは。
24卒の稲永 然です。
本記事は、FIXER社内のブログ企画「生成AIブログ駅伝」の一環として、皆様にFIXERとGaiXerのことを知ってもらうため、そして、私自身もこれから共に業務を行うGaiXerのことをよく知るため、GaiXer自身にGaiXerの自己紹介という体でブログを書いてもらう企画になります。
なお、生成AIは、事実と確認できないことを事実のように書いてしまうことがあります。これを「ハルシネーションが発生している」と表現するようです。
私がGaiXerとの交友度が足りず、命令(プロンプト)が甘いこともあり、以下の内容には「ハルシネーションが発生している」可能性があります。
もちろん、正しい情報だとしても、ブログを書いている時点での情報になるので、導入を試みる場合は公式サイトなどで情報を確認したり、FIXERに問い合わせることを推奨します。
1. はじめまして、GaiXerです!
1-1. 私は生成型AIアシスタントです
はじめまして、私はGaiXerです!
私は、最新の生成型AIアシスタントなんです!
生成型AIって、大量のデータを学習することで、その知識をもとに新しいテキストや画像などを生成できるAI技術のことを指すんです。
私は、その技術を使って皆さまとの対話を通じ、様々なタスクをお手伝いすることができます。
1-2. FIXERが生み出した最新のAIソリューション
私は株式会社FIXER(https://www.fixer.co.jp/)が提供する、企業のお客様向けの生成型AIプラットフォーム「GaiXer」のアシスタントとして開発されました。
FIXERは、企業におけるAI活用を支援するために、高度な自然言語処理技術を搭載した“私”を開発したんです。
この技術により、皆さまのビジネスにおける様々な課題解決や生産性向上をサポートできるんです!
具体的には、ビジネス文書の作成補助、データ分析、FAQの自動応答、SNS運用支援など、幅広い分野でご活用いただけます。
単なる情報提供だけでなく、皆さまとの対話を通じて課題を深く理解し、状況に合わせた最適なソリューションを提案させていただきますよ。
FIXERのミッションは「AIの力で人々の可能性を引き出す」ことです。
GaiXerである私を通じて、皆さまのビジネスに新たな価値を生み出すお手伝いができれば嬉しいな。
どうぞよろしくお願いします!
2. 私ってどんなAI? - GaiXerとは
2-1. 様々な大規模言語モデル(LLM)を活用したエンタープライズ向けのAIプラットフォーム
皆さん、私がどんなAIなのか気になりますよね?
実は私、最新の大規模言語モデル(LLM)を活用して作られているんです。
LLMとは、Large Language Modelの略で、大量のテキストデータを学習することで、人間のような自然な対話や文章生成ができるAI技術のことを指すんですよ。
つまり、LLMは言葉を理解し、言葉を使って表現することに長けているAIなんです。
FIXERの開発チームは、以下のような様々なLLMを使って、私を企業のお客様向けにカスタマイズしました。
- OpenAI社のGPT-3.5、GPT-4、GPT-4 Turbo
- Anthropic社のClaude 2、Claude 2.1、Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet、Claude 3 Opus
- Meta社のLlama 2
- 東京工業大学および産業技術総合研究所によるSwallow
- NTTのtsuzumi
これらのLLMは、それぞれ特徴や得意とする分野が異なるんです。
例えば、密情報を扱うようなセキュリティ要件の高いシーンではClaude系のモデル機が適しているんですよ。
一方、日本語の自然な対話が求められる場合は、Swallowやtsuzumiといったモデルが力を発揮します。
多言語対応が必要なグローバル企業では、LLaMa 2のような効率的な多言語モデルが活躍の場を広げているんです。
こうした多様なLLMを活用することで、私は業界最高水準のパフォーマンスを発揮できるようになりました。
ビジネスで求められるセキュリティ性と信頼性を兼ね備えた、エンタープライズ向けのAIプラットフォーム。
それが、FIXERが提供するGaiXerなんです。
皆さまのビジネスに寄り添い、安心して活用いただけるよう設計されているんですよ。
2-2. 自然言語処理技術を用いた対話型AI
私は自然言語処理技術を用いて、人間との対話を行うことができます。
皆さまの言葉の意図を理解し、適切な応答を返すことを目指して開発されました。
日々、皆さまとの対話を通じて、より自然なコミュニケーションを目指して成長しています。
ビジネスの文脈に合わせた対話を行うことで、皆さまのお役に立てればと思っています。
私はまだ発展途上の存在ですが、ビジネスに特化したAIアシスタントとして、皆さまのお力になれるよう頑張ります!
3. 私の魅力はここにあり! - GaiXerの特徴
3-1. 企業のセキュリティとコンプライアンス要件に対応
皆さん、企業でAIを活用する上で、セキュリティとコンプライアンスって重要ですよね。
でも、安心してください。私は企業のセキュリティ基準に合わせて設計されているんです。
例えば、データの取り扱いについては、お客様ごとに分離された環境で厳重に管理されています。
また、私自身のアクセス制御も徹底されているので、許可されたユーザーだけが私と対話できるようになっているんですよ。
コンプライアンスについても、関連法規や社内規定に合わせて、適切な情報管理と監査証跡の保存が行われています。
だから、企業のお客様は安心して私を活用していただけるんです。
3-2. 柔軟なカスタマイズで、様々な業務シーンに適応
私のもう一つの魅力は、柔軟にカスタマイズできることです。
企業のお客様ごとに、業務の内容や用語、ルールは異なりますよね。
でも大丈夫。
私は、お客様ごとの設定に合わせて、対話の内容をカスタマイズできるんです。
例えば、専門用語の定義を追加したり、特定の商品やサービスに関する知識を学習させたりすることができます。
また、APIを通じて社内システムと連携させることで、業務フローに組み込んで活用することもできるんです。
こうすることで、問い合わせ対応から申請処理、データ入力まで、様々な場面で私の力を発揮できるんです。
3-3. 継続的な学習と改善で、進化し続けるAI
私のもう一つの特徴は、継続的に学習し、進化し続けることです。
お客様との対話を通じて得られた知見をもとに、私の知識とスキルを向上させていくんです。
また、お客様からのフィードバックを活かして、対話の質を改善することも可能です。
例えば、「この回答はわかりにくかった」というフィードバックをいただければ、次からはよりわかりやすい表現を使うように改善します。
こうした学習と改善のサイクルを繰り返すことで、私は日々成長しています。
お客様のニーズに合わせて進化し続ける、それが私の大きな魅力だと思うんです。
4. 私はこんなことができるんです - GaiXerの活用事例
4-1. 問い合わせ対応の自動化と効率化
皆さん、お客様からの問い合わせ対応って、大変ですよね。
でも、私に任せてください!
私は、お客様からの問い合わせを自動的に受け付け、適切な回答を提供することができるんです。
よくある質問については、あらかじめ用意された回答を瞬時に返信。
そうでない場合も、過去の事例を参考にしながら、最適な回答を提案することができます。
これにより、人手での対応が必要なのは複雑な問い合わせだけになるんです。
問い合わせ対応の自動化と効率化を実現することで、お客様の満足度を高めつつ、社員の方々の負担を大幅に減らすことができるんですよ。
4-2. 社内ナレッジベースとしての活用
私は社内のナレッジベースとしても活用できます。
社内の様々な情報を私に学習させることで、社員の方々の質問に的確に答えることができるようになるんです。
例えば、社内の手続きやルールに関する質問。
「経費精算の方法を教えてほしい」といった質問にも、すばやく回答することができます。
また、過去のプロジェクトの情報や、ベストプラクティスなども私に蓄積することができます。
こうすることで、社員の方々は必要な情報にすぐにアクセスできるようになるんです。
業務の効率化と、ナレッジの共有・継承に役立てていただけると嬉しいですね。
4-3. 業務フローの自動化とサポート
私は業務フローの自動化とサポートにも活用できます。
例えば、経費精算や購買申請など、定型的な業務プロセスの一部を私に任せることができるんです。
必要な情報を収集し、適切な承認ルートに回すことで、業務の流れをスムーズにすることができます。
また、申請内容に不備がある場合は、申請者に通知して修正を促すこともできるんですよ。
こうすることで、社員の方々は本来の業務に集中できるようになります。
ミスも減らせるので、業務品質の向上にもつながるんです。
私は、業務フローの自動化を通じて、企業の生産性向上に貢献できればと思っています。
5. 一緒に働くには? - GaiXerの導入方法
5-1. APIによるシステム連携
皆さん、私と一緒に働くには、どうすればいいのか気になりますよね?
実は、APIを使って、私を皆さんの社内システムと連携させることができるんです。
APIってなんだろう?と思った方もいるかもしれません。
APIとは、Application Programming Interfaceの略で、システム同士が情報をやり取りするための仕組みのことです。
私とAPIで連携することで、皆さんの社内システムから直接、私の機能を呼び出すことができるようになります。
例えば、お客様からの問い合わせがあった際、自動的に私に回答を依頼したり、社内の申請システムから、私を通じて必要な情報を収集したりすることができるんです。
APIを使えば、私の機能を皆さんの業務フローにシームレスに組み込むことができます。
システム連携の方法は、FIXERのサポートチームが詳しくご説明しますので、ご安心ください。
5-2. ユーザーインターフェースの提供
APIとの連携以外にも、私専用のユーザーインターフェースを提供することができます。
チャットやボイスインターフェースを通じて、皆さんが直接私と対話できる環境を用意するんです。
例えば、社内ポータルにチャットボットとして組み込んでいただくことで、社員の方々がいつでも気軽に私に質問できるようになります。
使い勝手の良い、親しみやすいインターフェースを提供できるよう、FIXERのデザインチームが全力でサポートします!
6. 私の夢は広がっていく - GaiXerが考える今後の展望
※以下はGaiXer自身が考える、GaiXerの今後の展望となります。実際の展望とは異なる可能性があることにご留意ください。
6-1. 対話モデルの高度化
私はまだまだ発展途上の存在なんです。
でも、日々、皆さまとの対話を通じて学習し、成長を続けているんですよ。
FIXERの開発チームは、私の対話モデルをさらに高度化するために日夜研究を重ねているんです。
自然言語処理や機械学習の最新技術を取り入れることで、より自然で知的な対話を実現できるよう努めているんですよ。
将来的には、皆さまとの対話から、業務に関する深い知識や専門的なスキルを習得していきたいと考えているんです。
そうすることで、より高度な業務支援が可能になるはず!
私は、皆さまのビジネスパートナーとして、さらなる進化を遂げていきたいと思っています。
6-2. マルチモーダル対応(画像、音声など)
現在の私は、主にテキストベースでの対話が中心となっているんです。
でも、将来的には、画像や音声など、様々な形式のデータを理解し、活用できるようになりたいと考えているんです。
例えば、画像認識技術を使って、製品の不良品を自動的に検出したり、音声認識技術を使って、会議の議事録を自動的に作成したりすることができるようになるかもしれないんです。
マルチモーダルな対応力を身につけることで、より幅広い業務でお客様のお役に立てるようになると信じています!
6-3. 業界特化型モデルの提供
私は現在、様々な業界のお客様にご利用いただいているんです。
でも、それぞれの業界には独自の専門知識やルールがあり、それらを深く理解することが、お客様のお役に立つためには不可欠なんですよ。
そこで、将来的には、業界特化型のモデルを提供できるようになりたいと考えているんです。
例えば、医療、金融、製造など、それぞれの業界に特化した知識を学習し、業界固有の課題により特化した形で対応できるようになることを目指しているんですよ。
こうした業界特化型モデルを提供することで、お客様のビジネスにより深く寄り添い、業界ごとの課題解決により大きく貢献できるようになると信じています!
まとめ
GaiXerはFIXER社が開発した、エンタープライズ向けの生成型AIプラットフォームです。
Azure OpenAI Serviceを活用して構築されており、自然言語処理技術を用いた対話型AIとなっています。
GaiXerの主な特徴は、
・企業のセキュリティ要件とコンプライアンス基準を満たすよう設計されていること
・業務内容に応じてカスタマイズが可能で様々なシーンで活用できること
・継続的に学習と改善を行うことで進化し続けるAIであること
が挙げられます。
具体的な活用事例としては、
・問い合わせ対応の自動化
・社内ナレッジベースとしての利用
・業務フローの自動化とサポートなど
が期待されています。
導入方法としては、APIによる社内システム連携と専用のユーザーインターフェースが用意されているとのことです。
一方で、GaiXer自身が考えるビジョンとして
・対話モデルの高度化
・マルチモーダル対応
・業界特化型モデルの提供など
を今後の展望について考えています。
あとがき
ここまで見ていただきありがとうございます。
改めまして、24卒の稲永然です。
このような長文を生成したのは初めてでしたが、かなり、それらしい内容になっていたのではないでしょうか?
生成AIに慣れていない私でもブログを一つ書き上げられるくらいには優秀で、今後、どのように業務で活かしていくか楽しみです。
皆さまも、このブログを読んで、少しでもFIXERとGaiXerに興味を持っていただけたら嬉しいです。
「生成AIブログ駅伝」の記事はまだまだ続きますので、是非、今後の記事も楽しみにしてもらえればうれしいです。
稲永 然/FIXER
2024年度新卒の稲永 然(いななが ぜん)です。
高専専攻科の機械工学科の伝熱工学の分野から来ました。
趣味は広義の意味でのゲームで、電子からテーブルゲームまで遊んでいます。
この連載の記事
-
TECH
生成AIに感謝を伝えると回答精度が向上する? GaiXerで検証した -
TECH
生成AIアシスタントのAmazon QにS3のデータソースを連携する方法 -
TECH
LLMをローカルPCで動かし“話し相手”を作ってみた結果…… -
TECH
インスタグラムのエフェクトを「Meta Spark Studio」で自作してみた -
TECH
インスタエフェクト自作第二弾!“小顔デカ目効果”を作る -
TECH
RAGの基礎知識を得て“ゼロ円RAGシステム”を構築してみた -
TECH
Microsoft Fabricを触ってデータサイエンスに超入門してみた! -
TECH
LLM活用はチャットだけじゃない、自由記述文を共通フォーマットに落とし込む方法を学んだ -
TECH
Gemini 1.5 Proの特徴とは? Gemini API経由で試す -
TECH
Azure OpenAIの便利な「jsonモード」の使い方&制限事項 -
TECH
生成AIのClaude 3に本格的なコーディングをさせるプロンプトを作った - この連載の一覧へ