資料の紹介

　多くの企業が生成AIの可能性に目を見張っている。ドキュメント作成にとどまらず、コーディングや市場調査、キャンペーンの支援に役立ちそうだからだ。膨大なデータを学習済みの「基盤モデル」を使うことで、こうした支援を可能にしている。

　しかし、基盤モデルには課題がある。企業が持つ情報は基盤モデルで学習していないため、企業の社内業務で生成AIを活用すると、誤った回答を生成する場合があるのだ。この課題の解決策として注目が集まるのが、基盤モデルの回答を、企業が持つドキュメントなどと関連付ける仕組み「グラウンディング」だ。どんな仕組みでどう実現できるのだろうか。

　本資料では、生成AIが回答を誤ることなく社内情報などを踏まえて適切に回答する技術「グラウンディング」について解説する。基盤モデルが抱える4つの課題や、「プロンプト」といった他の回答精度を高める技術との違いなどを紹介。この技術が強みのクラウドにおける実際の動きや、「20億以上の記事検索で質と精度が高い回答を生成」した事例なども取り上げているので、生成AIをフル活用したい企業関係者は必見の資料だ。

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