SeizoMind Age - AIエージェント基盤

ナレッジベースを構築する目的

製造業では設計や製造におけるナレッジが競争力の源泉となっています。ナレッジ管理をうまく実施することによって、設計や製造における改善やイノベーションを促し、企業の成長を加速させることができます。

ナレッジベース

企業におけるナレッジベースとは、業務における知見を蓄積したデータの集合を指します。デジタル技術を用いて構築する場合にはファイルストレージやデータベースを用いるのが一般的で、MicrosoftのOffice製品やConfluence等のドキュメント管理アプリ、CADベンダーが提供するPLMシステム等がよく用いられます。近年では、AIを使ったナレッジベースも登場し、検索用のインデックスとして蓄積したり、AIモデルのパラメーターとして学習させる方法も普及し始めており、これまで以上にナレッジベースの活用が進められています。

AIエージェント

AIエージェントとは、複雑なタスクを人の代わりに自動的に実行してくれるAI技術であり、様々なアプリケーションに実装されています。Large Language Model (LLM) の普及に伴い、ナレッジベースの機能としてAIエージェントを実装する方法が開発されています。Retrieval Augmented Generation (RAG) と呼ばれる技術では、ユーザーからの要求を元に検索用のインデックスを参照し、関連度上位の結果を踏まえて適切な回答を生成することができます。ナレッジベースにAIエージェントを上手く組み込むことで、情報検索の効率化が期待できます。

ナレッジベース構築における課題

ナレッジベース構築における主な課題として以下が挙げられます。

• 元データを十分に収集、整理できない
• 蓄積したナレッジの活用機会が限られている
• 秘匿性が高いデータを適切に管理できない

SeizoMind Ageを活用したソリューション

SeizoMind Ageには各課題を克服するために必要な機能が実装されています。SeizoMind Ageを導入することで、ナレッジベース構築における諸課題を解決し、企業における改善やイノベーションを加速することができます。

元データを十分に収集、整理できない

ナレッジベースの構築は、ナレッジベースの目的を定義したうえでナレッジの元となるデータを収集、整理するところから始めます。一般的に、元データは企業のファイルストレージや業務アプリケーションのデータベース、ドキュメント管理システム等に保管されています。活用可能なナレッジとするためには、データソースからデータを抽出し、適切な形に変換して整理する必要があります。

しかしながら、散財したデータソースを集約するのは容易ではありません。それぞれのデータソースに対してコネクタを設定し、集約先のフォーマットに変換するためのロジックを実装しなければなりません。労力をかけてデータを整理した後も、ナレッジが古くなってしま前に更新する必要があります。

SeizoMind Ageでは、Microsoftアプリを始めとしたポピュラーなアプリケーションをデータソースとして取り込むためのコネクタが用意されています。データソースの追加や更新をトリガーに、ナレッジベースの更新処理を実行する仕組みも用意されています。画像、動画、音声等のオブジェクトデータにも対応しており、企業が持つデータを余すことなく活用することができます。

蓄積したナレッジの活用機会が限られている

ナレッジベースを活用するためには、ターゲットとなるユーザーに対して適切なアプローチを取る必要があります。社内に展開する場合には、社内ユーザー向けの説明会や研修を開催し、その中でナレッジベースにアクセスする方法やユーザーインタフェースの使い方を説明します。製造業のナレッジはオフィスだけでなく現場でも利用されるため、ユーザーの利用シーンに応じて柔軟に使えるインタフェースが求められます。

ナレッジベースの使い方がユーザーに十分に伝わっていないと、構築した労力に対して得られる価値が半減してしまいます。ナレッジベースへのアクセスがスムーズに行えない場合、ユーザーはメモ帳等に作成した独自のナレッジベースを参照してしまいます。ユーザーインタフェースが不適切な場合には、ユーザーが利用したい場所で使えなかったり、情報の信頼性が担保できずユーザーの信頼を失ってしまうこともあります。また、ナレッジベースの元となるデータの種類が限られていると、過去の蓄積を十分に活用できません。

SeizoMind AgeではAIエージェントを介してナレッジベースにアクセスすることができ、ユーザーの利用シーンに応じてテキストや音声等のインタフェースを利用することができます。専用のAPIを介して既存の業務アプリに組み込むことも可能です。AIエージェントの回答には参照したインデックスや関連ドキュメントへのリンクが付いており、詳細な情報を正確に把握する必要があるケースにも対応しています。ナレッジベースの元データには、テキストだけではなく動画、画像、音声データにも対応しており、様々な形で保管されているナレッジを活用することができます。

秘匿性が高いデータを適切に管理できない

データ活用の推進にあたり、データの秘匿性を担保したうえでナレッジベースを提供する必要があります。ほとんどの企業ではデータにアクセス権限を設定しており、権限を持ったユーザーしか参照できない仕組みになっています。既存のデータソースを元に構築するナレッジベースにも同じように、ユーザーの権限に応じたアクセス制御が必要になります。

アクセス制御が正しく実装されていない場合、ナレッジベースを通じて秘匿情報が漏れてしまうリスクがあります。アクセス権限を考慮してナレッジベースを立ち上げたとしても、元データのアクセス権限の更新やデータの削除等による変更を反映できず、秘匿情報の漏洩リスクが高まってしまう可能性があります。インデックスやAIモデルを利用する場合、元データとの整合性を常に確認しておく必要があります。

SeizoMind Ageではデータソースのアクセス制御をナレッジベースに取り込む機能が用意されています。アクセス権限に応じてインデックスへのアクセスを制御し、秘匿情報が漏れてしまうのを防ぎます。データソースとの連携により、アクセス権限の変更やデータの削除をすぐにナレッジベースに反映します。

ナレッジベースの成功に向けて

ナレッジベースは企業の成長の源として欠かせないものであり、改善やイノベーションをこれまで以上に推し進めるために構築すべきものです。ナレッジベースを適切に構築し活用することで、さまざまな業務レベルを向上することができます。SeizoMind Ageはナレッジベースの構築、活用に必要な機能を取り揃えており、これからナレッジベースの構築を始める企業や、既存のナレッジベースのリプレイスを検討している企業に最適なソリューションです。

本記事で紹介たように、SeizoMind Ageを導入することで、以下のような効果が期待できます。

• 既存データソースとのシームレスな連携
• 最新ナレッジの即時更新
• 動画、画像、音声データをナレッジ化
• ナレッジベースの信頼性向上
• 既存の業務アプリ等の検索性能向上
• データ活用の推進
• 製造管理や経営管理に必要な意思決定の質向上
• 秘匿情報の精緻なアクセス管理の実現

ナレッジベース構築や関連業務に課題をお持ちの場合は、ぜひ弊社のSeizoMindを活用したソリューションをご検討ください。詳しいご紹介やお見積り、ご相談はウェブサイトの問い合わせよりご連絡ください。

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