あけましておめでとうございます。2025年がいよいよスタートしました！
昨年は生成AIの急速な進化とともに、業務にAIを取り入れる企業が一気に増加した年でもありました。
今年もその流れはさらに加速し、AIとの共存を前提とした業務改革や情報活用がますます求められていくことでしょう。
そんな中で、私たちchai+は、ただAIを導入するだけでなく、「正確で信頼性のある情報提供を、いかにスマートに実現するか？」という点に着目し、法人向けRAGソリューションの進化を続けてまいります。
本記事では、その中でも特に注目すべき「ハッシュタグ機能」について詳しくご紹介いたします。
生成AIの活用が進む中で注目されているのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」技術です。
RAGは、ユーザーの質問に対して、外部のデータベースから関連情報を検索し、それをもとに回答を生成する仕組みです。
たとえば、社内のナレッジベースやFAQ、マニュアルといった情報が大量に蓄積されている企業では、
RAGを活用することで、その情報をAIが検索・抽出し、ユーザーの質問に対して正確に回答を返すことが可能になります。
しかし、従来のRAGサービスには課題もあります。膨大なデータの中から検索を行うため、質問の内容が曖昧だったり、キーワードが適切でなかった場合、想定とは異なる情報が抽出されてしまい、期待通りの回答が得られないことがあります。
chai+の新アプローチ chai+では、このような曖昧な質問への対応力を高めるために「ハッシュタグ機能」を導入しています。
この機能により、検索対象の情報を絞り込むことが可能になり、回答の正確性と信頼性が大幅に向上します。
たとえば、
「〇〇の申請ってどうするんだっけ？」というような、担当者や部署によって意味合いが異なるような曖昧な質問があったとします。
従来のRAGでは膨大な社内情報の中から広範に検索してしまい、結果的に関連性の低い回答が返ってくることも少なくありませんでした。
一方で、chai+では、あらかじめ「#経理」「#人事」「#申請手続き」などのハッシュタグを使ってデータを分類・整理しておくことで、質問が曖昧であっても、そのタグに紐づく限定的かつ適切な情報の中から回答を導くことができます。
このアプローチの利点は、ユーザーが必ずしも正確なキーワードや専門用語を知らなくても、的確な情報にアクセスできるという点にあります。
結果として、ユーザー満足度の向上や社内問い合わせ対応の効率化といった効果が期待できます。
また、運用者側にとっても、ハッシュタグ設計を通じて情報の構造や流れを明確にできるため、どの質問にどの情報が紐づくべきかを可視化・最適化することができます。これはナレッジマネジメントの観点からも非常に大きなメリットと言えるでしょう。
chai+のハッシュタグ機能は、学習データやシナリオごとに関連するハッシュタグを付与することで、検索時に参照する情報をフィルタリングする仕組みです。
この機能の特長は、あらかじめ情報を「意味的に分類」できる点にあります。単なるキーワードマッチではなく、文脈や意図に応じたタグを付けておくことで、ユーザーが多少曖昧な表現を使っても、関連性の高い情報へと誘導できるのです。
たとえば、
製品Aに関するマニュアルには「#製品A」「#操作方法」「#トラブルシューティング」といったハッシュタグを付けておくことで、「この製品の使い方を教えて」というような曖昧な質問が来た際にも、「#操作方法」のタグが付いたシナリオの中から最適な回答が抽出されます。
さらに、複数のタグを組み合わせることにより、特定の利用シーンや対象ユーザーに合わせた柔軟な回答も実現可能です。
たとえば、
「#営業」「#新人向け」「#提案資料の作り方」といったタグを活用することで、「新入社員が営業用資料を作るときのポイント」といった細かな質問にも対応しやすくなります。
このように、chai+のハッシュタグ機能は単なる分類以上に、知識と業務ノウハウの構造化を可能にし、より深いAI活用を支える基盤となります。
従来のRAGサービスでは…
ユーザーが「X製品のバッテリー交換方法を教えて！」と質問した際、AIは広範なデータの中から「Y製品の取扱説明書」を参照してしまい、誤った回答が返される可能性があります。
chai+のハッシュタグ機能を活用すれば…
「#X製品」というハッシュタグで情報を整理しておくことで、AIはX製品に関する正確なマニュアルのみにアクセスし、正しい手順を提示します。これにより、誤解やトラブルの発生を未然に防ぐことができます。
曖昧な質問にも対応可能：キーワードが不明瞭でも、関連するタグによって適切な回答を導出。
検索精度の向上：不要な情報が排除され、必要な情報にダイレクトにアクセス。
運用の柔軟性：タグを組み合わせて管理することで、複数の業務領域に対応可能。
メンテナンスが簡単：学習データの整理・管理がしやすくなり、シナリオの保守性も高まります。
実際の運用では、
曖昧な質問への正しい回答例と、従来型RAGによる誤った回答例を比較することで、その精度の差を実感していただけます。
chai+で実現する効率的な情報活用 生成AIを業務に活用する際には、正確で信頼性の高い回答が求められます。
chai+のハッシュタグ機能は、曖昧な質問に対しても最適な情報に導くことで、業務効率の向上とユーザー満足度の向上に寄与します。
「必要な情報にすぐアクセスしたい」
「FAQ対応をもっとスマートにしたい」
といった課題をお持ちの企業様には、chai+の導入がおすすめです。
今後もchai+では、お客様の声をもとに、より便利で実用的な機能の提供を目指してまいります。
本年もどうぞよろしくお願いいたします！
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